2017年，人工智能首次写入政府工作报告，作为新兴产业提上国家议程。2017年也成为人工智能概念与应用的分水岭，实现了人工智能在部分领域的应用落地，比如在教育、医疗领域，率先有了突破。与之相呼应，与人工智能相关的图书出版选题也出现了分化。记者观察京东、当当等主要电商平台上计算机类图书的畅销书排行榜，发现前些年人工智能图书选题集中在科普领域，主要是概念的解读、常识普及，帮助读者更好地了解人工智能的发展历史。近两年，人工智能图书出版，更多地集中在应用实践领域，比如人工智能从业人员学习用书、一些培训课程的教材等。其次是关于对人工智能的反思之作，这些图书重点在于从道德、伦理与法律层面上，考察人工智能的运用对人类社会产生的巨大影响以及会带来什么样的变革。
“近两年，人工智能已经进入了大规模的应用阶段，所以说这个时候相关图书的出版就出现另外一个特点，主要就是新技术及应用的书比较多，尤其是市场上的培训教材需求较大。有很多学校已经专门开设了人工智能的课程，所以说这方面的需求大量增加，预计未来几年相关图书的出版将会出现一个井喷的行情。” 北京大学出版社第七事业部主任魏雪萍在采访时向记者解释了这种变化产生的原因。
北京大学出版社近年来一直致力于人工智能方面的选题开发，出版了很多优秀图书。例如2010年就出版了20世纪杰出的数学家、经济学家、原子弹先驱、计算机之父冯·诺伊曼的《计算机与人脑》，该书对计算机的运算和人脑思维的过程进行了比较研究,具有高度的前瞻性，为机器人研究指明了方向。
“我们在人工智能领域的图书出版，始终坚持一个原则，就是要旧的更旧，新的更新。”魏雪萍介绍：“旧的指的是这个人工智能方面基础概念性的东西，比如说数学算法，这些是千百年不变的一些原理，北大社在这方面出版了一些经典佳作，今后还是要继续做更深入的一些选题。新的更新呢，是指图书选题更加要关注新的应用、新的技术。”
根据这一原则，北大社在选择作者时，经典作品侧重于选择研究机构的研究员，或者是大学的教授。新技术领域的图书就是主要是一些有实战经验的一线开发人员。例如，最新推出的《深度学习笔记》，作者鲁伟是深度学习算法工程师，微信公众号“机器学习实验室”主编，对人工智能、机器学习、深度学习、医学图像处理和计算机视觉等有很深入的研究。深度学习是人工智能的核心技术之一，多数人面对学习深度学习都感到很恐惧，认为太专业了、太深奥了，根本不可能啃动。该书通俗易懂、风趣幽默，实战性强，作者以学习者的身份和过来人的角度来谈深度学习，对于广大想要入门深度学习而不知方法路径的读者而言很有指导价值。
《机器学习与深度学习算法基础》一书作者贾壮主要从事于机器学习与深度学习在图像处理以及地球物理领域内的相关应用研究，对机器学习相关算法有较深的理解。他的这本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型，让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。该书插图丰富，语言通俗易懂，适合初入机器学习领域的“萌新”，也适合希望将机器学习算法应用到日常工作中的其他专业从业者。
近期，北大社还推出了许多人工智能领域的新书，也都侧重于人工智能新技术运用领域。例如《人工智能数学基础》一书，从最基础的高等数学基础讲起，由浅入深，层层递进，在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理。该书采用全新视角介绍数学知识，采用计算机程序模拟数学推论的介绍方法，使数学知识更为清晰易懂，更容易让初学者深入理解数学定理、公式的意义，从而激发起读者的学习兴趣。“这本书出版时，我把稿子送给了人工智能协会的副理事长刘宏教授，他审完之后评价很高，认为无论读者是否从事计算机相关行业，是否接触过人工智能，都能通过这本书实现快速入门。”魏雪萍还向记者介绍了最新出版的《python数据分析与可视化从入门到精通》一书，市场反响很好，在读者中树立了口碑，出版后入选了清华大学荐读书单。《机器学习线性代数基础 Python语言描述》这本书出版后，得到了北京大学统计系主任王汉生教授的高度评价，认为这本书颠覆了以前线性代数的传统讲解，并主动在其主办的公众号上连载。同时这本书还受到了美国出版商麦克劳希尔版权经理的高度认可，说这本书的内容已经走站在了世界的前沿。
