以下是10本推薦的學習大模型的書籍，並附上簡要介紹：
- 《深度學習》(Deep Learning) – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
- 深度學習的經典教材，涵蓋基礎理論、算法和應用，被譽為深度學習的“聖經”。
- 《神經網絡與深度學習》(Neural Networks and Deep Learning) – Michael Nielsen
- 適合初學者的在線書籍，通過直觀的解釋和實例介紹神經網絡和深度學習的基本概念。
- 《Python深度學習》(Python Deep Learning) – Ivan Vasilev, Daniel Slater
- 結合Python編程語言，介紹深度學習的基本概念和實現方法，適合有一定編程基礎的讀者。
- 《深度學習實戰》(Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch) – Jeremy Howard, Sylvain Gugger
- 通過fastai和PyTorch框架，教授如何在實際項目中應用深度學習技術，注重實踐。
- 《生成深度學習》(Generative Deep Learning) – David Foster
- 專注於生成模型（如GANs和VAEs），適合對圖像生成、文本生成等創造性任務感興趣的讀者。
- 《自然語言處理與深度學習》(Natural Language Processing with PyTorch) – Delip Rao, Brian McMahan
- 介紹如何使用深度學習技術處理自然語言任務，適合對NLP感興趣的讀者。
- 《深度學習進階》(Advanced Deep Learning) – Rowel Atienza
- 探討深度學習的高級主題，如Transformer、自注意力機製等，適合有一定基礎的讀者。
- 《深度學習與計算機視覺》(Deep Learning for Computer Vision) – Rajalingappaa Shanmugamani
- 專注於計算機視覺領域的深度學習應用，如圖像分類、目標檢測和圖像分割。
- 《強化學習》(Reinforcement Learning: An Introduction) – Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
- 強化學習的經典教材，介紹基礎理論和算法，適合對AI決策係統感興趣的讀者。
- 《深度學習模式識別》(Pattern Recognition and Machine Learning) – Christopher M. Bishop
- 介紹模式識別和機器學習的基礎知識，涵蓋概率論、決策理論等，適合希望深入理解理論基礎的讀者。
這些書籍涵蓋了從基礎理論到實踐應用的不同方麵，適合不同層次的學習者。根據您的興趣和基礎，您可以選擇適合的書籍進行學習。