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標題：如果你正在學習人工智慧，這5本書就夠了
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簡介：別再浪費時間讀人工智慧書籍了：這5本才是真正值得一讀的。
標籤：書籍、人工智慧、LLMs、機器學習
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發佈時間：2025年11月28日 10:07 +0000
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各位開發者好，在過去一年半的時間裡，我一直深入研究人工智慧和大型語言模型（LLM）領域。
從建立可擴展的工程系統到理解模型內部結構和進行最佳化，我已經閱讀了 20 多本書，才真正掌握了快速發展的 AI 領域。
有些書偏重理論，有些書非常注重實踐，但只有少數幾本是真正想建構、部署或理解人工智慧系統的人必讀的。
如果您是人工智慧工程師、開發人員、研究人員，甚至是渴望了解向 LLM 驅動的應用轉變的雄心勃勃的學習者，這份清單將為您節省無數的探索時間。
這五本書兼具深度和實用性，能夠幫助讀者駕馭當今的人工智慧生態系統，從基礎知識到實際操作，應有盡有。
1.保羅‧尤斯廷與馬克西姆‧拉邦合著的《LLMs工程手冊》
對於任何想要有效率地建置、微調和部署 LLM 的人來說，這本書可以說是最好的實踐資源。
Paul 和 Maxime 在彌合理論與生產工程之間的差距方面做得非常出色。
您將學習提示優化、檢索增強生成 (RAG)、函數呼叫、模型評估等內容，所有這些都將透過可操作的範例進行講解。
我發現這對於理解 LLM 產品的端到端生命週期以及如何將研究模型轉化為可用於生產的系統尤其有價值。
這是獲取本書的連結—— 《LLMs工程手冊》
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你也可以將本書與Paul 及其團隊的「全端 AI 工程」課程結合使用。這門課程非常受歡迎，內容極為深入，時長約 80 小時，對於希望轉型為 AI 工程師的 Python 開發人員來說非常有用。
2. Chip Huyen 的人工智慧工程
Chip Huyen 的《人工智慧工程》探討了現代人工智慧應用如何在現實世界環境中進行設計和擴展。
如果您已經掌握了基礎知識，並且想要了解基礎模型時代的基礎架構、資料管道和部署挑戰，那麼本書將是您的理想後續選擇。
我最喜歡這本書的地方在於 Chip 強調了機器學習系統的工程規範、可復現性、監控和 CI/CD，而大多數書籍完全忽略了這些內容。
這是獲取本書的連結——人工智慧工程
如果你願意，你也可以將此與Udemy 上的「人工智慧 AZ：學習如何建立人工智慧」課程結合起來進行主動學習。
3. Chip Huyen 著《設計機器學習系統》
Chip Huyen 的另一本傑作，本書更著重於機器學習系統設計，從資料收集和標註到模型部署和維護。
它充滿了實用的見解，與頂尖科技公司對機器學習工程師職位的期望非常契合。
如果你正在準備人工智慧/機器學習面試，或者想要設計強大的機器學習基礎設施，那麼這本書是最實用的入門讀物。
這是獲取本書的連結—— 《設計機器學習系統》
4. Louis-François Bouchard 和 Louie Peters 的《建構生產型 LLM》
本書是一本實用指南，旨在安全且有效率地將LLM部署到生產環境中。內容涵蓋服務策略、微調方法、向量資料庫以及如何將LLM與現有應用程式整合。
它的獨特之處在於它專注於卓越營運——延遲、成本優化和可觀測性——這些主題在LLM文獻中很少被討論，但對於現實世界的成功至關重要。
以下是取得本書的連結—— 《建構生產型LLM》。
順便一提，他還根據這本書開設了一門課。如果你想進行一些互動式學習，也可以將他的課程與這本書結合起來，連結在這裡。
5.從零開始建構大型語言模型，作者：Sebastian Raschka 博士
Sebastian Raschka 的作品以其技術深度和清晰度而聞名。本書將引導讀者從零開始建立 Transformer 模型——包括分詞、注意力機制、最佳化和微調等各個步驟。
如果你是開發者，想要超越簡單的API使用，真正理解這些模型的工作原理，那麼這本書是必讀之作。它是深入剖析LLM內部運作機制的最佳實戰指南之一。
這是獲取本書的連結——《從零開始建立大型語言模型》
而且，如果你願意，你還可以將此與這門10 小時的 LLM 基礎知識課程（影片）結合起來進行主動學習。
我該如何選擇這些書？
在選擇這些人工智慧和LLMs書籍時，我會考慮三個關鍵因素：實用性、技術深度和作者信譽。
由建構生產系統的實踐者撰寫的書籍往往能提供最具實用價值的見解。
我也比較喜歡那些包含程式碼範例、實際部署技巧和設計注意事項的資料。
我避免閱讀過於學術化或只關注理論的書籍——人工智慧領域發展太快，容不得這些。
以上五本書恰到好處地兼顧了概念理解和有效應用，即使技術不斷發展，它們仍然有價值。
其他值得一讀的文章（也值得一看）
雖然這些資源沒有進入前五名，但它們仍然是很好的資源，這取決於你的焦點：
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大型語言模式實戰：語言理解與生成- 非常適合想要獲得指導性實現的人。
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LLMs的提示工程－專注於掌握提示和評估。
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建構智能體人工智慧系統－深入探討智能體推理與人工智慧自主性。
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生成式人工智慧的提示工程－適用於創意用例和應用程式提示設計。
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人工智慧工程聖經——為建構可擴展人工智慧系統的工程師提供的全面概述。
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生產環境中的 LLM－涵蓋人工智慧模型產品化的最佳實踐。
您還可以閱讀我之前關於人工智慧工程和智能體人工智慧的文章，其中我提到了我之前讀過的更多書籍。
祝您在人工智慧領域一切順利！
原文出處：https://dev.to/somadevtoo/if-youre-learning-ai-these-5-books-are-all-you-need-58bb
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