技术迭代日新月异，人工智能已然崛起，成为引领时代前行的重要引擎。
对于初涉 AI 领域的新人而言，一本优质的入门书籍，是开启学习之路的最佳钥匙。为此小异精选 2026 1月至今人工智能畅销图书 TOP10，这些经典之作陪伴众多开发者迈入 AI 殿堂，无需再费心筛选，轻松开启你的 AI 学习之旅。
人工智能TOP10
1、动手学深度学习（PyTorch版）
李沐大神《动手学深度学习》全新PyTorch版本，全球500多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学！
本书选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。可在线运行源码并与作译者实时讨论。
2、深度学习
本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。
3、人工智能：现代方法（第4版）（上下册）
本书可作为高等院校人工智能相关专业本科生、研究生教材，也是相关领域专业人员的一本参考书。
4、机器学习公式详解 第2版
本书从本科数学基础的视角进行讲解，帮助读者快速掌握各个机器学习算法背后的数学原理。本书思路清晰，视角独特，结构合理，可作为高等院校计算机及相关专业的本科生、研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
5、深度学习：基础与概念
继“花书”的《深度学习》之后的又一巨著，而且涵盖Transformer、LLM、GAN、扩散模型等架构和技术新进展，由诺奖得主及图灵奖得主联袂推荐！
迄今为止，最权威的“入门书”。深度学习领域发展迅速，各种创新层出不穷。初学者别说赶上前沿的脚步，仅是其正确理解其关键思想都难度很大。这本书不只能帮读者正确理解深度学习的关键知识，还能帮助读者构建整个深度学习的知识体系、理解其思想内核。
6、Agent设计模式
本书是Agent时代的架构设计与工程实践指南，旨在连接传统软件工程与大模型应用。全书分为上下两篇：上篇以历史演进为线索，剖析了软件范式从“确定性结构”向“概率性智能”的演进，揭示Agent诞生的必然性；下篇作为实战手册，系统构建了涵盖感知、记忆、推理、行动、反思与协作的通用架构，并拆解了21个核心设计模式。本书超越代码层面，从架构、机制与实践等多维度出发，通过丰富案例，为解决“如何在不确定的大模型上构建可靠系统”提供了可复用的方法论。
本书适合对Agent设计、软件工程、人工智能等领域感兴趣的读者，包括相关专业的师生、研究人员、工程师、架构师、产品经理及运营人员等阅读。
7、大模型应用开发 动手做 AI Agent
人工智能时代一种全新的技术——Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。
8、动手学强化学习
本书系统地介绍了强化学习的原理和实现，是一本理论扎实、落地性强的图书。本书理论与实践并重，在介绍强化学习理论的同时，辅之以线上代码实践平台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。
9、动手学机器学习
本书是周志华、朱军、李文新、黄萱菁、刘铁岩、陈天奇等多位业内领军人士联袂推荐的机器学习入门书。
本书系统地介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。
本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。
10、揭秘大模型：从原理到实战
本书从技术角度深度解析大模型的原理，从大模型的基础概念及领域发展现状入手，概述大模型的理论基础，介绍OpenAI GPT、清华大学GLM、Meta Llama等主流大模型的技术原理，并从大模型参数高效微调、大模型指令微调、大模型训练优化和大模型推理优化等多角度解析大模型背后的技术，带领读者全方位掌握大模型的原理和实践方法。本书最后介绍私有大模型的构建，手把手指导读者做技术选型并搭建自己的私有大模型。
人工智能新书推荐
1、模式识别与机器学习
机器学习“圣经”，Christopher M. Bishop扛鼎巨著，被全球众多顶尖高校采用为教材！
本书深入而系统地介绍了模式识别和机器学习领域的基本概念、数学原理和核心算法，并附有丰富的习题。作为机器学习领域的“圣经”，本书融合了概率论、统计学、线性代数和优化理论，构建了从基础概念到前沿技术的完整知识体系，内容涵盖决策论、概率分布、线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核机、图模型、混合模型与最大期望算法、近似推断、采样方法、连续潜变量、序列数据、模型组合等。
2025 AI Agent落地实战：从大模型私有化部署到基于MCP/A2A多场景项目落地，解决传统开发转型AI应用开发的痛点！
本书从基础理论到工程实践系统讲解AI Agent的开发，内容涵盖Function Calling、AI智能体设计模式、MCP、RAG、多模态、LangGraph、A2A等主流技术与工具的实战应用，共7章。
3、动手构建大模型
人工智能领域专家力作，涵盖自然语言处理与大语言模型核心知识！
本书采用创新且实用的教学策略，巧妙融合理论基础与实践应用，深入剖析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的新进展，以及大语言模型（Large Language Model，LLM）的原理。书中不仅系统阐述了 LLM 的理论基础，还通过实际项目案例展示了如何将这些模型应用于构建RAG系统。本书遵循由浅入深的路径，从LLM的基础知识入手，详细阐释了模型的训练流程，并深入探讨了如何利用提示技术与模型进行高效交互。