人人必修的人工智能课

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目录

  • 1 人工智能的概念
    • 1.1 什么是人工智能？
    • 1.2 什么是人文智能？
    • 1.3 人工智能概述
    • 1.4 专用人工智能与通用人工智能
    • 1.5 人工智能界定
    • 1.6 算盘是机器智能吗？
    • 1.7 量子计算与人工智能
    • 1.8 “强人工智能”与“超级人工智能”
    • 1.9 AlphaGo是什么？
    • 1.10 什么是智能文明中的机器智能？
    • 1.11 机器智能的内涵
  • 2 人工智能发展历史
    • 2.1 人工智能的历史
    • 2.2 图灵与图灵测试
    • 2.3 人工智能发展的经典问题
    • 2.4 人工智能发展第一次热潮
    • 2.5 人工智能发展第二次热潮
    • 2.6 人工智能发展第三次热潮
    • 2.7 人工智能目前发展状况
    • 2.8 强人工智能的发展
    • 2.9 机器智能的演进
    • 2.10 ABC时代的机器智能
    • 2.11 五代计算机泡沫
    • 2.12 机器人发展史
    • 2.13 量子计算机的过去与未来
    • 2.14 人工智能是如何发展起来的？
    • 2.15 从计算机科学的发展讲人工智能
  • 3 人工智能的基本原理
    • 3.1 什么是符号人工智能？
    • 3.2 什么是人工神经元网络？
    • 3.3 人工智能的框架
    • 3.4 深度学习能够升级为通用人工智能系统吗？
    • 3.5 自然智能的学习
    • 3.6 人工智能与神经网络
    • 3.7 机器的智能是如何生成的
    • 3.8 人工智能是对人类智能的模拟吗？
    • 3.9 机器靠什么思考？
    • 3.10 人工智能如何模拟人类？
    • 3.11 人工智能也会进化吗？
    • 3.12 探秘人工智能与机器学习
    • 3.13 类脑计算：让AI拥有真正智能
  • 4 基于决策树和搜索的智能系统
    • 4.1 人工智能为什么会有“读心术”？
    • 4.2 人工智能有和人类一样的判断方式吗？
    • 4.3 人工智能怎样下“井字棋”？
    • 4.4 什么是“博弈树”？
    • 4.5 什么是“估值决策”？
    • 4.6 “最大最小值法”是怎么运作的？
    • 4.7 什么是“Alpha-Beta剪枝”？
    • 4.8 启发式搜索是怎样实现人工智能的？
    • 4.9 人工智能怎样从下国际象棋到下围棋的？
  • 5 基于仿生算法的智能系统
    • 5.1 什么是仿生算法？
    • 5.2 什么是基因遗传算法？
    • 5.3 人工智能怎样开展“拼图游戏”？
    • 5.4 “拼图游戏”中基因是什么？
    • 5.5 “拼图游戏”中遗传和变异是什么？
    • 5.6 “拼图游戏”中自然选择是什么？
  • 6 基于神经网络的智能系统
    • 6.1 什么是神经元与神经网络？
    • 6.2 人工智能怎样进行手写数字识别？
    • 6.3 基于神经网络的人工智能的网络构建
    • 6.4 如何计算损失函数？
    • 6.5 如何设置优化器优化参数
    • 6.6 如何进行反向传播？
    • 6.7 什么是“监督学习和非监督学习”？
    • 6.8 如何让人工智能学会玩游戏？
    • 6.9 什么是试错式学习？
    • 6.10 什么是状态动作回报？
    • 6.11 如何进行价值判断？
    • 6.12 基于神经网络的智能系统如何学习成长？
  • 7 智能法理与伦理
    • 7.1 机器人的伦理学
    • 7.2 什么是伦理学的“具身性”？
    • 7.3 认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
    • 7.4 人工智能的伦理学维度
    • 7.5 为什么要为人工智能立法？
    • 7.6 获得公民权的人工智能“索菲亚”
    • 7.7 人工智能的法理困境
    • 7.8 法律保障人工智能发展
    • 7.9 人工智能具有机器意志吗？
    • 7.10 人工智能立法需要机器人参与吗？
    • 7.11 机器介入司法，责任如何认定？
    • 7.12 机器创造的知识产权归谁？
