第一讲 人工智能概述
本讲主要是介绍人工智能概述，首先阐述人工智能的基本定义、起源与发展脉络；其次探讨伴随其应用产生的相关法律法规与伦理议题；最后系统梳理人工智能的学习体系与路径，为掌握其核心技术奠定基础，培养面向未来的计算思维。
第二讲 大模型工具和DeepSeek
本讲围绕大模型应用展开，首先以豆包和kimi大模型为例讲解提示词工程，包括其定义、两步过程、七原则等。随后展示了借助大模型工具进行智能起草、智能纠错、智能摘要等应用实例，最后介绍了DeepSeek的特点及本地化部署方法。
第三讲 群体智能
本讲介绍群体智能的基本概念，讲解了粒子群优化算法。该算法受鸟群觅食启发，将鸟抽象为粒子，通过迭代更新粒子的速度和位置寻找最优解。算法结构简单、收敛快，广泛应用于人工智能及相关领域。
第四讲 模糊逻辑与推理
本讲通过秃头悖论来引出模糊逻辑，介绍了模糊逻辑的框架。随后，对其中的模糊推理进行了展开，包括三I算法（I是Inference的首字母）、泛三I算法和泛五I算法，并延伸到模糊系统的层面。最后阐述了相关的典型应用。
第五讲 大语言模型基本原理
本讲主要介绍大语言模型的三大核心要素：算力、数据与算法；并通过数字识别案例剖析神经元工作机制，揭示Transformer的结构与原理；此外以人类学习为比喻，深入阐述大模型预训练、领域微调与强化学习的内在联系。
第六讲 智能体Agent
本讲主要介绍智能Agent，该技术依托大语言模型快速发展，具备规划与反思能力，并支持工具调用与多智能体协同。本课结合典型案例，解析其核心特性与应用场景，深入探讨智能体技术带来的机遇与挑战。
第七讲 具身智能
本讲主要介绍具身智能。从“具身性”这一哲学概念开始延伸到现代具身智能的核心构成，随后开始剖析其主要技术，介绍硬件本体、仿真环境、软件算法三大组成要素，并给出具身智能在日常生活、工业生成等场景的应用案例，最后分析其前沿挑战并展望未来的进一步发展。
第八讲 人工智能创新应用
本讲主要介绍人工智能的创新应用，特别是结合科研团队的一些实际项目，跟大家分享人工智能应用的经验和体会。首先以智能无人飞行器为例，了解“机器视觉”技术的应用，认识嵌入式人工智能；然后重点介绍了一个“生物启发的人工智能”应用案例，非常具有代表性，培养大家的人工智能思维。