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基础课程

AI 入门通识

微软官方课程:从零理解人工智能

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AI 邪修炼丹炉 · AI 入门通识丹房
答题炼丹,修为攀升——只用本课所学炼制本命丹,从凡人一路渡劫飞升。
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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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课程大纲

第一章 · AI 导论

3 课时
1-1 · 人工智能是什么:从图灵测试到今天免费试看8 分钟

AI 的定义与目标:让机器模拟人类智能。图灵测试、AI 的起起落落(三次浪潮)、深度学习开启的现代 AI。理解 AI、机器学习、深度学习三者的关系。

1-2 · AI 简史与主要流派8 分钟

会员专享课时 · 开通后解锁完整讲义

1-3 · 机器学习三大范式:监督、无监督与强化学习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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