    • 7.13 人工智能生成物是作品吗？
    • 7.14 机器人之间也有伦理关系吗？
    • 7.15 机器人能自由裁量吗？
    • 7.16 机器人能体现法律精神吗？
    • 7.17 机器人如何公平正义地审判？
    • 7.18 人工智能的法律边界
    • 7.19 人工智能生成物是否能成为智力财产？
    • 7.20 人工智能、大数据与司法决策
    • 7.21 人工智能时代的法治图景：从系统论到人工智能法
    • 7.22 自动驾驶发生交通事故，由谁担责？
  • 8 人类智能与人工智能
    • 8.1 赢了围棋就能赢了人类？
    • 8.2 机器智能VS人类智能
    • 8.3 人工智能能否进入非确定性领域？
    • 8.4 人工智能模拟得了人类吗？
    • 8.5 平行的人工智能会独立于人类吗？
    • 8.6 人工智能是否能超越人类社会的集体智慧
    • 8.7 机器人能拥有集体智慧吗？
  • 9 人工智能的自然语言处理
    • 9.1 计算机能够懂汉语吗？
    • 9.2 汉字屋论证的背景
    • 9.3 汉字屋论证-塞尔的反证法
    • 9.4 汉字屋论证-塞尔的反驳
    • 9.5 认知语言学技术刻画的“不可计算性”
    • 9.6 人工智能可以在何种程度上理解汉字？
    • 9.7 “小冰”作品的诗意哪里来
    • 9.8 人工智能时代的口译：挑战与机遇
    • 9.9 微软语音识别如何媲美人的水平？
    • 9.10 自然语言处理理论概论
    • 9.11 行为主义的自然语言处理路径
    • 9.12 外在主义的语义建模
    • 9.13 基于理想语设想的语义建模
    • 9.14 统计学进路的语义处理方式
    • 9.15 混合式进路
    • 9.16 基于实际语例的进路
  • 10 人工智能技术在各领域的应用
    • 10.1 人工智能如何诊断预测疾病？
    • 10.2 药物创智与人工智能
    • 10.3 人工智能技术如何运用于手术？
    • 10.4 AI如何提高生命质量？
    • 10.5 AI如何做到个体用药的精准治疗？
    • 10.6 AI新时代带来哪些医疗效率提升？
    • 10.7 人工智能在图像识别与分类的应用
    • 10.8 人工智能在医学影像分析上的应用
    • 10.9 人工智能在语音识别方面的应用
    • 10.10 人工智能如何进行脸识别和情感计算？
    • 10.11 人工智能在自动驾驶领域的应用
    • 10.12 机器学习在医学辅助诊断中的应用
    • 10.13 人工智能除了会下棋，还能做什么呢？
    • 10.14 人工智能如何给病人看病？
    • 10.15 人工智能如何操作股票？
    • 10.16 家庭助手
    • 10.17 在线翻译
    • 10.18 图像识别
    • 10.19 下棋高手
    • 10.20 自动驾驶
    • 10.21 医疗健康
    • 10.22 金融与商业
  • 11 人工智能的发展与挑战
    • 11.1 人工智能，未来怎么走？
    • 11.2 互联网大脑如何影响科技未来
    • 11.3 后人类时代：人类的超越与自由
    • 11.4 脑机接口与人机交互
    • 11.5 人类增强技术：技术、传播和伦理
    • 11.6 对绿色人工智能的展望
    • 11.7 人工智能发展技术视角的挑战
    • 11.8 人工智能发展人文视角的挑战
    • 11.9 人工智能发展在社会层面的伦理规范要求
    • 11.10 人工智能发展在公共政策上的伦理规范要求
    • 11.11 科幻作品中的人工智能
    • 11.12 什么是奇点理论？
    • 11.13 面对人工智能奇点的到来
  • 12 生成式AI
    • 12.1 人工智能发展史
    • 12.2 AI近年来的重大突破及其原因
    • 12.3 AI对各行各业的影响
    • 12.4 现阶段AI的不足
    • 12.5 AI时代大学生面临的机遇与挑战
    • 12.6 ChatGPT来了，未来社会将会如何？
    • 12.7 GPT：AGI的新突破
    • 12.8 AGI与新未来
    • 12.9 AI时代来临，你准备好了吗？
  • 13 AI写作
    • 13.1 如何用AI扮演顾客模拟销售场景?
