自学人工智能可以从以下几类书籍入手：
- 基础入门类 ：
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《人工智能时代与人类未来》 ：这本书以通俗易懂的方式介绍了人工智能对人类生活和社会的广泛影响，适合对AI有初步认知的读者。
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《图解人工智能》 ：通过大量的图表和简单的文字来介绍AI的基本概念，如机器学习、深度学习的基本原理，降低理解难度，适合没有技术背景的人快速建立起对AI的基本理解。
- 编程实践类 ：
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《Python编程从入门到实践》 ：在学习AI过程中，Python是常用语言。这本书从最基础的Python语法开始讲解，并包含很多实际案例，学完后能为后续学习AI编程打下坚实基础。
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《Python机器学习基础教程》 ：在掌握Python基础后，这本书以简单的方式介绍了常用的机器学习算法，并且有代码示例，方便理解如何用Python实现机器学习。
- 经典教材类 ：
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《机器学习》（西瓜书） ：周志华（南京大学教授、副校长）著，适合有较强数理基础的同学，内容较为深入，但需要补充深度学习相关的内容。
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《神经网络与深度学习》（蒲公英书） ：邱锡鹏（复旦大学教授）著，内容涵盖过去和现在的深度学习部分，但需要补充机器学习相关知识点。
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《人工智能》 ：王东（清华大学副研究员）著，内容较为简洁，适合作为入门教材，但需要补充RNN之后的模型知识。
- 应用和思维拓展类 ：
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《AI极简经济学》 ：从经济学角度探讨人工智能，如AI对就业市场、企业战略的影响等，帮助读者从不同视角思考AI相关问题。
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《人工智能：未来已来》 ：主要介绍人工智能在医疗、交通、金融等诸多领域的应用，让读者了解AI在现实生活中的作用。
- 其他推荐 ：
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《人工智能全传》 ：人工智能入门必读书，内容简明扼要，适合初学者。
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《AI for Science》 ：聚焦于深度学习、强化学习、迁移学习、深度神经网络等人工智能技术与多个科学领域的交叉融合，通过具体应用示例全面介绍基本概念、技术原理和应用场景。
根据以上推荐，你可以根据自己的学习需求和兴趣选择合适的书籍进行学习。建议先从基础入门类书籍开始，掌握基本的AI概念和编程技能，然后再逐步深入到经典教材和应用拓展类书籍，以全面理解和掌握人工智能的知识和技能。