NOAI没有官方指定教材。考什么，以IOAI中国区发布的《NOAI学术大纲》为准，2026年10月刚修订出2027版。国际上，IOAI官网的学习资源页列了一份免费书单和课程清单，最有用的一本是《动手学深度学习》，有中文版。选书的办法是拿大纲当目录：省选考大纲的A、B区，中国站考C、D区，缺哪块补哪块。
大纲就是书目清单
大纲分四个区，前两个区对应第一轮NOAIP省选，后两个区对应第二轮NOAI中国站。每个区要学的东西不同，要找的资料也不同。
| 大纲 | 考哪一轮 | 要会什么 | 找什么资料 |
| A 一般性计算机技能 | 省选 | Python语法、列表字典、函数和模块、排序查找 | 任意一本Python入门书，配合官方文档 |
| B 人工智能基础知识 | 省选 | 监督和无监督学习、回归分类聚类、模型评估、反向传播、CNN、Transformer、AI4S | 机器学习和深度学习入门教材 |
| C 进阶计算机技能 | 中国站 | NumPy、Pandas、Matplotlib，特征工程，文本、图像、序列的数据处理 | 三个库的官方文档和教程 |
| D 人工智能进阶知识与技能 | 中国站 | scikit-learn、PyTorch，计算机视觉、语音、自然语言处理、大模型 | PyTorch官方教程，专题教材和课程 |
大纲里反复出现一句话：「在文档的帮助下」。中国站要求的不是背书，是看着库的官方文档把代码写出来。所以到了C、D区，最该常开的「教材」是NumPy、Pandas、scikit-learn和PyTorch的官方文档。
2027版大纲的B区新加了AI4S（AI for Science，用AI做科学研究），省选的材料分析题就以这类真实素材命题。这部分教材里没有，要读AlphaFold蛋白质结构预测这类科研进展的公开报道。
IOAI官网推荐了哪些
IOAI官网的学习资源页（ioai-official.org/resources）列了三类免费资源：
| 类别 | 资源 |
| 在线课程 | Fast.ai「Practical Deep Learning」、谷歌机器学习速成课、麻省理工MIT 6.S191深度学习入门、Elements of AI |
| 电子书和讲义 | 《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）、Goodfellow等著《深度学习》、吴恩达《Machine Learning Yearning》、《Deep Learning with Python》第三版 |
| 代码和课件 | Kaggle Learn、PyTorch官方教程、斯坦福CS231n（计算机视觉）课件、斯坦福CS224n（自然语言处理）课件 |
这份清单大多是英文的。对中国学生最顺手的是《动手学深度学习》：中英文版都免费在线看，每一节都配了能直接运行的PyTorch代码，四位作者之一是李沐。全球70多个国家、500多所大学用它教深度学习。
Kaggle Learn也值得早用。它把Python、Pandas、机器学习入门拆成一节节小课，在浏览器里写代码，不用自己装环境，和中国站在真实数据上训练模型的考法是一路的。
这些书是什么难度
拿大学课程当尺子：NOAI大纲里的机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理，在清华是AI本科专业的几门核心课，在斯坦福就是CS229、CS230、CS231N、CS224N。IOAI推荐的CS231n、CS224n课件，就是斯坦福高年级本科生和研究生上的课。
所以这份书单不是从头读到尾的。省选阶段，拿一本入门教材把大纲B区列到的概念逐条对上，再配合程序补全题练代码；Goodfellow的《深度学习》偏理论，适合已经进中国站、想把原理弄透的学生。
大纲规定，涉及的数学原则上不超出高中课程标准的范围，但读机器学习教材要用到导数、概率和统计。数学基础要到什么程度，见《NOAI需要什么数学基础？》。教材讲的是概念，考法要看真题，往届省选和中国站的题见《NOAI真题在哪里找？》。
出处：IOAI中国区《【学术大纲】NOAI 2027》（2026年10月修订）；IOAI官网 Education Hub（ioai-official.org/resources）；《动手学深度学习》官网（d2l.ai）。
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NOAI需要什么数学基础？初中数学不够，至少要高中函数、导数和概率统计
本文由 NOAI Club（noaiclub.cn）整理，作者：带孩子玩AI的江哥。发布于 2026-11-07。
