智创未来，未来已来，这是一个人工智能的时代。
《人工智能概论》课程是一门引领学生进入人工智能领域的基础课程，让学生了解人工智能的概念和发展简史，理解人工智能三大流派的主要特点，并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域，包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。同时，本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍，主要包括：知识表示、专家系统、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神经网络和深度学习、机器人与智能驾驶等等。课程突出应用性，并提供了多个实践环节的演示视频，内容包括手写数字识别、文本分类、图像分类等。
本课程可以供人文社科、理工类等学科、专业的学生学习。
本课程配套教材已于2023年在清华大学出版社出版，ISBN 为 9787302633198。
第1讲 人工智能概述
1.1 人工智能的概念
1.2 人工智能的产生与发展
1.3 人工智能的三大学派
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的应用
1.6 人工智能的未来
第1讲 人工智能概述 单元测验
第2讲 计算机视觉
2.1 计算机视觉概述
2.2 计算机视觉的发展简史
2.3 计算机视觉的研究任务
2.4 计算机视觉的应用
2.5 计算机视觉企业简介
2.6 计算机视觉实战演示（手写数字识别）
第2讲 计算机视觉 单元测验
第3讲 语音智能与自然语言处理
3.1 语音智能与自然语言处理概述
3.2 语音识别
3.3 语音合成
3.4 自然语言理解
3.5 自然语言生成
3.6 文本分类
3.7 机器翻译
3.8 智能问答
3.9 语音与自然语言处理企业简介
3.10 自然语言处理实战演示（文本分类）
第3讲 语音智能与自然语言处理 单元测验
第4讲 知识表示与推理
4.1 知识表示概述
4.2 一阶谓词逻辑
4.3 产生式与产生式系统
4.4 框架
4.5 自动推理概述
第4讲 知识表示与推理 单元测验
第5讲 专家系统与知识图谱
5.1 专家系统概述
5.2 专家系统的结构
5.3 典型专家系统
5.4 知识图谱概述
5.5 知识图谱的发展简史
5.6 典型知识图谱
5.7 知识图谱的构建
第5讲 专家系统与知识图谱 单元测验
第6讲 搜索技术
6.1 搜索技术概述
6.2 状态空间
6.3 盲目搜索
6.4 启发式搜索
6.5 博弈搜索
6.6 遗传算法
第6讲 搜索技术 单元测验
第7讲 机器学习
7.1 机器学习概述
7.2 监督学习之回归
7.3 监督学习之分类
7.4 无监督学习
7.5 强化学习
7.6 机器学习实战演示（问答系统）
7.7 机器学习实战演示（图像分类）
第7讲 机器学习 单元测验
第8讲 人工神经网络与深度学习
8.1 人工神经网络概述
8.2 感知机
8.3 多层人工神经网络
8.4 卷积神经网络
8.5 深度神经网络
8.6 深度学习开发框架
8.7 深度学习实战演示（问答系统）
8.8 深度学习实战演示（图像分类）
8.9 使用预训练模型
第8讲 人工神经网络与深度学习 单元测验
第9讲 智能机器人
9.1 机器人简介
9.2 机器人中的 AI 技术
9.3 智能机器人的应用
9.4 智能驾驶
第9讲 智能机器人 单元测验