人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今科技领域最热门的话题之一。对于想要入门人工智能的学习者来说，阅读合适的书籍是至关重要的。以下推荐了10本适合入门人工智能的经典书籍，涵盖了从基础知识到应用实践的不同方面。
1. 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
作者：Stuart Russell 和 Peter Norvig
这是一本人工智能领域的经典教材，由两位在AI领域享有盛誉的学者合著。书中详细介绍了人工智能的基本概念、理论、技术和应用，适合初学者和有一定基础的读者。
2. 《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville
深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向之一。《深度学习》这本书全面介绍了深度学习的基础知识、技术原理和应用案例，是深度学习领域的权威著作。
3. 《Python机器学习》（Python Machine Learning）
作者：Sebastian Raschka
本书以Python编程语言为基础，介绍了机器学习的基本概念、算法和应用。通过大量的实例和代码示例，帮助读者快速掌握机器学习的基本技能。
4. 《统计学习方法》（Statistical Learning Methods）
作者：李航
这本书是一本系统介绍统计学习方法的著作，包括监督学习、非监督学习、集成学习等内容。书中详细介绍了各种算法的理论基础和实际应用。
5. 《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）
作者：Christopher M. Bishop
本书是一本全面介绍模式识别和机器学习理论的书籍，适合有一定数学基础的读者。书中介绍了各种算法和模型，并配有大量的实例和代码。
6. 《强化学习：原理与案例》（Reinforcement Learning: An Introduction）
作者：Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto
强化学习是人工智能领域的一个重要分支。《强化学习：原理与案例》这本书详细介绍了强化学习的基本概念、算法和应用，适合初学者和研究者。
7. 《自然语言处理综合指南》（Natural Language Processing with Python）
作者：Steven Bird、Ewan Klein 和 Edward Loper
本书以Python编程语言为基础，介绍了自然语言处理的基本概念、技术和工具。通过大量的实例和代码，帮助读者掌握自然语言处理的基本技能。
8. 《图解机器学习》（Machine Learning Yearning）
作者：Andrew Ng
本书由著名人工智能专家Andrew Ng撰写，以图解的形式介绍了机器学习的基本概念、算法和案例。适合初学者快速入门。
9. 《人工智能简史》（The Hundred-Year Marathon: China’s Plan to Replace America as the Global Superpower）
作者：Michael Pillsbury
这本书从历史角度分析了人工智能的发展，以及中国在这一领域的发展战略。对于想要了解人工智能背景的读者来说，是一本不可多得的佳作。
10. 《智能时代：从大数据到人工智能》（Smart Machine Age: From Automation to Autonomous Vehicles）
作者：Morgan Housel
本书探讨了人工智能对社会、经济和人类生活的影响，以及如何应对这些挑战。对于想要了解人工智能未来发展趋势的读者来说，是一本有启发性的书籍。
通过阅读以上书籍，相信读者能够对人工智能有一个全面而深入的了解，为今后的学习和研究打下坚实的基础。