人工智能基础
人工智能基础
10万+ 人选课
更新日期:2026/04/01
开课时间2026/01/21 - 2026/07/20
课程周期26 周
开课状态开课中
每周学时-
课程简介
1. 国家和教育部对人工智能普及教育高度重视,了解人工智能基础知识是人工智能新时代的需求;2. 人工智能极大影响了人类社会交流方式、思维方式和解决问题的方法,需要普及人工智能相关知识以应对变革的到来;3. 目前各行各业“人工智能+专业”的发展趋势必然会扩大对人工智能类复合人才的需求,需要各行各业的学习者了解和使用人工智能技术。
课程大纲

在线教程

章节简介教学计划
绪论
登录后可预览视频
绪论
张广渊
人工智能基础概述
学习资料
人工智能的基本概念
张广渊
人工智能的发展历史
张广渊
人工智能的研究范式
张广渊
人工智能的应用领域
张广渊
机器学习入门
学习资料
基本分类的概念
张广渊
基本分类 分类器
张广渊
分类识别技术
张广渊
测试与分类实现
张广渊
“学而实习之”
付晨
变高了还是变矮了
付晨
线性回归 & 逻辑回归
付晨
聚类和相似度计算
付晨
强化学习
王朋
神经网络与深度学习
学习资料
神经网络到底是什么鬼
杨光
神经网络的前世今生
杨光
浅层神经网络
杨光
深度学习
杨光
大模型简介
王朋
数据处理技术
学习资料
数据处理的概念与背景
杨海
数据处理技术基础
杨海
大数据处理流程
杨海
数据分析基础
杨海
图像信息处理
学习资料
图像采集及处理发展历史
人眼成像
李克峰
图像采集发展历史
李克峰
图像信息处理的基本概念
图像信息处理的基本概念
李克峰
图像分类
李克峰
数字图像处理
李克峰
数字图像分析
数字图像分析
李克峰
HOG特征与SIFT特征
李克峰
视频分析
李克峰
计算机视觉
李克峰
卷积神经网络CNN
李克峰
自然语言处理
学习资料
从贤二机器僧开始
朱振方
自然语言处理基本技术1
朱振方
自然语言处理基本技术2
朱振方
自然语言处理中的文本表示模型
朱振方
网络舆情分析中的自然语言处理
朱振方
智能机器人
机器人的定义
靳华磊
机器人发展历程
秦石铭
机器人关键技术
马庆增
机器人应用
靳华磊
人工智能伦理与未来
人工智能伦理
王敏
人工智能相关的法律法规
王敏
人工智能未来展望
刘静
  • 绪章绪论

    绪论

  • 0.1绪论

    绪论

  • 第一章人工智能基础概述

    人工智能基础概述

  • 1.1人工智能的基本概念

    人工智能的基本概念

  • 1.2人工智能的发展历史

    人工智能的发展历史

  • 1.3人工智能的研究范式

    人工智能的研究范式

  • 1.4人工智能的应用领域

    人工智能的应用领域

  • 第二章机器学习入门

    基本分类

  • 2.1基本分类的概念

    基本分类的概念

  • 2.2基本分类 分类器

    分类器

  • 2.3分类识别技术

    分类识别技术

  • 2.4测试与分类实现

    测试与分类实现

  • 2.5“学而实习之”

    “学而实习之”

