新年阅读计划 | 这里有一份人工智能领域推荐书单，请查收！
新春正是读书时
2022年的读书计划
你准备好了吗？
在这里
我们精心准备了一份硬核书单
涵盖人工智能多个重点方向
为你献上知识盛宴
期待你在年味与书香中
体会决策智能的奥妙
感受大脑科学的神奇
了解智能科学与技术前沿进展
......
深度探索人工智能世界
撇去浮躁，洞见新知
本期好书推荐人
曾大军研究员 杨戈研究员
赵军研究员 邹伟研究员
01
《Playing for Real—A Text on Game Theory》
Ken Binmore
推荐语 | 经典的博弈论入门教材，讲解生动有趣，适合本科生和对博弈论感兴趣的读者，也能为将博弈作为人工智能技术验证场景的研究人员提供基本概念和方法指导。本书为作者另一部著作“Fun and Games—A Text on Game Theory”的修订深化版。
推荐人：曾大军研究员
02
《Multiagent Systems》
Gerhard Weiss
推荐语 | 多智能体和分布式人工智能领域的经典教科书。本书涵盖多智能体框架、通信、协同、认知等领域全部主题，同时也对逻辑和博弈论等基础内容和多智能体系统开发进行了介绍，适合作为入门教材和参考书。本书可与作者编著的“Multiagent Systems—A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence”配合阅读。
推荐人：曾大军研究员
03
《Algorithmic Game Theory》
Noam Nisan, Tim Roughgarden, Éva Tardos, and Vijay V. Vazirani
推荐语 | 算法博弈论是博弈论和计算机的交叉，是一个非常年轻且有广泛应用的领域。本书汇编了算法博弈论领域的经典成果和最新应用，包括均衡的计算、学习和精炼，机制设计理论，密码对抗，网络拍卖，路由博弈，影响力竞争等，适合作为参考书查阅。本书可与第二作者Tim Roughgarden撰写的教材“Twenty Lectures on Algorithmic Game Theory”配合阅读。
推荐人：曾大军研究员
04
《The Theory of Learning in Games》
Drew Fudenberg and David K. Levine
推荐语 | 博弈学习方面的专著，书中对Fictitious play和Replicator dynamics等概念有较深入的分析，对深入理解时下热门的Self-play、Population、League等博弈概念有很好的借鉴意义。
推荐人：曾大军研究员
05
《深度学习：智能时代的核心驱动力量》
Terrence Sejnowski
推荐语 | 作者是人工智能技术先驱，深度学习技术技术的奠基人。本书对于深度学习技术做了深入浅出的介绍，适合对于深度学习技术的历史现状与未来感兴趣的读者阅读。
推荐人：杨戈研究员
06
《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计算研究》
David Marr
推荐语 | 本书是计算机视觉领域的奠基性经典文献，由计算机视觉先驱David Marr撰写，斯坦福大学吴佳俊教授翻译。本书对于计算机视觉和认知科学的发展有巨大影响，适合对于计算机视觉和认知科学感兴趣的读者阅读。
推荐人：杨戈研究员
07
《理解大脑：细胞、行为和认知》
John E. Dowling
推荐语 | 这本书是脑科学的入门级读物。原为哈佛大学新生的脑科学入门教材，适合对于类脑人工智能感兴趣的读者阅读。
推荐人：杨戈研究员
08
《科学：无尽的前沿》
Vannevar Bush，Rush D. Holt
推荐语 | 这本书是美国科学战略的奠基性文献，直接推动了美国国家科学基金的建立。适合对于科学战略感兴趣的读者阅读。
推荐人：杨戈研究员
09
《我们赖以生存的意义》
Benjamin K. Bergen
推荐语 | 该书以生动例子讲解认知语言学，探讨“我们人类如何理解语言，如何创造意义，什么才是意义之源？”等人工智能中的核心问题。该书不仅是语言学、人工智能相关专业的专业书籍，也是极具科普价值的读物。
推荐人：赵军研究员
10
《Artificial Intelligence: A modern approach，4th Edition》
Stuart Russell, Peter Norvig
推荐语 | 《人工智能：一种现代方法》作为人工智能领域最经典的教材，2021年出版了第四版，最新版不仅依然全面而系统地介绍了人工智能的核心内容和各个主要研究方向，还大量更新了最近的理论和实践。该书是人工智能领域研究生、科研人员和从业者的核心专业书籍。
推荐人：赵军研究员
11
《强化学习（第2版）》
Richard S.Sutton, Andrew G. Barto
推荐语 | 强化学习领域奠基性经典著作，有人将其称为人工智能行业的强化学习圣经。从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏。
推荐人：邹伟研究员
12
《强化学习与最优控制》
Dimitri P. Bertsekas
推荐语 | 内容侧重于最优化控制领域和人工智能领域的结合，探索这两个领域之间的边界，并试图为这两个领域的工作人员搭建互联互通的桥梁。对于数学公式的推导和解释，注重于直观的感受，而不是严密的证明。阅读此书需具备如下的数学背景：微积分，概率论基础和最基本的矩阵向量代数。
推荐人：邹伟研究员
13
《机器人视觉测量与控制（第3版）》
徐德，谭民，李原
推荐语 | 从控制的角度出发，以工程实现为目标，以机器人的视觉控制为背景，系统介绍了视觉系统的构成和标定、视觉测量的原理与方法、视觉控制的原理与实现，并给出了机器人视觉测量与控制的应用实例。全书以串联关节机器人为主，同时兼顾了移动机器人的控制问题。适用于面向从事机器人研究和应用的科技人员。
推荐人：邹伟研究员
14
《预测控制（第2版）》
席裕庚
推荐语 | 全面介绍了预测控制的基本原理和算法、系统分析与设计、策略发展和实际应用。既适用于从事各领域优化控制的广大工程技术人员，又适用于高校师生和科研工作者。
推荐人：邹伟研究员
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