本课程共12章60节，可以分为五大部分，分别是人工智能基本概念与历史、人工智能哲学基础、人工智能方法与技术（感知智能、认知智能、行为智能）、人工智能前沿（混合智能、类脑智能）、人工智能伦理与法律。全面反映了人工智能发展脉络以及当代人工智能发展现状、主流思想、观念和技术。
本课程从大历史观角度使学生理解人工智能发展的历史和思想脉络，使学生正确认识和理解人工智能的本质和内涵。使学生充分理解人工智能对未来人类社会经济、科技和文明发展的重要作用，具备未来智能社会发展需要的人工智能素质。使学生系统理解机器智能实现原理，认识到机器智能与机器创造的巨大作用，理解人机协同解决问题是未来社会发展的重要趋势。利用人工智能多学科、多领域理论、知识交叉的特点，培养学生多学科知识交叉思维和创新意识。 激发学生学习人工智能的热情和创新思维，为后续人工智能+专业学习、创新创业、竞赛、课程设计等奠定基础。
与本课程配套的、主讲人编著的全新教材《人工智能导论》（人民邮电出版社，2020）更加具体、全面的介绍了上述内容。结合教材和课程讲解内容，更加清晰的理解和掌握人工智能基本理论、技术体系、方法，充分把握未来发展趋势。
第一章 绪论
第一讲 生命、智能与人工智能
第二讲 人工智能的孕育历程
第三讲 人工智能多学科交叉
第四讲 大数据概念
第五讲 大数据价值与案例
第六讲 人工智能研究与应用
第一章单元测验
第一章单元作业
第二章 人工智能哲学基础
第一讲 大历史观下的人工智能
第二讲 哲学如何看人工智能
第三讲 意识、心智、身体与智能
第四讲 人工智能的理性本质
第二章单元测验
第二章单元作业
第三章 脑与认知科学基础
第一讲 脑的结构与功能
第二讲 脑神经系统
第三讲 脑功能新发现
第四讲 认知与智能
第三章单元测验
第三章单元作业
第四章 人工神经网络
第一讲 人工神经网络概述
第二讲 感知机与前馈神经网络
第三讲 BP算法与应用
第四讲 卷积神经网络
第五讲 深度神经网络
第四章单元测验
第四章单元作业
第五章 机器学习
第一讲 监督学习
第二讲 深度学习的基本理论与方法
第三讲 深度学习应用
第四讲 强化学习
第五讲 迁移学习
第六讲 机器博弈
第七讲 机器艺术创作
第八讲 机器智能设计
第五章单元测验
第五章单元作业
第六章 感知智能
第一讲 数字图像处理原理
第二讲 计算机视觉
第三讲 机器视觉原理
第四讲 机器视觉应用
第五讲 模式识别基础
第六章单元测验
第六章单元作业
第七章 认知智能
第一讲 知识表示
第二讲 逻辑与推理
第三讲 模糊推理
第四讲 搜索技术
第五讲 知识图谱
第七章单元测验
第七章单元作业
第八章 语言智能
第一讲 自然语言理解一般问题
第二讲 智能问答
第三讲 语音识别
第四讲 机器翻译
第八章单元测验
第八章单元作业
第九章 机器人
第一讲 工业机器人
第二讲 服务机器人
第三讲 机器视觉
第四讲 机器人类脑导航
第五讲 机器人路径规划
第九章单元测验
第九章单元作业
第十章 混合智能
第一讲 混合智能
第二讲 脑机接口
第三讲 可穿戴技术
第四讲 外骨骼技术
第十章单元测试
第十章单元作业
第十一章 类脑计算
第一讲 类脑计算
第二讲 人工大脑
第十一章单元测试
第十一章单元作业
第十二章 人工智能与社会发展
第一讲 智能制造
第二讲 智能医疗
第三讲 智能军事
第四讲 智慧城市
第五讲 人工智能伦理与机器人伦理学
第六讲 机器人伦理
第七讲 人工智能法律
第八讲 大学生面临的未来挑战
第十二章单元测试
第十二章单元作业