  • 2.6变高了还是变矮了

    变高了还是变矮了

  • 2.7线性回归 & 逻辑回归

    线性回归 & 逻辑回归

  • 2.8聚类和相似度计算

    聚类和相似度计算

  • 2.9强化学习

    强化学习

  • 第三章神经网络与深度学习

    神经网络与深度学习

  • 3.1神经网络到底是什么鬼

    神经网络的前世今生

  • 3.2神经网络的前世今生

    神经网络到底是什么鬼

  • 3.3浅层神经网络

    浅层神经网络

  • 3.4深度学习

    深度学习

  • 3.5大模型简介

    大模型简介

  • 第四章数据处理技术

    数据处理技术

  • 4.1数据处理的概念与背景

    数据处理的概念与背景

  • 4.2数据处理技术基础

    数据处理技术基础

  • 4.3大数据处理流程

    大数据处理流程

  • 4.4数据分析基础

    数据分析基础

  • 第五章图像信息处理

    图像信息处理

  • 5.1图像采集及处理发展历史

    图像采集及处理发展历史

  • 5.2图像信息处理的基本概念

    图像信息处理的基本概念

  • 5.3数字图像处理

    数字图像处理

  • 5.4数字图像分析

    数字图像分析

  • 5.5视频分析

    视频分析

  • 5.6计算机视觉

    计算机视觉

  • 5.7卷积神经网络CNN

    卷积神经网络CNN

  • 第六章自然语言处理

    自然语言处理

  • 6.1从贤二机器僧开始

    从贤二机器僧开始

  • 6.2自然语言处理基本技术1

    自然语言处理基本技术1

  • 6.3自然语言处理基本技术2

    自然语言处理基本技术2

  • 6.4自然语言处理中的文本表示模型

    自然语言处理中的文本表示模型

  • 6.5网络舆情分析中的自然语言处理

    网络舆情分析中的自然语言处理

  • 第七章智能机器人

    智能机器人

  • 7.1机器人的定义

    机器人的定义

  • 7.2机器人发展历程

    机器人发展历程

  • 7.3机器人关键技术

    机器人关键技术

  • 7.4机器人应用

    机器人应用

  • 第八章人工智能伦理与未来

    人工智能伦理与未来

  • 8.1人工智能伦理

    人工智能伦理

  • 8.2人工智能相关的法律法规

    人工智能相关的法律法规

  • 8.3人工智能未来展望

    人工智能未来展望

  • 开始学习
  • 绪章  作业测试
    绪章绪论

    0.1 绪论

    视频数1
  • 第一章  作业测试
    第一章 人工智能基础概述

    1.1 人工智能的基本概念

    1.2 人工智能的发展历史

    1.3 人工智能的研究范式

    1.4 人工智能的应用领域

    视频数4
  • 第二章  作业测试
    第二章 机器学习入门

    2.1 基本分类的概念

    2.2 基本分类 分类器

    2.3 分类识别技术

    2.4 测试与分类实现

    2.5 “学而实习之”

    2.6 变高了还是变矮了

    2.7 线性回归 & 逻辑回归

    2.8 聚类和相似度计算

    2.9 强化学习

    视频数9
  • 第三章  作业测试
    第三章 神经网络与深度学习

    3.1 神经网络到底是什么鬼

    3.2 神经网络的前世今生

    3.3 浅层神经网络

    3.4 深度学习

    3.5 大模型简介

    视频数5
  • 第四章  作业测试
    第四章 数据处理技术

    4.1 数据处理的概念与背景

    4.2 数据处理技术基础

    4.3 大数据处理流程

    4.4 数据分析基础

    视频数4
  • 第五章  作业测试
    第五章 图像信息处理

    5.1 图像采集及处理发展历史

    5.2 图像信息处理的基本概念

    5.3 数字图像处理

    5.4 数字图像分析

    5.5 视频分析

    5.6 计算机视觉

    5.7 卷积神经网络CNN

    视频数10
  • 第六章  作业测试
    第六章 自然语言处理

    6.1 从贤二机器僧开始

    6.2 自然语言处理基本技术1

    6.3 自然语言处理基本技术2

    6.4 自然语言处理中的文本表示模型

    6.5 网络舆情分析中的自然语言处理

    视频数5
  • 第七章  作业测试
    第七章 智能机器人

    7.1 机器人的定义

    7.2 机器人发展历程

    7.3 机器人关键技术

    7.4 机器人应用

    视频数4
  • 第八章  作业测试
    第八章 人工智能伦理与未来

    8.1 人工智能伦理

    8.2 人工智能相关的法律法规

    8.3 人工智能未来展望

    视频数3
  • 期末考试
App 下载
关注我们