文章來源：人民郵電出版社
自2022年11月30日釋出以來，ChatGPT已經真正意義上地火爆全球：它在不到40天内就擁有了1000萬使用者，而Instagram足足用了355天；最近它的日活已經達到1000萬，這意味着其使用者已經超過2000萬。
▲ ChatGPT日活資料統計，圖源：ARK風險投資公司
ChatGPT的強大想必很多朋友已經見識或體驗過：它不僅能流暢地和我們對話，還能寫詩、寫文章，甚至寫代碼。
正是因為如此，國外許多高校和教育系統已經禁止學生使用ChatGPT，因為太多學生用它來寫作業和考試作弊。
很多讀者已經迫不及待想要去了解ChatGPT，但卻苦于無從下手。
今天，小悠為大家整理了一份書單，友善大家去了解ChatGPT的底層邏輯。
01
科普
ChatGPT到底是什麼？人工智能是否會征服人類？Moss開始布局了？人工智能的發展走向是什麼？ChatGPT爆火的底層邏輯？
人工智能簡史 第2版
作者：[美] 尼克
推薦語
詳解人工智能起源、神經網絡、深度學習、自然語言處理、遺傳算法，獲中華優秀出版物圖書獎、吳文俊人工智能科技進步獎，入圍央視“2017年度中國好書”，獲“文津圖書獎”推薦圖書。
黑客與畫家
作者：[美]保羅·格雷厄姆（Paul Graham）
推薦語
矽谷創業教父保羅·格雷厄姆認為，ChatGPT之父Sam Altman是一位極具魄力的上司者和開拓者，同時他也繼任了YC的總裁。保羅和YC對他的影響，也是他最終獲得非凡成功的因素。這本書最核心的内容就在于，有效的思考方式，才是你最強大的武器，透過黑客與畫家的視角，與聰明的頭腦對話，了解為何聰明人和我們想得不一樣。
02
技術入門
跟上人工智能，不被社會淘汰！了解人工智能，玩轉ChatGPT！
圖解人工智能
作者：[日]多田智史
推薦語
本書以圖解的方式網羅了人工智能開發常備的基礎知識，内容涉及機器學習、深度學習、強化學習、圖像和語音的模式識别、自然語言處理、分布式計算等熱門技術。
全書以圖配文，深入淺出，是一本兼顧理論和技術的人工智能入門教材。旨在幫助讀者建立對人工智能技術的整體印象，為今後深入探索該領域打下基礎。
深度學習入門：基于Python的理論與實作
作者：齋藤康毅
推薦語
日本深度學習入門經典暢銷書，原版上市不足2年印刷已達100 000冊。對于非AI方向的技術人員，本書将大大降低入門深度學習的門檻；對于在校大學生、研究所學生，本書不失為學習深度學習的一本好教材；即便是在工作中已經熟練使用架構開發各類深度學習模型的讀者，也可以從本書中獲得新的體會。
用Python動手學機器學習
作者：[日]伊藤真
推薦語
本書是面向機器學習新手的入門書，從學習環境的搭建開始，圖文并茂地介紹了學習機器學習所需的Python知識和數學知識，并在此基礎上結合數學式、示例程式、插圖等，抽絲剝繭般地對有監督學習中的回歸與分類、神經網絡與深度學習的算法與應用、手寫數字識别、無監督學習的算法等進行了介紹。本書既有圖形、代碼，又有詳細的數學式推導過程，大大降低了機器學習的學習門檻，即使沒有學過Python、數學基礎不太好，也可以看懂。
自然語言處理入門
作者：何晗
推薦語
本書學習路徑清晰，圖文并茂，算法、公式、代碼互相印證，Java 與 Python 雙實作。作者何晗（@hankcs）兼具一線實戰經驗與硬核學術背景 自然語言處理開源項目 HanLP 作者，埃默裡大學計算機博士生，研究方向是句法分析、語義分析與問答系統
上市後得到了業内專家一緻好評：工業界周明、李航、劉群、王斌、楊攀，學術界宗成慶、劉知遠、張華平。
随書附贈大尺寸思維導圖，提供源碼下載下傳、 GitHub 答疑，為教師提供教學講義 PPT。
03
技術進階
技術人如何追趕ChatGPT的浪潮？如何花樣玩轉ChatGPT？人工智能的進階之路！
Python深度學習（第2版）
作者：[美] 弗朗索瓦·肖萊（François Chollet）
推薦語
本書由流行深度學習架構Keras之父弗朗索瓦·肖萊執筆，通過直覺的解釋和豐富的示例幫助你建構深度學習知識體系。作者避免使用數學符号，轉而采用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。
全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又展現了這一迅猛發展的領域在近幾年裡取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例。
讀完本書後，你将能夠使用Keras解決從計算機視覺到自然語言處理等現實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。
機器學習 公式推導與代碼實作
作者：魯偉
推薦語
作為一門應用型學科，機器學習植根于數學理論，落地于代碼實作。這就意味着，掌握公式推導和代碼編寫，方能更加深入地了解機器學習算法的内在邏輯和運作機制。
本書在對全部機器學習算法進行分類梳理的基礎上，分别對監督學習單模型、監督學習內建模型、無監督學習模型、機率模型四個大類共26個經典算法進行了細緻的公式推導和代碼實作，旨在幫助機器學習的學習者和研究者完整地掌握算法細節、實作方法以及内在邏輯。
深度強化學習
作者：王樹森 黎彧君 張志華
推薦語
本書基于備受讀者推崇的王樹森“深度強化學習”系列公開視訊課，專門解決“入門深度強化學習難”的問題。
本書的獨特之處在于：第一，知識精簡，剔除一切不必要的概念和公式，學起來輕松；第二，内容新穎，聚焦近10年深度強化學習領域的突破，讓你一上手就緊跟最新技術。本書系統講解深度強化學習的原理與實作，但不回避數學公式和各種模型，原創100多幅精美插圖，并以全彩印刷展示。簡潔清晰的語言+生動形象的圖示，助你掃除任何可能的學習障礙！
本書内容分為五部分：基礎知識、價值學習、政策學習、多智能體強化學習、應用與展望，涉及DQN、A3C、TRPO、DDPG、AlphaGo等。
BERT基礎教程：Transformer大模型實戰
[印] 蘇達哈爾桑·拉維昌迪蘭（Sudharsan Ravichandiran）
推薦語
本書聚焦谷歌公司開發的BERT自然語言處理模型，由淺入深地介紹了BERT的工作原理、BERT的各種變體及其應用。
書中用簡單的文字清晰闡釋BERT背後的複雜原理，讓你輕松上手NLP領域的裡程碑式模型。本書内含200+張示意圖，示例涵蓋文本分類、文本摘要、問答等常見任務。
本書即将上市 敬請期待