以下是一些推荐的人工智能教材：
- 《人工智能：现代方法（第4版）》
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作者 ： 斯图尔特·罗素 （Stuart Russell） 和 彼得·诺维格 （Peter Norvig）
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翻译 ： 北京大学张志华教授团队
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推荐 ： 吴军、黄铁军等国内外AI大咖审读推荐
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特点 ： 全球1500多所学校采用，系统化构建人工智能学科体系，与时俱进，把握最新技术发展趋势。
- 《动手学深度学习》
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作者 ： 李沐、阿斯顿·张
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特点 ： 亚马逊科学家出品，提供视频课程、教学PPT、习题可在线运行源码等资源的深度学习入门书，全球500多所大学采用。
- 《计算机科学概论（第13版）》
- 特点 ： 首屈一指的导论性教材，累计销售超20万册，哈佛大学、麻省理工学院等著名大学对应课程的首选教材。
- 《人工智能基础与应用》
- 内容 ： 普及人工智能基础知识，培养人工智能基础素养，内容包括人工智能概述、发展、应用、关键技术、安全与伦理。
- 《大学计算机——人工智能+》
- 特点 ： 基础性与全面性并重，前沿技术与行业应用深度融合，大模型引领生成式人工智能，实践能力和创新思维兼顾。
- 《人工智能导论（通识版）》
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作者 ： 章瑾、黄轲
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特点 ： 通识教育，服务多学科发展，面向大一大二非计算机专业学生，培养“智能+”思维。
- 《人工智能通识课》
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作者 ： 曾文权、王任之、苑占江、张启项、王羿夫
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内容 ： 从人工智能时代大学生应具备的基础素养出发，围绕任务案例阐述生成式人工智能（AIGC）的应用。
- 《PyTorch深度学习与企业级项目实战》
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作者 ： 不详
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内容 ： 基于PyTorch深度学习框架解决不同领域问题，项目案例丰富，具有参考价值。
- 《图神经网络基础、模型与应用实战》
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作者 ： 不详
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内容 ： 包括图神经网络概述、PyTorch开发环境搭建、数据集获取与加载、模型及应用实战等。
- 《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》
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作者 ： 不详
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内容 ： 基于PyTorch深度学习框架的计算机视觉实践。
- 《机器学习实战（视频教学版）》
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作者 ： 不详
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内容 ： 机器学习基础知识和应用实战，通过综合实战项目巩固和提升所学技能。
- 《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》
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作者 ： 不详
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内容 ： 人工智能与大模型、PyTorch 2.0与ChatGLM的开发与微调。
- 《简明人工智能》
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作者 ： 不详
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内容 ： 系统论述人工智能的基础知识及其拓展和应用。
- 《现代机器学习》
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作者 ： 焦李成、王佳宁、毛莎莎、李玲玲、陈璞花、古晶、刘芳
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内容 ： 机器学习入门、进阶与本硕博一体式培养教材，系统论述机器学习研究的基本内容、概念、算法、应用及发展。
这些教材涵盖了人工智能的多个方面，从基础知识到高级应用，从理论到实践，适合不同层次和需求的学习者。建议根据具体学习目标和需求选择合适的教材。