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1 人工智能的概念
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1.1 什么是人工智能？
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1.2 什么是人文智能？
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1.3 人工智能概述
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1.4 专用人工智能与通用人工智能
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1.5 人工智能界定
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1.6 算盘是机器智能吗？
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1.7 量子计算与人工智能
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1.8 “强人工智能”与“超级人工智能”
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1.9 AlphaGo是什么？
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1.10 什么是智能文明中的机器智能？
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1.11 机器智能的内涵
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2 人工智能发展历史
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2.1 人工智能的历史
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2.2 图灵与图灵测试
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2.3 人工智能发展的经典问题
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2.4 人工智能发展第一次热潮
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2.5 人工智能发展第二次热潮
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2.6 人工智能发展第三次热潮
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2.7 人工智能目前发展状况
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2.8 强人工智能的发展
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2.9 机器智能的演进
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2.10 ABC时代的机器智能
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2.11 五代计算机泡沫
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2.12 机器人发展史
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2.13 量子计算机的过去与未来
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2.14 人工智能是如何发展起来的？
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2.15 从计算机科学的发展讲人工智能
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3 人工智能的基本原理
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3.1 什么是符号人工智能？
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3.2 什么是人工神经元网络？
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3.3 人工智能的框架
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3.4 深度学习能够升级为通用人工智能系统吗？
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3.5 自然智能的学习
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3.6 人工智能与神经网络
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3.7 机器的智能是如何生成的
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3.8 人工智能是对人类智能的模拟吗？
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3.9 机器靠什么思考？
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3.10 人工智能如何模拟人类？
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3.11 人工智能也会进化吗？
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3.12 探秘人工智能与机器学习
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3.13 类脑计算：让AI拥有真正智能
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4 基于决策树和搜索的智能系统
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4.1 人工智能为什么会有“读心术”？
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4.2 人工智能有和人类一样的判断方式吗？
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4.3 人工智能怎样下“井字棋”？
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4.4 什么是“博弈树”？
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4.5 什么是“估值决策”？
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4.6 “最大最小值法”是怎么运作的？
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4.7 什么是“Alpha-Beta剪枝”？
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4.8 启发式搜索是怎样实现人工智能的？
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4.9 人工智能怎样从下国际象棋到下围棋的？
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5 基于仿生算法的智能系统
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5.1 什么是仿生算法？
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5.2 什么是基因遗传算法？
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5.3 人工智能怎样开展“拼图游戏”？
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5.4 “拼图游戏”中基因是什么？
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5.5 “拼图游戏”中遗传和变异是什么？
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5.6 “拼图游戏”中自然选择是什么？
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6 基于神经网络的智能系统
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6.1 什么是神经元与神经网络？
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6.2 人工智能怎样进行手写数字识别？
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6.3 基于神经网络的人工智能的网络构建
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6.4 如何计算损失函数？
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6.5 如何设置优化器优化参数
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6.6 如何进行反向传播？
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6.7 什么是“监督学习和非监督学习”？
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6.8 如何让人工智能学会玩游戏？
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6.9 什么是试错式学习？
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6.10 什么是状态动作回报？
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6.11 如何进行价值判断？
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6.12 基于神经网络的智能系统如何学习成长？
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7 智能法理与伦理
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7.1 机器人的伦理学
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7.2 什么是伦理学的“具身性”？
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7.3 认知语言学的“具身性”对于人工智能伦理学的启示
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7.4 人工智能的伦理学维度
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7.5 为什么要为人工智能立法？
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7.6 获得公民权的人工智能“索菲亚”
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7.7 人工智能的法理困境
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7.8 法律保障人工智能发展
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7.9 人工智能具有机器意志吗？
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7.10 人工智能立法需要机器人参与吗？
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7.11 机器介入司法，责任如何认定？
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7.12 机器创造的知识产权归谁？
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7.13 人工智能生成物是作品吗？
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7.14 机器人之间也有伦理关系吗？
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7.15 机器人能自由裁量吗？
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7.16 机器人能体现法律精神吗？
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7.17 机器人如何公平正义地审判？
