- 1.1.1-101家庭助手
- 1.2.1-102机器翻译
- 1.3.1-103图像识别
- 1.4.1-104下棋高手
- 1.5.1-105自动驾驶
- 1.6.1-106医疗健康
- 1.7.1-107金融与商业
- 1.8.1-108微软亚洲研究院院长洪小文博士寄语计算机教育
- 1.9.1-109人工智能改变世界:微软新视界Center-One
- 2.1.1-201什么是人工智能
- 2.2.1-202人工智能经典问题
- 2.3.1-203第一次热潮
- 2.4.1-204第二次热潮
- 2.5.1-205第三次热潮
- 2.6.1-206人工智能发展状况
- 2.7.1-207访谈-人工智能发展历史
- 2.7.2-208访谈-人工智能发展热潮
- 2.7.3-209访谈-人工智能发展未来
- 3.1.1-301实例1读心术
- 3.2.1-302和人类一样的判断方式
- 3.3.1-303专家系统应用与发展
- 3.4.1-304实例2井字棋
- 3.5.1-305博弈树
- 3.6.1-实例虚拟机安装与使用
- 3.6.2-实例1读心术代码运行及说明
- 4.1.1-306估值决策
- 4.2.1-307最大最小值法
- 4.3.1-308AlphaBeta剪枝
- 4.4.1-309启发式算法
- 4.5.1-310从国际象棋到围棋
- 4.6.1-实例2井字棋代码运行及说明
- 5.1.1-401仿生算法简介
- 5.2.1-402基因遗传算法
- 5.3.1-403实例3拼图游戏
- 5.4.1-404拼图的基因
- 5.5.1-405遗传和变异
- 5.6.1-406自然选择
- 5.7.1-实例3基因遗传算法代码运行及说明
- 6.1.1-501神经元与神经网络
- 6.2.1-502实例4手写数字识别
- 6.3.1-503网络构建
- 6.4.1-504计算损失函数
- 6.5.1-505优化器优化函数
- 6.6.1-506反向传播
- 6.7.1-实例4手写数字识别代码运行及说明
- 7.1.1-601监督学习和非监督学习
- 7.2.1-602让人工智能学会玩游戏
- 7.3.1-603试错式学习
- 7.4.1-604状态动作回报
- 7.5.1-605价值判断Q函数
- 7.6.1-606尝遍百草
- 7.7.1-607熟能生巧
- 7.8.1-实例5FlappyBird代码运行及说明
- 8.1.1-701图像识别与分类
- 8.2.1-702医学影像分析
- 8.3.1-703访谈-医疗AI综述(8min)
- 8.3.2-704访谈-医疗AI当前成就(11min)
- 8.3.3-705医疗AI未来展望(7min)
- 8.4.1-706语音识别
- 8.5.1-707人脸识别和情感计算
- 8.6.1-708访谈-自然语言处理综述(12min)
- 8.6.2-709访谈-自然语言处理当前成就(15min)
- 8.6.3-710访谈-自然语言处理未来展望(10min)
- 8.7.1-711自动驾驶
- 9.1.2-801挑战-技术视角
- 9.2.1-802挑战-人文视角
- 9.3.1-803伦理规范-社会层面
- 9.4.1-804伦理规范-公共政策
- 9.5.1-805访谈-人工智能各个领域发展
- 9.5.2-806访谈-伦理规范的影响
- 9.5.3-807访谈-人工智能与人类的关系
- 9.6.1-808科幻作品中的人工智能
- 9.7.1-809奇点理论-畅想未来
人工智能与信息社会:73节系统课带你玩转AI技术
内容简介:这门《人工智能与信息社会》课程,是由北京大学与微软亚洲研究院联合打造的硬核AI入门课。作为教育部-微软产学合作项目的重要成果,这套课程通过73个精心设计的课时,带你系统学习AI技术的发展脉络、核心算法和商业应用。
为什么这门课值得学?
不同于枯燥的理论课,我们特邀微软亚洲研究院五大院长级专家亲自授课,课程涵盖语音识别、机器学习、自然语言处理等前沿领域。每个技术点都配有真实商业案例,比如微软小冰聊天机器人的研发故事、必应搜索的排序算法等。
【课程简介】
本课程最独特的亮点在于产学研的深度结合。以周明博士研发的微软对联系统为例,你会看到自然语言处理技术如何与传统文化完美融合。刘铁岩副院长将亲自讲解团队开发的分布式机器学习工具包(DMTK),这些都在微软真实产品中得到了应用。
课程设计了5个层层递进的实践项目:从基础的图像识别,到进阶的智能对话系统开发。使用微软Azure AI平台和开源工具,配合我们提供的电商评论、医疗影像等真实数据集,让你获得第一手的AI开发经验。
课程采用"理论+访谈+实操"三维教学模式。除了常规视频讲解,还包含多位微软科学家的技术访谈。比如洪小文院长会分享他在苹果研发中文手写识别系统的创业经历,这些行业洞察在普通课堂根本听不到。
适合谁来学习?
- 理工科本科生:补充AI技术知识体系
- 职场人士:了解AI对行业的变革影响
- 创业者:发现AI领域的商业机会
【课程大纲】
第一模块:AI基础概念(12讲)
- 人工智能发展简史:从图灵测试到深度学习
- 机器学习三要素:数据、算法、算力
- 监督学习与无监督学习对比
第二模块:核心技术解析(24讲)
- 神经网络原理与TensorFlow实践
- 计算机视觉:从OpenCV到ResNet
- 自然语言处理:词向量与Transformer
第三模块:行业应用案例(18讲)
- 医疗AI:影像诊断系统开发
- 金融风控:异常交易检测模型
- 智能客服:对话系统设计要点
第四模块:伦理与社会影响(9讲)
- AI伦理框架与治理规范
- 就业市场变革与技能升级
- 中国人工智能发展战略
第五模块:综合实践(10讲)
- 项目一:疫情舆情分析系统
- 项目二:智能简历筛选工具
- 项目三:新零售销量预测模型
这套课程的价值在于:既讲清了人工智能的基础原理,又展示了顶级企业的实战经验。通过学习,你不仅能掌握TensorFlow、PyTorch等工具的使用,更重要的是建立完整的AI知识框架。现在就开始这趟人工智能的探索之旅吧!








