O'Reilly 出版社以其高质量的技术书籍而闻名，其中有许多关于人工智能（AI）的丛书涵盖了广泛的主题，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。以下是一些著名的 AI 相关 O'Reilly 系列丛书：

1. "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville

这本书被认为是深度学习领域的经典教材，涵盖了从基础到高级的深度学习概念。

2. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron

这本书通过实践项目介绍了机器学习和深度学习的基础知识，使用了流行的 Python 库如 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow。

3. "Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans" by Melanie Mitchell

这本书为非技术读者提供了对人工智能的全面概述，解释了 AI 的基本概念和当前的研究方向。

4. "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili

这本书详细介绍了如何使用 Python 进行机器学习，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和部署等方面。

5. "Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch" by Jeremy Howard and Sylvain Gugger

这本书通过 fastai 和 PyTorch 库介绍了深度学习的基础知识和高级技术，适合有编程基础的读者。

6. "Machine Learning Yearning" by Andrew Ng

虽然这本书是 Andrew Ng 自行出版的，但 O'Reilly 也有类似的机器学习实用指南，帮助工程师和研究人员更好地理解和应用机器学习。

7. "Data Science from Scratch" by Joel Grus

这本书从头开始介绍数据科学和机器学习的基础知识，适合那些希望深入了解算法和实现细节的读者。

8. "Natural Language Processing with Python" by Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper

这本书详细介绍了如何使用 Python 进行自然语言处理（NLP），包括文本处理、分类、标注和语义分析等。

9. "Reinforcement Learning" by Richard S. Sutton and Andrew G. Barto

这本书是强化学习领域的经典教材，详细介绍了强化学习的基本概念、算法和应用。

10. "AI and Machine Learning for Coders" by Laurence Moroney

这本书面向有编程经验的读者，介绍了如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建 AI 和机器学习模型。

11. "Practical Statistics for Data Scientists" by Peter Bruce, Andrew Bruce, and Peter Gedeck

这本书结合统计学和机器学习，介绍了数据科学中常用的统计方法和技术。

12. "Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers" by Cameron Davidson-Pilon

这本书介绍了概率编程和贝叶斯方法，适合那些希望深入了解统计模型和推断技术的读者。

以上是一些 O'Reilly 出版的经典 AI 相关书籍，涵盖了从基础到高级的各种主题。无论你是初学者还是有经验的从业者，都可以找到适合自己的书籍来深入学习人工智能。