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7.18 人工智能的法律边界
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7.19 人工智能生成物是否能成为智力财产？
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7.20 人工智能、大数据与司法决策
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7.21 人工智能时代的法治图景：从系统论到人工智能法
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7.22 自动驾驶发生交通事故，由谁担责？
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8 人类智能与人工智能
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8.1 赢了围棋就能赢了人类？
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8.2 机器智能VS人类智能
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8.3 人工智能能否进入非确定性领域？
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8.4 人工智能模拟得了人类吗？
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8.5 平行的人工智能会独立于人类吗？
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8.6 人工智能是否能超越人类社会的集体智慧
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8.7 机器人能拥有集体智慧吗？
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9 人工智能的自然语言处理
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9.1 计算机能够懂汉语吗？
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9.2 汉字屋论证的背景
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9.3 汉字屋论证-塞尔的反证法
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9.4 汉字屋论证-塞尔的反驳
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9.5 认知语言学技术刻画的“不可计算性”
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9.6 人工智能可以在何种程度上理解汉字？
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9.7 “小冰”作品的诗意哪里来
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9.8 人工智能时代的口译：挑战与机遇
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9.9 微软语音识别如何媲美人的水平？
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9.10 自然语言处理理论概论
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9.11 行为主义的自然语言处理路径
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9.12 外在主义的语义建模
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9.13 基于理想语设想的语义建模
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9.14 统计学进路的语义处理方式
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9.15 混合式进路
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9.16 基于实际语例的进路
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10 人工智能技术在各领域的应用
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10.1 人工智能如何诊断预测疾病？
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10.2 药物创智与人工智能
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10.3 人工智能技术如何运用于手术？
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10.4 AI如何提高生命质量？
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10.5 AI如何做到个体用药的精准治疗？
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10.6 AI新时代带来哪些医疗效率提升？
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10.7 人工智能在图像识别与分类的应用
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10.8 人工智能在医学影像分析上的应用
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10.9 人工智能在语音识别方面的应用
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10.10 人工智能如何进行脸识别和情感计算？
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10.11 人工智能在自动驾驶领域的应用
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10.12 机器学习在医学辅助诊断中的应用
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10.13 人工智能除了会下棋，还能做什么呢？
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10.14 人工智能如何给病人看病？
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10.15 人工智能如何操作股票？
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10.16 家庭助手
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10.17 在线翻译
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10.18 图像识别
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10.19 下棋高手
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10.20 自动驾驶
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10.21 医疗健康
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10.22 金融与商业
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11 人工智能的发展与挑战
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11.1 人工智能，未来怎么走？
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11.2 互联网大脑如何影响科技未来
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11.3 后人类时代：人类的超越与自由
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11.4 脑机接口与人机交互
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11.5 人类增强技术：技术、传播和伦理
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11.6 对绿色人工智能的展望
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11.7 人工智能发展技术视角的挑战
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11.8 人工智能发展人文视角的挑战
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11.9 人工智能发展在社会层面的伦理规范要求
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11.10 人工智能发展在公共政策上的伦理规范要求
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11.11 科幻作品中的人工智能
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11.12 什么是奇点理论？
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11.13 面对人工智能奇点的到来
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12 生成式AI
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12.1 人工智能发展史
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12.2 AI近年来的重大突破及其原因
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12.3 AI对各行各业的影响
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12.4 现阶段AI的不足
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12.5 AI时代大学生面临的机遇与挑战
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12.6 ChatGPT来了，未来社会将会如何？
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12.7 GPT：AGI的新突破
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12.8 AGI与新未来
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12.9 AI时代来临，你准备好了吗？
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12.10 AI技术如何赋能用户？
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12.11 AI绘画技术将带给我们什么？
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12.12 ChatGPT 来了，你准备好了吗？
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12.13 ChatGPT的“能”与“不能”
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12.14 认识AI的边界
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13 AI写作
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13.1 如何用AI扮演顾客模拟销售场景?
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13.2 如何利用AI快速了解一本书?
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13.3 如何用AI快速生产营销活动创意?
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13.4 如何利用AI撰写危机公关稿?
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13.5 如何用AI写电商销售文案?
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13.6 如何用AI搭建产品宣讲大纲?
