在当今的大模型时代，理解和掌握人工智能、机器学习以及深度学习等领域的基础知识变得尤为重要。以下是从零开始学习这些领域时，必读的10本经典书籍，这些书籍涵盖了从基础理论到实际应用的不同方面。
1. 《深度学习》（Deep Learning）
作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
- 概述：这本书被认为是深度学习领域的圣经，全面介绍了深度学习的理论、算法和应用。
- 内容：涵盖了神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗网络等内容。
2. 《机器学习》（Machine Learning）
作者：Tom M. Mitchell
- 概述：作为机器学习领域的经典教材，这本书提供了机器学习的基本概念和方法。
- 内容：包括监督学习、无监督学习、强化学习等基本理论。
3. 《统计学习方法》（Statistical Learning Methods）
作者：李航
- 概述：本书以统计学习的方法为核心，详细介绍了各种机器学习算法。
- 内容：包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等内容。
4. 《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）
作者：Christopher M. Bishop
- 概述：这本书深入探讨了模式识别和机器学习的基本理论和方法。
- 内容：涵盖了概率论、信息论、神经网络、支持向量机等内容。
5. 《人工智能：一种现代的方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）
作者：Stuart Russell、Peter Norvig
- 概述：作为人工智能领域的经典教材，这本书全面介绍了人工智能的基本概念、技术和应用。
- 内容：包括知识表示、搜索算法、推理、机器学习等内容。
6. 《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）
作者：邱锡鹏
- 概述：这本书深入浅出地介绍了神经网络和深度学习的基本原理和应用。
- 内容：包括神经网络的基本结构、激活函数、优化算法等内容。
7. 《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）
作者：维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶
- 概述：这本书探讨了大数据对生活、工作和思维方式的变革。
- 内容：包括大数据的定义、特点、应用和挑战。
8. 《人工智能简史》（The Hundred-Year Marathon: China’s Quest to Succeed America）
作者：彼得·海斯勒
- 概述：这本书从历史角度分析了人工智能的发展，以及中国在这一领域的努力。
- 内容：包括人工智能的发展历程、技术突破和未来趋势。
9. 《深度学习中的正则化与优化》（Regularization and Optimization for Deep Learning）
作者：Suvrit Sra、Ameet Talwalkar、Brian Katz
- 概述：这本书专注于深度学习中的正则化和优化问题。
- 内容：包括优化算法、正则化技术、神经网络训练等内容。
10. 《Python机器学习》（Python Machine Learning）
作者：Sebastian Raschka
- 概述：这本书通过Python编程语言介绍了机器学习的基本概念和算法。
- 内容：包括数据预处理、特征工程、机器学习算法实现等内容。
通过阅读这些书籍，你可以系统地了解大模型时代的相关知识，为你的学习和研究打下坚实的基础。