一、推荐几本人工智能方面的书入门级
以下是几本适合入门级的人工智能方面的书籍推荐：
《人工智能基础教程》：作者朱福喜。这本书系统介绍了人工智能的基本概念、原理和方法，适合初学者入门。
《机器学习导论》：作者张志华。本书详细阐述了机器学习的基础理论、算法和应用，是了解机器学习领域的优秀入门教材。
《神经网络与机器学习》：作者申富饶。该书深入浅出地讲解了神经网络的基本原理及其在机器学习中的应用，适合对神经网络感兴趣的读者。
《人工智能导论》：作者刘峡壁。本书全面介绍了人工智能的各个领域，包括知识表示、推理、机器学习等，为初学者提供了一个清晰的学习框架。
《人工智能基础》：作者高济。这本书以通俗易懂的语言介绍了人工智能的基本概念和技术，适合作为人工智能领域的入门读物。
这些书籍涵盖了人工智能的基础理论、算法和应用，适合初学者逐步深入学习和理解人工智能领域。同时，也请注意，阅读这些书籍时，可以结合在线课程和实践项目来加深理解和应用。
二、大数据导论与人工智能导论有什么区别？
人工智能导论和大数据导论的区别
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定闹罩的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十液毕闹几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影数森响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。
三、人工智能技术导论的目录
第1篇 概 述 与 工 具
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的研究意义、 目标和策枣雀略
1.3 人工智能的学科范畴
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的研究途径与方法
1.6 人工智能的基本技术
1.7 人工智能的应用
1.8 人工智能的分郑蠢支领域与研究方向
1.9 人工智能的发展概况
习题一
第2章 逻辑程序设计语言PROLOG
2.1 基本PROLOG
2.2 Turbo PROLOG程序设计
习题二
第2篇 搜索与求解
第3章 图搜索与问题求解
3.1 状态图搜索
3.2 状态图搜索问题求解
3.3 与或图搜索
3.4 与或图搜索问题求解
3.5 博弈树搜索
习题三
第4章 基于遗传算法的随机优化搜索
4.1 基本概念
4.2 基本遗传算法
4.3 遗传算法应用举例
4.4 遗传算法的特点与优势
习题四
第3篇 知识与推理
第5章 基于谓词逻辑的机器推理
5.1 一阶谓词逻辑
5.2 归结演绎推理
5.3 应用归结原理求取问题答案
5.4 归结策略
5.5 归结反演程序举例
5.6 Horn子句归结与逻辑程序
5.7 非归结演绎推理
习题五
第6章 基于产生式规则的机器推理
第7章 几种结构化知识表示及其推理
第8章 不确定性知识的表示与推理
第4篇 学习与发现
第9章 机器学习与知识发现
第5篇 感知与交流
第10章 模式识别
第11章 自然语言理解
第6篇 系统与建造
第12章 专家系统
第13章 Agent系统
第14章 智能计算机与智能化网络
第15章 智能机器人
第16章喊岩陪 智能程序设计语言
上机实习指导
中英文名词对照及索引
参考文献
四、推荐几本人工智能方面的书入门级
1、《人工智能基础教程》，作者：朱福喜。
2、《奇点临近》，作者：雷·库兹韦尔。
3、《机器学习导论》，作者：张志华。
4、《神经网络与机器学习》，作者：申富饶。
5、《人工智能导论》，作者： 刘峡壁。
6、《人工智能智能系统指南》，作者：耐格纳威斯基。
7、《人工智能基础》，作者：高济。
8、《高级人工智能》，作者：史忠镇。
9、《计算智能导论》，作者：英吉布雷切特。
10、《计算机与人脑》，作者：冯·诺伊曼。
五、人工智能专业核心课程有哪些
人工智能具体核心课程有：
人工智能导论、高级语言程序设计、Python程序设计、离散数学、数据结构、机器学习、深度学习、信号与系统、计算机视觉、数字信号处理、数字图像处理、统计学、模式识别、随机过程、优化方法、人工智能系统综合设计、数据挖掘、自然语言处理、几何感知与智能
人工智能就业方向：
从事与人工智能相关算法、深度学习等相关的多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。人工智能专业就业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化通信、机械制造等。
随着人工智能的持续火爆，越来越多求职者的求职方向转为人工智能相关岗位，特别是偏基础层面的岗位。以算法工程师为例，供应增幅超过100%。从薪酬来看，人工智能的就业薪资目前处于各个行业薪资水平前列。
随着当前人工智能企业增多，人工智能人才的紧缺程度加剧，特别是语音识别岗位的人才供需缺口更大。