以下是10本推荐的学习大模型的书籍，并附上简要介绍：
- 《深度学习》(Deep Learning) – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
- 深度学习的经典教材，涵盖基础理论、算法和应用，被誉为深度学习的“圣经”。
- 《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning) – Michael Nielsen
- 适合初学者的在线书籍，通过直观的解释和实例介绍神经网络和深度学习的基本概念。
- 《Python深度学习》(Python Deep Learning) – Ivan Vasilev, Daniel Slater
- 结合Python编程语言，介绍深度学习的基本概念和实现方法，适合有一定编程基础的读者。
- 《深度学习实战》(Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch) – Jeremy Howard, Sylvain Gugger
- 通过fastai和PyTorch框架，教授如何在实际项目中应用深度学习技术，注重实践。
- 《生成深度学习》(Generative Deep Learning) – David Foster
- 专注于生成模型（如GANs和VAEs），适合对图像生成、文本生成等创造性任务感兴趣的读者。
- 《自然语言处理与深度学习》(Natural Language Processing with PyTorch) – Delip Rao, Brian McMahan
- 介绍如何使用深度学习技术处理自然语言任务，适合对NLP感兴趣的读者。
- 《深度学习进阶》(Advanced Deep Learning) – Rowel Atienza
- 探讨深度学习的高级主题，如Transformer、自注意力机制等，适合有一定基础的读者。
- 《深度学习与计算机视觉》(Deep Learning for Computer Vision) – Rajalingappaa Shanmugamani
- 专注于计算机视觉领域的深度学习应用，如图像分类、目标检测和图像分割。
- 《强化学习》(Reinforcement Learning: An Introduction) – Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
- 强化学习的经典教材，介绍基础理论和算法，适合对AI决策系统感兴趣的读者。
- 《深度学习模式识别》(Pattern Recognition and Machine Learning) – Christopher M. Bishop
- 介绍模式识别和机器学习的基础知识，涵盖概率论、决策理论等，适合希望深入理解理论基础的读者。
这些书籍涵盖了从基础理论到实践应用的不同方面，适合不同层次的学习者。根据您的兴趣和基础，您可以选择适合的书籍进行学习。