就在前天（北京时间6月22日），程序员最喜欢的GitHub表示软件开发的性质真正开始改变，人工智能帮写代码的超强工具GitHub Copilot正式向所有开发者开放！每月只需10美元（人民币约67元）或者每年100美元（人民币约670元），开发者就能够使用人工智能来辅助自己写代码了。
▲ GitHub官网消息称GitHub Copilot正式对所有开发者开放
此消息一出，却立马遭到质疑，为什么能减轻程序员工作量的工具还被质疑？
主流观点认为这完全是用开发者上免费传到GitHub上的代码训练的，到头来却要开发者买单，不可思议。顺便给GitHub送了一幅小漫画：
▲ 来源于@glyph
正因为这个工具使用的训练资源是源自开发者的开源代码，在以前的开发版、预览版出现过多次“抄袭”的现象，也是被呛声得很惨。现在正式版开始向开发者收费，更是难以让大家接受，纷纷表示完全应该免费。
▲ Ruby包维护者Penelope表示GitHub“吃相太难看”
▲ ASP.NET的贡献者Safia说：我上传代码就有人免费帮忙改，为什么还要每年付100美元让一个人工智能来教我写代码？
▲ 这位开发者认为这个AI虽然能够每月帮开发者省下10美元成本，但自己绝不会付费，因为GitHub从来没有向那些他们拿来训练AI的项目付过钱。
人工智能的确是影响着现代生活方方面面，它能够帮人们开车、及时发现疾病、画图、写文章，帮助人们做非常多的事情。而这一切，在以前都是由人设计和编写的代码作为驱动的。
现在，人工智能的代码也能用人工智能来写了，时代是不是要变了？尽管按照现在的情况来看GitHub这个工具只有辅助功能，但未来谁知道呢。
用人工智能驱动未来
时代的确一直在变，也一直在发展。今天人工智能能辅助写代码，以后它是不是还能主动设计算法？我们在拭目以待的同时，也应该做好准备，认真学习人工智能的相关知识，让自己适应当下，适应未来。
并且不用担心不知道从哪儿开始学起！小异带来的人工智能书单，从领域经典到最新技术，从入门到面试，一应俱全，一站式解决人工智能从初学者到入职的所有问题。
深度学习
这本书是深度学习领域的奠基性经典著作，被称为“AI圣经”。
三位作者Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville是人工智能领域老中青三阶段的代表，在机器学习等方向做出了巨大贡献，Yoshua Bengio还是2018年的图灵奖得主。
本书长期霸占美亚人工智能和机器学习类图书榜榜首，极受读者喜爱。同时受到国内外大量专家、学者联袂推荐，是一本深度学习方向必读经典。
机器学习公式详解
这本“南瓜书”是机器学习领域经典图书“西瓜书”《机器学习》最佳伴侣，针对里面绝大部分习题、难题做了非常详细的剖析讲解。
“南瓜书”是Datawhale的开源协作学习笔记，在发布之初即登GitHub Trending第2名!使用本书可以一站式解决机器学习中大部分的数学难题，并且对于数学基础不好的读者来说，这本书也是一本提升自己数学能力的绝佳利器。
动手学深度学习
深度学习作为人工智能的一个重要方向，学习门槛大多数时候并不低，选择一本好的入门教材非常重要。
《动手深度学习》就是这么一本被加州大学伯克利分校、北京大学、清华大学等，全球140余所知名高校选择作为基础教材的入门好书。本书使用交互式的教学方式，深度贯彻“动手”的基本思想，将实践与理论完美结合，让读者更全面地掌握深度学习的所有知识。
作者都是亚马逊科学家，有非常丰富的开发与应用经验，书中涉及的理论方法也都跟得上时代的步伐，甚至走在时代前列。
PyTorch深度学习实战
最了解一门技术或工具的人是谁？当然是它的开发者啦！这本书就是PyTorch核心开发者亲自编写的，是一本专业的使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南！
PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力，详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括 PyTorch张量API、用 Python 加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。
