人工智能具有“至小有内”的内涵性以及“至大无外”的渗透性，其与大数据、互联网、物联网等信息环境结合，在自然语言理解、语音识别、视觉分析和数据挖掘等领域取得了显著进展，成为社会经济发展的引擎。

本课程主要对以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等方法进行介绍，以便让大家更好了解人工智能。

 课程内容主要包括人工智能概述、搜索求解、逻辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。授课过程中也会介绍人工智能在自然语言理解(词向量与机器翻译等)和视觉分析（图像分类与视觉对象定位等）等方面的应用。

为了让大家将知识学习和实践操作结合起来，课程中也安排了程序例题讲解以及以搜索求解为核心的黑白棋AI算法、以线性回归为核心的图像恢复、以深度学习为核心的垃圾分类等实训题目。 

本课程授课内容可参考高等教育出版社2020年5月出版的《人工智能导论：模型与方法》一书。

 “白发如新、倾盖如故”，对已有知识的学习以及对未来知识的探索都会激发学习热情。衷心希望大家在课程学习中能够客观了解人工智能的“能”与“不能”，脚踏实地、循序渐进，为将“不能”转变为“能”做出应有贡献。