我们正站在AI的“iPhone时刻”——这项曾局限于实验室的前沿技术，如今正以前所未有的速度走向大众普及。开发工具变得日益友好，学习门槛持续降低，而AI的影响力已如空气般渗透进每个行业、每个生活场景。故此，小图在新到图书中整理了一份AI必须掌握的基础技能汇编，旨在抛砖引玉，为未来提供一种可能！同时，小图也欢迎各位读者通过图书馆的官方微信公众号、Opac系统推荐自己心仪的图书，让更多人看到。

01.对于AI应有的辩证思考

书名：《AI新生》

索书号：TP18/S709

责任者：（美）斯图尔特·罗素

出版信息：中信出版集团

推荐理由：本书提出“人机共存密码”概念，强调通过算法设计、伦理约束和透明机制实现AI与人类目标对齐，达到“从人类中来，到人类中去”的目的。人类拥抱AI的原因不该是因为AI发展的如火如荼，而应是它是未来的主导技术。

02.AI知识体系

书名：《HCIA-AI学习指南》

索书号：TP18/H763

责任者：华为技术有限公司主编

出版信息：人民邮电出版社

推荐理由：本书覆盖了人工智能发展脉络、数学基础（线性代数/微积分/概率统计）、机器学习算法（线性回归/SVM/随机森林）、深度学习原理（卷积神经网络/LSTM）等核心模块，配套MindSpore框架编程实验，包含环境搭建、手写体数字识别等实操案例，是华为官方推出的AI入门级认证教材，系统化梳理了人工智能核心知识体系，为零基础学习者提供职业发展路径‌。

03.AI基石之一

书名：《线性代数与数据学习》

索书号：O151.2/S709

责任者：（美）吉尔伯特·斯特朗

出版信息：清华大学出版社

推荐理由：微积分（O172）、线性代数（O151.2）和概率论与数理统计（O21）共同构成了人工智能，尤其是机器学习和深度学习的数学铁三角。它们各自扮演着独特而又相互协同的角色。线性代数之于AI，犹如砖块之于建筑。从万物皆向量与矩阵的数据表示，到核心数学引擎的模型运算，再到从复杂中抓取本质的降维与特征提取，以及寻找最优解的优化过程，都深深地依赖于线性代数的概念。

04.AI基石之二

书名：《Python编程：从入门到实践》

索书号：TP311.56/A283

责任者：（美）埃里克·马瑟斯

出版信息：人民邮电出版社

推荐理由：Python在AI中的地位是统治性的。它因其简洁性、强大的生态系统和巨大的社区活力，成为了连接AI理论、算法研究与实际应用之间最顺畅、最高效的桥梁。

05.AI基石之三

书名：《Pandas实战》

索书号：TP274/B692

责任者：（美）布莱恩·贝特曼等

出版信息：清华大学出版社

推荐理由：Pandas、NumPy、Matplotlib是AI项目，尤其是数据准备和模型开发阶段，不可或缺的基础工具，它们构成了从数据到知识的桥梁。而Panda就像是“一位专业的仓库管理员”。当杂乱无章的原材料（原始数据）运来时，它负责进行分类、整理、清洁和贴上标签，最终输出一份干净、规整的数据集，供后面的“大厨”（机器学习算法）使用。

此刻，学习AI，其意义早已超越“成为程序员”的单一目标。它关乎的是：

职业进阶：让自己在职场中成为高效能、高价值的核心竞争力者；

认知升维：掌握一门对话未来的关键语言；

责任担当：主动参与塑造一个人机协同、向善发展的智能新时代。

因此，问题已从“要不要学”转变为“该如何学”。答案很清晰：现在，就是行动的最佳时机。