授课目标： 本课程的目标，是为大学生和社会公众提供一个深入理解人工智能的入门基础，使学生初步了解人工智能技术的基本概念、发展历史、经典算法、应用领域和对人类社会的深远影响，从而打开学习人工智能的大门，为学生今后在人工智能相关领域进行深入研究奠定基础。 课程大纲 1新闻热点与身边的人工智能(68min) 101家庭助手(8min) 102机器翻译(9min) 103图像识别(9min) 104下棋高手(13min) 105自动驾驶(7min) 106医疗健康(8min) 107金融与商业(12min) 108微软亚洲研究院院长洪小文博士寄语计算机教育(2min) 109人工智能改变世界：微软新视界Center One（3min） 单元测验1 2人工智能发展简史(73min) 201什么是人工智能(10min) 202人工智能经典问题(10min) 203第一次热潮(12min) 204第二次热潮(11min) 205第三次热潮(15min) 206人工智能发展状况(14min) 微软亚研院刘铁岩副院长访谈：人工智能发展简史(52min) 单元测验2 3基于决策树和搜索的智能系统（上）(65min) 301实例1读心术(9min) 302和人类一样的判断方式(13min) 303专家系统应用与发展(12min) 304实例2井字棋(11min) 305博弈树(20min) 实例1读心术代码运行及说明 单元测验3（上） 3基于决策树和搜索的智能系统（下）(72min) 306估值决策(18min) 307最大最小值法(15min) 308AlphaBeta剪枝(13min) 309启发式算法(11min) 310从国际象棋到围棋(15min) 实例2井字棋代码运行及说明 单元测验3（下） 4基于仿生算法的智能系统(63min) 401仿生算法简介(14min) 402基因遗传算法(16min) 403实例3拼图游戏(6min) 404拼图的基因(7min) 405遗传和变异(10min) 406自然选择(10min) 实例3基因遗传算法代码运行及说明 单元测验4 5基于神经网络的智能系统I (62min) 501神经元与神经网络(12min) 502实例4手写数字识别(9min) 503网络构建(13min) 504计算损失函数(8min) 505优化器优化函数(10min) 506反向传播(10min) 实例4手写数字识别代码运行及说明 单元测验5 6基于神经网络的智能系统II (79min) 601监督学习和非监督学习(16min) 602让人工智能学会玩游戏(12min) 603试错式学习(7min) 604状态动作回报(9min) 605价值判断Q函数(12min) 606尝遍百草(9min) 607熟能生巧(11min) 实例5FlappyBird代码运行及说明 单元测验6 7人工智能应用 (123min) 701图像识别与分类(10min) 702医学影像分析(12min) 703-5 微软亚研院张益肇副院长访谈：人工智能应用 医疗+AI(26min) 706语音识别(12min) 707人脸识别和情感计算(13min) 708-10微软亚研院周明副院长访谈：人工智能应用 自然语言处理(37min) 711自动驾驶(12min) 单元测验7 8人工智能与人类社会未来 801挑战-技术视角(9min) 802挑战-人文视角(12min) 803伦理规范-社会层面(14min) 804伦理规范-公共政策(10min) 微软亚研院潘天佑副院长访谈：人工智能与人类关系(50min) 808科幻作品中的人工智能(23min) 809奇点理论-畅想未来(16min) 单元测验8 预备知识 本课程面向零编程基础的大学生和社会公众，本课程没有必须的先修课，若对Python编程语言有所了解更佳。对人工智能感兴趣的任何同学都可以选修本课程。