    • 13.2 如何利用AI快速了解一本书?
    • 13.3 如何用AI快速生产营销活动创意?
    • 13.4 如何利用AI撰写危机公关稿?
    • 13.5 如何用AI写电商销售文案?
    • 13.6 如何用AI搭建产品宣讲大纲?
    • 13.7 如何用AI写通知邮件
    • 13.8 认识AI写作
    • 13.9 如何用AI写简历
    • 13.10 如何用AI快速生成产品宣传短视频
    • 13.11 如何用AI模拟面试
    • 13.12 如何用AI写一份项目进度报告
    • 13.13 如何用AI做竞品分析
    • 13.14 如何用AI写合作邀请函
    • 13.15 如何用AI写催促函
  • 14 AI制作PPT
    • 14.1 如何用AI给PPT生成汇报框架
    • 14.2 如何用AI快速生成PPT
    • 14.3 一键自动生成PPT的AI工具测评
    • 14.4 如何利用AI确定PPT的风格
    • 14.5 如何用AI提高图像分辨率
    • 14.6 如何用AI修复图片及一键抠像
    • 14.7 如何用AI实现表格转图
    • 14.8 如何用AI快速分析资料
  • 15 AI绘画
    • 15.1 Midjourney服务器创建
    • 15.2 Midjourney基础操作指南
    • 15.3 Midjourney基础命令解析
    • 15.4 Midjourney后缀参数解析
    • 15.5 Midjourney关键词解析
    • 15.6 Midjourney垫图功能解析
    • 15.7 Midjourney多类型案例实操（上）
    • 15.8 Midjourney多类型案例实操（下）
    • 15.9 “文心一格”基础功能简介
    • 15.10 “文心一格”AI创作功能应用
    • 15.11 “文心一格”AI编辑功能应用
  • 16 区块链概论
    • 16.1 区块链与智能社会
    • 16.2 区块链概念与体系
    • 16.3 区块链的哲学基础
    • 16.4 区块链的社会学意义
    • 16.5 区块链应用综述
  • 17 区块链的应用
    • 17.1 资产及其区块链化
    • 17.2 商业模式与区块链
    • 17.3 区块链与经济组织
    • 17.4 区块链存证
    • 17.5 自动合约
    • 17.6 区块链与物联网
    • 17.7 数据共享与数据确权
  • 18 区块链技术原理
    • 18.1 区块链的技术架构
    • 18.2 分布式帐本
    • 18.3 去中心化与P2P通信
    • 18.4 共识计算与激励机制
    • 18.5 智能合约与去中心化应用
  • 19 典型区块链架构
    • 19.1 比特币：开启区块链江湖
    • 19.2 以太坊：夯实区块链的地基
    • 19.3 超级帐本：巨头们的区块链避难所
  • 20 科学工程计算（算法）
    • 20.1 数学三大危机
    • 20.2 算法的作用
    • 20.3 数据科学及算法
    • 20.4 数据分析
  • 21 大数据算法
    • 21.1 大数据的定义与特点
    • 21.2 大数据算法
    • 21.3 大数据的特点与大数据算法
    • 21.4 大数据算法设计与分析
机器介入司法，责任如何认定？
  • 1 视频
  • 2 测验