人工智能通识基础(社会科学)
人工智能通识基础(社会科学)
20万+ 人选课
更新日期:2026/06/30
开课平台智慧树
开课高校浙江大学
开课教师吴超蒋卓人祁玉夏梽丹卢圣华吴亦全张子柯
学科专业
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-
课程大纲

在线教程

章节简介教学计划
AI介绍
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AI之梦
吴超
符号主义
卢圣华
人工智能伦理
卢圣华
数学、计算机和编程基础
编程和计算机基础
卢圣华
数学知识略影
卢圣华
Python基础
Python基础(一)
卢圣华
Python基础(二)
卢圣华
机器学习
基本概念
基本概念(一)
夏梽丹
基本概念(二)
夏梽丹
线性回归
夏梽丹
逻辑回归
夏梽丹
机器学习经典模型
过拟合(一)
吴超
过拟合(二)
吴超
支持向量机
夏梽丹
决策树
夏梽丹
神经网络及应用
神经网络与人工神经网络
蒋卓人
神经元和激活函数
蒋卓人
前馈神经网络
蒋卓人
深度学习
深度学习概述
祁玉
卷积神经网络
祁玉
循环神经网络
祁玉
大模型
大模型发展历史
大语言模型的发展脉络
吴亦全
GPT系列:从文字预测到通用智能的跃迁
吴亦全
Qwen、DeepSeek、Grok的技术竞速
吴亦全
大模型背后的技术
大模型背后的技术(一)
吴亦全
大模型背后的技术(二)
吴亦全
常用的大语言模型及其应用
常用大语言模型介绍
吴亦全
提示词设计原则
吴亦全
大语言模型的多模态应用
吴亦全
智能体创建及应用
吴亦全
数据链条和数据生态
数据生态和数据链条
吴超
数据收集
吴超
数据管理
吴超
数据预处理
吴超
数据分析
吴超
数据应用和可视化
吴超
计算社会科学和社会仿真
社会科学的“实验困境”与计算的曙光
张子柯
新范式正在开启无限可能
张子柯
路径探索:一个通用的社会科学实验装置
张子柯
  • 第一章AI介绍

    AI介绍

  • 1.1AI之梦

    AI之梦

  • 1.2符号主义

    符号主义

  • 1.3人工智能伦理

    人工智能伦理

  • 第二章数学、计算机和编程基础

    数学、计算机和编程基础

  • 2.1编程和计算机基础

    编程和计算机基础

  • 2.2数学知识略影

    数学知识略影

  • 2.3Python基础

    Python基础

  • 第三章机器学习

    机器学习

  • 3.1基本概念

    基本概念

  • 3.2线性回归

    线性回归

  • 3.3逻辑回归

    逻辑回归

  • 第四章机器学习经典模型

    机器学习经典模型

  • 4.1过拟合(一)

    过拟合(一)

  • 4.2过拟合(二)

    过拟合(二)

  • 4.3支持向量机

    支持向量机

  • 4.4决策树

    决策树

  • 第五章神经网络及应用

    神经网络及应用

  • 5.1神经网络与人工神经网络

    神经网络基本介绍

  • 5.2神经元和激活函数

    神经元和激活函数

  • 5.3前馈神经网络

    前序网络

  • 第六章深度学习

    深度学习

  • 6.1深度学习概述

    深度学习概述

  • 6.2卷积神经网络

    卷积神经网络

  • 6.3循环神经网络

    循环神经网络

  • 第七章大模型

    大模型

  • 7.1大模型发展历史

    大模型发展历史

  • 7.2大模型背后的技术

    大模型背后的技术

  • 7.3常用的大语言模型及其应用

    常用的大语言模型及其应用

  • 第八章数据链条和数据生态

    数据链条和数据生态

  • 8.1数据生态和数据链条

    数据生态和数据链条

  • 8.2数据收集

    数据收集

  • 8.3数据管理

    数据管理

  • 8.4数据预处理

    数据预处理

  • 8.5数据分析

    数据分析

  • 8.6数据应用和可视化

    数据应用和可视化

  • 第九章计算社会科学和社会仿真

    计算社会科学和社会仿真

  • 9.1社会科学的“实验困境”与计算的曙光

    社会科学的“实验困境”与计算的曙光

  • 9.2新范式正在开启无限可能

    新范式正在开启无限可能

  • 9.3路径探索:一个通用的社会科学实验装置

    路径探索:一个通用的社会科学实验装置

  • 开始学习
  • 第一章  作业测试
    第一章 AI介绍

    1.1 AI之梦

    1.2 符号主义

    1.3 人工智能伦理

    视频数3
  • 第二章  作业测试
    第二章 数学、计算机和编程基础

    2.1 编程和计算机基础

    2.2 数学知识略影

    2.3 Python基础

    视频数4
  • 第三章  作业测试
    第三章 机器学习

    3.1 基本概念

    3.2 线性回归

    3.3 逻辑回归

    视频数4
  • 第四章  作业测试
    第四章 机器学习经典模型

    4.1 过拟合(一)

    4.2 过拟合(二)

    4.3 支持向量机

    4.4 决策树

    视频数4
  • 第五章  作业测试
    第五章 神经网络及应用

    5.1 神经网络与人工神经网络

    5.2 神经元和激活函数

    5.3 前馈神经网络

    视频数3
  • 第六章  作业测试
    第六章 深度学习

    6.1 深度学习概述

    6.2 卷积神经网络

    6.3 循环神经网络

    视频数3
  • 第七章  作业测试
    第七章 大模型

    7.1 大模型发展历史

    7.2 大模型背后的技术

    7.3 常用的大语言模型及其应用

    视频数9
  • 第八章  作业测试
    第八章 数据链条和数据生态

    8.1 数据生态和数据链条

    8.2 数据收集

    8.3 数据管理

    8.4 数据预处理

    8.5 数据分析

    8.6 数据应用和可视化

    视频数6
  • 第九章  作业测试
    第九章 计算社会科学和社会仿真

    9.1 社会科学的“实验困境”与计算的曙光

    9.2 新范式正在开启无限可能

    9.3 路径探索:一个通用的社会科学实验装置

    视频数3
  • 期末考试
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