动手学强化学习
这本书是著名的上交大ACM班强化学习课程的实践成果，俞勇等老师经过长期精心摸索设计，找到了当下可能是最合适的动手学习强化学的方式，写成这本集理论与实践一体的强化学习教材。
书中的内容可操作性极强，有效性经过了ACM班课程实践证明，得到了一线师生的一致认可。这本书不仅可以作为高校强化学习课程的教材，也能够帮助对强化学习有兴趣的人进行自学，指导他们使用本书提供的方法更有效、更轻松地动手学习强化学习。
Easy RL 强化学习教程
同样出自Datawhale的“蘑菇书”《Easy RL 强化学习教程》是一本真真切切的学霸笔记，三位作者王琦、杨毅远、江季分别是中国科学院大学、清华大学、北京大学的相关专业硕士研究生。
作者把自己学习强化学习过程中的想法、思路、难点、技巧等整理成教程，分享给更多的人，通过数千人的使用学习获取反馈再仔细作补充与修改，经过一年多的持续优化，最终形成了这本“蘑菇书”。
本书适合那些对强化学习感兴趣的读者，搭配书中大量的Python代码能够更直接地理解那些算法原理。毕竟强化学习是一门实践性极强的学科，写代码是检验算法的有效手段。
机器学习的数学
这是一本把机器学习的数学学习门槛降到极低的一本书，为了能让更多的人不因数学的困难而放弃机器学习，作者雷明精心组织语言、安排章节内容，使用最通俗易懂的文字精准覆盖了机器学习所需要的数学知识体系。
作为SIGAI的创始人，他励志开发研发零编程、可视化的机器视觉框架，用标准化的算法赋能各个行业。他把自己多年的实践经验熔炼到这本书中，帮助读者更高效地学习数学，入门机器学习。
Python神经网络编程
神经网络入门怎么选？如果只能选一本，那么这本《Python神经网络编程》就是极佳的选择。美亚5.0评分！无数读者的实际使用保证。
这本书是作者精心编写、面对初学者的图书，因为不需要读者具备任何复杂的数学知识和深度学习理论，就能够构建一个真正、有效的神经网络。书中所有的所有软件工具都是开源免费的，所以并不需要多高的成本，就能做出一些很有趣、有意义的神经网络项目。
人工智能（第2版）
这本被国内近百所高校采用作为人工智能课程的教科书，人们称它为“人工智能百科全书”。它在国外受到大量高校师生好评，认为是近10年来较新一批的人工智能经典图书。
两位作者史蒂芬·卢奇和丹尼·科佩克（后者于2016年去世）都是有着非常丰富教学经验的人工智能领域专家，所以书本内容作了非常大胆的创新，加入了丰富的配图、领域关键人物轶事等信息，让阅读使用过程中感到轻松舒适，一点也不枯燥无聊。
百面机器学习：算法工程师带你去面试
作者诸葛越是Hulu全球研发副总裁，博士毕业于斯坦福大学计算机专业，研究结果曾获多项专利。
本书是一本专攻机器学习算法面试的图书，收集超过100道近年算法岗位面试中的真实题目，从实际应用出发，给出了全面而详细的解答。通过这本书，可以打通读者算法理论与实际应用之间的障碍。
作为一本机器学习面试宝典，本书针对性强，实用性与可操作性也极强，的确是一本必不可少的案头工具书。
百面深度学习：算法工程师带你去面试
同样是诸葛越与Hulu团队出品的算法面试宝典，《百面机器学习》姊妹篇，不过这本是针对深度学习方向的。
对于掌握基础知识，但是还没有过多实践经验的初学者来说，这本书是非常实用的。书中利用135道真实算法面试题，直击面试痛点！通过对同一领域不同方面、不同层次上的问题，相互搭配，深刻展示了深度学习的“百面”精彩。
正是这种“百面”，不同的读者都能够从本书中找到合适自己的内容。
人工智能领域的发展是超乎所有人想象的，它的发展速度颠覆了我们以往的经验。有人说人工智能会挤占我们的工作岗位，小异认为恰恰相反，人工智能是为人服务的，这个领域对于人才的需求只会越来越大。
从入门到入职，希望这份人工智能书单能够帮助到大家，成为当下与未来的一份驱动之力。
文章编辑：沙鱼 审校：桐希 孙英
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