在当今人工智能快速发展的背景下，学习人工智能（AI）已经成为许多学生、工程师和研究者的共同选择。无论是希望进入AI领域的新手，还是已经有一定基础的从业者，选择合适的书籍并按照科学的顺序阅读，都是提升理解力和实战能力的关键。

对于初学者来说，建议从数学基础和编程语言入手。《Python for Data Analysis》是一本非常适合入门的书籍，作者Wes McKinney详细介绍了如何使用Python进行数据处理和分析，为后续的人工智能学习打下坚实的基础。与此同时，可以辅以《深度学习》（花书），由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著，这本书系统地讲解了深度学习的基本概念和理论，是该领域的经典之作。

在掌握基本的Python技能和深度学习框架后，下一步可以深入学习机器学习的核心算法与原理。《机器学习》（周志华）是国内非常受欢迎的一门教材，内容全面且逻辑清晰，适合中文读者作为入门教材。而对于英文读者，则推荐《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（Kevin P. Murphy著），该书从概率的角度出发，系统介绍了现代机器学习方法，适合作为进阶学习材料。

当对机器学习有了较深的理解之后，可以开始接触更具体的子领域，如计算机视觉、自然语言处理和强化学习等。在计算机视觉方面，《Deep Learning for Computer Vision》（Rajalingappaa Shanmugamani著）是一本实践性较强的书籍，能够帮助读者快速上手图像识别任务；而在自然语言处理方面，《Speech and Language Processing》（Daniel Jurafsky和James H. Martin合著）是经典的参考书，内容涵盖了NLP的基础知识和前沿技术。

如果你对强化学习感兴趣，那么《Reinforcement Learning: An Introduction》（Richard S. Sutton和Andrew G. Barto合著）是必读书籍。这本书被誉为“强化学习圣经”，不仅理论体系完整，而且提供了大量实际案例，非常适合有一定基础的学习者深入研读。

除了以上这些核心书籍之外，还有一些辅助类书籍可以帮助你更好地理解和应用人工智能技术。例如，《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》（Aurélien Géron著）通过大量代码实例，引导读者动手实现各种机器学习模型，非常适合希望通过项目驱动方式学习的读者。此外，《Pattern Recognition and Machine Learning》（Christopher M. Bishop著）则从统计模式识别的角度切入，适合那些希望深入理解机器学习数学原理的人。

在阅读顺序上，建议遵循“基础—核心—拓展”的路径：先打好编程与数学基础，再系统学习机器学习和深度学习的理论，随后根据兴趣选择特定方向深入钻研，并结合实践项目加以巩固。整个过程中，保持持续学习和动手实践的习惯非常重要。

总之，人工智能是一个涉及广泛、发展迅速的领域，选择合适的书籍并按照科学的顺序阅读，将有助于你在这一领域中稳步前行。无论你是刚入门的新手，还是希望进一步提升自己的专业人士，都可以通过系统的阅读和实践，不断拓宽自己的知识边界，提升技术水平。