一、推荐几本计算机学习的书籍？

谢谢邀请。K-12阶段学习编程知识，应该以培养自己的工程师思维和编程兴趣为主；至于编程语言方面，可以简单学习当下比较推崇的Python、JavaScript等。推荐几本适合初中到高中阶段阅读的计算机科学相关的图书吧，排名不分前后。

编程语言类

这本书通过可视化和游戏为主的例子，帮助孩子学习计算机的思维方式。针对变量、循环、函数等编程基础概念的介绍，可以帮助年轻的程序员构建所需的技能，以制作自己的超酷的游戏和应用。尤其适合父母、老师、学生，以及想要理解计算机编程基础知识的未成年人阅读学习。

这本书通过教授编写一些简单有趣的游戏，帮助读者掌握JavaScript编程。全书共16章，从基础知识开始，详细介绍了操作字符串、数组以及循环，然后继续学习一些高 级话题，如使用jQuery构建交互性，以及使用画布绘图等。

编程思维类

这本编程入门书的目的在于教会读者编程的基本思路和方法。书中使用专门的工具Sunaba，并采用了大量能与现实生活相结合的例子，向读者展示如何从零开始一步步做出一个完整的程序。这本书最大的特色就在于详细地讲述了编程的思考过程。

这本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，便于学习和记忆。作为算法入门的第一步学习图书，是非常不错的选择。

这三本有关计算机科学的科普丛书，以图配文，深入讲解编程基础知识；语言通俗，生动有趣，即使是文科生也能看得懂。让你对计算机硬件、程序、网络的基础知识和运行机制有一个融会贯通的理解，非常适合信息技术爱好者阅读。

IT人文类

《浪潮之巅》描绘了互联网及IT行业兴衰变化，并揭示了其背后的逻辑。它不是一本科技产业发展历史集，而是在这个数字时代，一本IT人非读不可，而非IT人也应该拜读的作品。作者吴军曾任谷歌高级研究员，现为硅谷投资人，他从一个计算机科学家和观察家的视角出发，希望通过这本书能启迪读者：“科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。每一个人都应该看清楚浪潮，赶上浪潮，如此，便不枉此生。”吴军博士的其他作品如《数学之美》《文明之光》等，也颇受推崇和欢迎。

这本书描绘了一段妙趣横生的人类逻辑思维史，从古希腊哲学到“无所不能”的计算机，数字、计算、推理这些貌似简单的概念在三千年里融汇、碰撞。一场探寻算法思想诞生历程的梦想之旅由此开启，并最终走向人工智能。这本书不仅重现了历史上伟大的哲学家、数学家与逻辑学家独特的思维方式，还探讨了算法与人工智能对科学和社会的巨大影响。

詹姆斯·格雷克的《信息简史》是一本信息量大、又富含洞见的杰作。说信息量大，是因为其中的内容上下数千年（上迄文字的发明，中到香农的信息论，下至现在互联网上的Google和 Wikipedia）、纵览各个学科（不仅有信息科学，更有语言学、逻辑学、数学、物理学、遗传学、量子理论等）。格雷克为那些能跟得上科学的读者提供了条理清晰的论述，也为那些仅想识其大意的读者准备了通俗易懂的类比。此外，书中还有许多老少皆宜的奇闻轶事。

这本书是硅谷创业之父Paul Graham的文集，主要介绍黑客即优秀程序员的爱好和动机，讨论黑客成长、黑客对世界的贡献以及编程语言和黑客工作方法等所有对计算机时代感兴趣的人的一些话题。书中的内容不但有助于了解计算机编程的本质、互联网行业的规则，还会帮助读者了解我们这个时代，迫使读者独立思考。对于热爱计算机行业的读者而言，这本书不容错过。

题外话：

有些IT好书由于所需的知识储备已“超纲”（超出了高中数学的范畴），所以没在这里做推荐，对计算机行业和技术图书感兴趣的知友可以关注

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二、计算机逻辑思维能力的书？

《批判性思维工具》：作者是理查德•保罗，他是国际公认的批判性思维权威，美国“批判性思维国家高层理事会”主席。这本书建构了三因素批判性思维教学模式，即推理元素、智力标准和智力特质三要素，每个构成要素都有各自的内涵和外延。

