Ось список книг і статей з штучного інтелекту (ШІ), які можуть бути корисними для вивчення цієї галузі:
Книги:

Стюарт Рассел, Пітер Норвіг
"Штучний інтелект: сучасний підхід" (Artificial Intelligence: A Modern Approach)
Одна з найпопулярніших книг з ШІ, яка охоплює широкий спектр тем, від основ до просунутих методів.
Ієн Гудфеллоу, Йошуа Бенджіо, Аарон Курвілль

"Глибоке навчання" (Deep Learning)
Книга, яка стала класикою в галузі глибокого навчання, охоплює як теоретичні основи, так і практичні аспекти.

Крістофер Бішоп
"Розпізнавання образів і машинне навчання" (Pattern Recognition and Machine Learning)
Детальний посібник з машинного навчання з акцентом на імовірнісні методи.

Педро Домінгос
"Верховний алгоритм" (The Master Algorithm)
Популярна книга, яка пояснює основні ідеї машинного навчання та їх застосування в реальному світі.

Нік Бостром
"Штучний інтелект: етапи, загрози, стратегії" (Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)
Книга присвячена питанням розвитку надрозумного ШІ та його потенційним наслідкам для людства.

Франсуа Шолле
"Глибоке навчання на Python" (Deep Learning with Python)
Практичний посібник з використання бібліотеки Keras для створення нейронних мереж.

Ендрю Траск
"Глибоке навчання для початківців" (Grokking Deep Learning)
Книга для початківців, яка пояснює основи глибокого навчання на простих прикладах.

Кевін Келлі
"Неминуче: 12 технологічних трендів, які визначають наше майбутнє" (The Inevitable: Understanding the 12 Technological Forces That Will Shape Our Future)
Книга, яка розглядає вплив ШІ та інших технологій на майбутнє.

Статті та дослідження:

"Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017)
Стаття, в якій представлена архітектура Transformer, що лежить в основі сучасних моделей NLP, таких як GPT і BERT.

"Deep Residual Learning for Image Recognition" (He et al., 2016)
Стаття про Residual Networks (ResNet), які стали проривом у галузі комп'ютерного зору.

"Generative Adversarial Networks" (Goodfellow et al., 2014)
Основоположна стаття про GAN (генеративно-змагальні мережі).

"BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" (Devlin et al., 2019)
Стаття про модель BERT, яка змінила підходи до обробки природної мови.

"Reinforcement Learning: An Introduction" (Sutton & Barto, 2018)
Книга, яка також доступна у вигляді серії статей, присвячена основам навчання з підкріпленням.

"AlphaGo: Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search" (Silver et al., 2016)
Стаття про те, як AlphaGo перемогла чемпіона світу в грі Го.

"The Bitter Lesson" (Rich Sutton, 2019)
Есе про те, як обчислювальна потужність і масштабування даних стали ключовими факторами успіху в ШІ.

"On the Measure of Intelligence" (François Chollet, 2019)
Стаття, в якій обговорюється, як вимірювати інтелект у контексті ШІ.

Додаткові ресурси:
arXiv.org — платформа для попередніх публікацій наукових статей з ШІ та машинного навчання.
Distill.pub — журнал, який публікує статті з візуалізацією та поясненням складних концепцій ШІ.
OpenAI Blog — блог компанії OpenAI, де публікуються статті про останні досягнення в галузі ШІ.
Ці книги та статті допоможуть вам глибше зрозуміти як теоретичні, так і практичні аспекти штучного інтелекту.