​​人工智能概论参考文献的核心资源包括经典教材、前沿论文和权威网络课程​​，涵盖基础理论（如搜索算法、知识表示）、关键技术（如深度学习、自然语言处理）以及跨领域应用案例。以下分三类展开推荐：

1. ​​经典教材​​

   • 《人工智能：一种现代的方》：系统讲解搜索、机器学习等基础理论，适合建立知识框架。
   • 《深度学习》：详解神经网络、GAN等模型，是理解AI核心技术的必读书目。
   • 《机器学习：概率视角》：从数学角度解析贝叶斯方法、决策树等算法，适合深化理论。

2. ​​期刊与会议论文​​

   • IEEE/ACM等顶刊论文：如深度学习在NLP中的应用综述、Seq2Seq模型研究等，反映技术前沿。
   • 突破性论文：如AlexNet在图像识别的成果，展示实际应用中的创新方法。

3. ​​网络资源​​

   • Coursera/edX课程：提供斯坦福、MIT等名校的AI课程，搭配实践项目。
   • 开源社区（如GitHub）：可获取最新代码库和行业案例，辅助实践学习。

建议优先选择近5年出版物或更新资源，确保内容时效性，同时结合自身研究方向筛选细分领域文献。