检索可以作为“人工智能导论”课程的教材和参考书的书目信息，请给出检索工具，及5本图书列表（教材1本，参考书4本），给出推荐理由。

检索工具：豆瓣读书

教材：
《人工智能：一种现代方法》（英文名：Artificial Intelligence: A Modern Approach）
推荐理由：本书是人工智能领域的经典教材，全面介绍了人工智能的基本概念、方法和应用，涵盖了搜索、规划、知识表示、推理、自然语言处理、机器学习等各方面内容，是学习人工智能的必读之作。

参考书：
1.《深度学习》（英文名：Deep Learning）
推荐理由：本书是深度学习领域的经典著作，全面介绍了深度学习的基本理论、算法和应用，涵盖了卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等各种深度学习模型，是深入学习深度学习的重要参考。

2.《Python深度学习》（英文名：Python Deep Learning）
推荐理由：本书介绍了如何使用Python实现深度学习算法，包括使用TensorFlow、Keras等框架实现神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等模型，深入浅出，适合初学者。

3.《统计学习方法》（英文名：Statistical Learning Method）
推荐理由：本书是机器学习领域的经典著作，介绍了统计学习的基本理论、算法和应用，包括感知机、k近邻法、决策树、逻辑斯蒂回归、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习等模型，是学习机器学习的重要参考。

4.《机器学习》（英文名：Machine Learning）
推荐理由：本书介绍了机器学习的基本理论和算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多种机器学习模型，以及模型的评估方法和应用实例，适合初学者和进阶者阅读。