《系统化思维导论》：作者是软件思想家温伯格。这本书是一本带你读懂思维 的旷世经典，简明的语言，简单的代数，清晰阐明了认识各种项目、产品和组织等系统的新方法。

《逻辑学导论(第11版)》：作者是柯匹和科恩，是导论性逻辑教科书中最完满的一部：既有演绎逻辑亦有归纳逻辑，既有古典逻辑亦有现代逻辑。 本书是当今逻辑教科书的标准范本，是清晰性与准确性的典范，它能够使学生理解、把握并应用古典三段论逻辑和更为强有力的现代符号逻辑技术。

希望这些书籍能够对你有所帮助。

三、人工智能入门书籍？

以下是几本适合初学者的人工智能入门书籍：

1. 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）：这本经典教材涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用，适合对人工智能有兴趣的读者。

2. 《深度学习》（Deep Learning）：这本书由深度学习领域的权威Ian Goodfellow等人撰写，介绍了深度学习的基本原理和应用，对于想要深入了解神经网络和深度学习的读者很有帮助。

3. 《机器学习实战》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow）：这本书通过实际案例和代码示例，教读者如何使用Scikit-Learn和TensorFlow等工具进行机器学习的实践，适合希望动手实践的读者。

4. 《人工智能：一种现代方法（中文版）》：这是《人工智能：一种现代的方法》的中文翻译版，对于中文读者更加友好，是学习人工智能的良好起点。

这些书籍涵盖了人工智能的基础知识、深度学习、机器学习等方面，对于初学者来说是很好的入门资料。

四、有啥人工智能方面的经典书籍吗？

当然，有很多值得推荐的关于人工智能的经典书籍。比如，周志华的《机器学习》是机器学习领域的经典著作，可以帮助学生了解机器学习的基础概念和算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习等等。此外，《Python数据科学手册》这本书介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据预处理、数据可视化、机器学习等方面的内容。还有一本非常经典的书籍是Stuart Russell和Peter Norvig合著的《人工智能——一种现代的方法》，这本书介绍了人工智能的概念、方法和应用，包括知识表示、推理、规划、自然语言处理等方面的内容。希望这些推荐可以帮到你，如果你还有其他问题或需要更多的推荐，请随时告诉我！

五、人工智能入门，读什么书比较好？

人工智能入门，可以读以下几本书：《人工智能基础》(作者:罗杰斯和贝因斯)：这本书介绍了人工智能的基本概念、技术和应用，包括机器学习、神经网络、自然语言处理等。《机器学习实战》(作者:Peter Harrington)：这本书介绍了机器学习的基本算法和应用，包括分类、回归、聚类等。《深度学习》(作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville)：这本书介绍了深度学习的基本概念和算法，包括卷积神经网络、循环神经网络等。《Python深度学习》(作者:Francois Chollet)：这本书介绍了如何使用Python和Keras库进行深度学习的实践，包括图像分类、自然语言处理等。《机器学习实战案例》(作者:Aurélien Géron)：这本书提供了一些实际的机器学习项目案例，可以帮助你将所学知识应用到实际问题中。另外，《哥德尔、艾舍尔、巴赫》也是一本值得推荐的书籍。它以精心设计的巧妙笔法深入浅出地介绍了数理逻辑、可计算理论、人工智能等学科领域中的许多艰深理论，并将其与艾舍尔构思奇特的名画以及巴赫那些脍炙人口的曲谱结合起来。希望这些书籍对你有所帮助。

六、AI初学什么书好？

多读经典书。方向对了即使慢点，总会走向成功的终点。而该读哪些书，我带来了四份经典书单。

NO.1人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学

NO.2人工智能深度学习类：深度学习、TensorflowNO.3人工智能机器学习类：Python、机器学习、数据科学。

NO.4人工智能算法策略类：算法、神经网络、自然语言处理、推荐系统、系统算法、图像算法、贝叶斯、概率编程、数学算法等。