Вот список книг и статей по искусственному интеллекту, которые могут быть полезны для изучения этой области:
Книги:

Стюарт Рассел, Питер Норвиг
"Искусственный интеллект: современный подход" (Artificial Intelligence: A Modern Approach)
Одна из самых популярных книг по ИИ, охватывающая широкий спектр тем, от основ до продвинутых методов.

Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенжио, Аарон Курвиль
"Глубокое обучение" (Deep Learning)
Книга, которая стала классикой в области глубокого обучения, охватывает как теоретические основы, так и практические аспекты.

Кристофер Бишоп
"Распознавание образов и машинное обучение" (Pattern Recognition and Machine Learning)
Подробное руководство по машинному обучению с акцентом на вероятностные методы.

Педро Домингос
"Верховный алгоритм" (The Master Algorithm)
Популярная книга, которая объясняет основные идеи машинного обучения и их применение в реальном мире.

Ник Бостром
"Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии" (Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)
Книга посвящена вопросам развития сверхразумного ИИ и его потенциальным последствиям для человечества.

Франсуа Шолле
"Глубокое обучение на Python" (Deep Learning with Python)
Практическое руководство по использованию библиотеки Keras для создания нейронных сетей.

Эндрю Траск
"Грокаем глубокое обучение" (Grokking Deep Learning)
Книга для начинающих, которая объясняет основы глубокого обучения на простых примерах.

Кевин Келли
"Неизбежно: 12 технологических трендов, которые определяют наше будущее" (The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future)
Книга, которая рассматривает влияние ИИ и других технологий на будущее.

Статьи и исследования:

"Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017)
Статья, в которой представлена архитектура Transformer, лежащая в основе современных моделей NLP, таких как GPT и BERT.
"Deep Residual Learning for Image Recognition" (He et al., 2016)
Статья о Residual Networks (ResNet), которые стали прорывом в области компьютерного зрения.

"Generative Adversarial Networks" (Goodfellow et al., 2014)
Основополагающая статья о GAN (генеративно-состязательных сетях).

"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" (Devlin et al., 2019)
Статья о модели BERT, которая изменила подходы к обработке естественного языка.

"Reinforcement Learning: An Introduction" (Sutton & Barto, 2018)
Книга, которая также доступна в виде серии статей, посвящена основам обучения с подкреплением.

"AlphaGo: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search" (Silver et al., 2016)
Статья о том, как AlphaGo победила чемпиона мира в игре Го.

"The Bitter Lesson" (Rich Sutton, 2019)
Эссе о том, как вычислительная мощность и масштабирование данных стали ключевыми факторами успеха в ИИ.

"On the Measure of Intelligence" (François Chollet, 2019)
Статья, в которой обсуждается, как измерять интеллект в контексте ИИ.

Дополнительные ресурсы:
arXiv.org — платформа для предварительных публикаций научных статей по ИИ и машинному обучению.
Distill.pub — журнал, который публикует статьи с визуализацией и объяснением сложных концепций ИИ.
OpenAI Blog — блог компании OpenAI, где публикуются статьи о последних достижениях в области ИИ.
Эти книги и статьи помогут вам глубже понять как теоретические, так и практические аспекты искусственного интеллекта.