基础课程

AI 入门通识

微软官方课程：从零理解人工智能

入门24 课时 · 23 个课时¥199

课程介绍

想学 AI 却不知道从哪开始？本课程基于微软官方《AI-For-Beginners》课程（全球最受欢迎的 AI 入门课之一，MIT 开源），用 24 节课带你系统理解人工智能：从 AI 的基本概念、符号推理，到神经网络、计算机视觉、自然语言处理、强化学习，再到 AI 伦理。不要求数学和编程基础，重点是建立对 AI 的正确认知框架——为后续的实战课程打下理论基础。

微软官方课程体系

零基础友好

覆盖 AI 全领域

原理+实验结合

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下拉找到「免费试看」课时即可直接观看 · 开通任一会员解锁全部 23 个课时 · 月付 ¥99 起，年付特惠省 15%

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课程大纲

第一章 · AI 导论

2 课时

1-1 · 人工智能是什么：从图灵测试到今天8 分钟

会员专享课时 · 开通后解锁完整讲义

1-2 · AI 简史与主要流派8 分钟

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第二章 · 符号 AI 与知识表示

2 课时

2-1 · 符号 AI：用规则和逻辑推理8 分钟

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2-2 · 知识表示与专家系统8 分钟

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第三章 · 神经网络

3 课时

3-1 · 感知机：神经网络的最小单元10 分钟

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3-2 · 从零搭建一个神经网络框架12 分钟

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3-3 · 主流框架：PyTorch 与 TensorFlow10 分钟

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第四章 · 计算机视觉

5 课时

4-1 · 计算机视觉入门：机器如何看图像10 分钟

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4-2 · 卷积神经网络 CNN12 分钟

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4-3 · 迁移学习与预训练模型10 分钟

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4-4 · 自编码器与生成模型10 分钟

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4-5 · GAN 与目标检测实战10 分钟

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第五章 · 自然语言处理 NLP

6 课时

5-1 · NLP 入门：机器如何理解语言10 分钟

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5-2 · 文本表示：从词袋到词嵌入12 分钟

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5-3 · 语言模型：预测下一个词10 分钟

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5-4 · 循环神经网络 RNN 与 LSTM12 分钟

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5-5 · 生成式网络与 Seq2Seq10 分钟

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5-6 · Transformer 与注意力机制12 分钟

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第六章 · 强化学习与其他范式

3 课时

6-1 · 遗传算法：进化式搜索10 分钟

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6-2 · 深度强化学习：智能体与环境互动12 分钟

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6-3 · 多智能体系统10 分钟

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第七章 · AI 伦理与未来

2 课时

7-1 · AI 伦理：偏见、公平与责任10 分钟

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7-2 · AI 的未来：从工具到伙伴8 分钟

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