人工智能基础
人工智能基础
20万+ 人选课
更新日期:2026/10/13
开课时间2026/07/21 - 2027/01/20
课程周期27 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
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●
绪论
张广渊
人工智能基础概述
学习资料
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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
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