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13.7 如何用AI写通知邮件
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13.8 认识AI写作
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13.9 如何用AI写简历
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13.10 如何用AI快速生成产品宣传短视频
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13.11 如何用AI模拟面试
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13.12 如何用AI写一份项目进度报告
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13.13 如何用AI做竞品分析
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13.14 如何用AI写合作邀请函
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13.15 如何用AI写催促函
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14 AI制作PPT
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14.1 如何用AI给PPT生成汇报框架
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14.2 如何用AI快速生成PPT
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14.3 一键自动生成PPT的AI工具测评
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14.4 如何利用AI确定PPT的风格
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14.5 如何用AI提高图像分辨率
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14.6 如何用AI修复图片及一键抠像
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14.7 如何用AI实现表格转图
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14.8 如何用AI快速分析资料
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15 AI绘画
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15.1 Midjourney服务器创建
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15.2 Midjourney基础操作指南
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15.3 Midjourney基础命令解析
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15.4 Midjourney后缀参数解析
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15.5 Midjourney关键词解析
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15.6 Midjourney垫图功能解析
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15.7 Midjourney多类型案例实操（上）
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15.8 Midjourney多类型案例实操（下）
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15.9 “文心一格”基础功能简介
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15.10 “文心一格”AI创作功能应用
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15.11 “文心一格”AI编辑功能应用
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16 区块链概论
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16.1 区块链与智能社会
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16.2 区块链概念与体系
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16.3 区块链的哲学基础
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16.4 区块链的社会学意义
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16.5 区块链应用综述
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17 区块链的应用
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17.1 资产及其区块链化
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17.2 商业模式与区块链
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17.3 区块链与经济组织
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17.4 区块链存证
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17.5 自动合约
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17.6 区块链与物联网
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17.7 数据共享与数据确权
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18 区块链技术原理
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18.1 区块链的技术架构
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18.2 分布式帐本
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18.3 去中心化与P2P通信
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18.4 共识计算与激励机制
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18.5 智能合约与去中心化应用
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19 典型区块链架构
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19.1 比特币：开启区块链江湖
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19.2 以太坊：夯实区块链的地基
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19.3 超级帐本：巨头们的区块链避难所
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20 科学工程计算（算法）
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20.1 数学三大危机
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20.2 算法的作用
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20.3 数据科学及算法
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20.4 数据分析
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21 大数据算法
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21.1 大数据的定义与特点
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21.2 大数据算法
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21.3 大数据的特点与大数据算法
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21.4 大数据算法设计与分析
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22 Python语言介绍与概览
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22.1 Python语言运行环境
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22.2 第一个Python程序
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22.3 集成开发工具PyCharm
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22.4 上机练习：体验Python程序
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22.5 Python程序设计风格
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22.6 数据对象及其组织
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22.7 计算和控制流
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23 数据类型基础
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23.1 基本类型：数值
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23.2 基本类型：逻辑值
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23.3 基本类型：字符串
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23.4 变量和引用
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23.5 上机练习：基本数据类型
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24 数据类型进阶
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24.1 容器类型：列表和元组
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24.2 容器类型：字典
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24.3 容器类型：集合
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24.4 可变类型与不可变类型
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24.5 建立复杂的数据结构
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24.6 输入和输出
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24.7 上机练习：容器类型操作
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25 计算和控制流基础
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25.1 自动计算过程
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25.2 控制流程
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25.3 控制流：条件分支语句
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25.4 控制流：条件循环
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25.5 控制流：循环迭代（for）
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25.6 上机练习：基本的计算程序
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26 计算和控制流进阶
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26.1 代码组织：函数（def）
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26.2 代码组织：函数的参数
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26.3 上机练习：创建并调用函数
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26.4 引用扩展模块
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27 基本扩展模块
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27.1 时间相关：datetime模块
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27.2 时间相关：calendar模块
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27.3 时间相关：time模块
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27.4 几个算数模块
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27.5 持久化模块：shelve
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27.6 文本文件读写
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27.7 上机练习：计时和文件处理
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27.8 简单的图形界面
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27.9 海龟作图
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27.10 上机练习：简单绘图
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28 高级特性基础
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28.1 面向对象：什么是对象
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28.2 面向对象：类的定义和调用
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28.3 面向对象：类定义中的特殊方法
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28.4 自定义对象的排序
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28.5 面向对象：类的继承
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28.6 上机练习：类和对象
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29 高级特性进阶
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29.1 例外处理
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29.2 推导式
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29.3 生成器函数
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29.4 上机练习：生成器
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29.5 图像处理库
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29.6 Web服务框架
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29.7 网络爬虫
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29.8 绘制数据图表
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29.9 上机练习：高级扩展模块应用
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30 AI辅助学术研究
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30.1 AI助教：ChatGPT的应用
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30.2 ChatGPT在教育科研中的潜力与挑战
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30.3 一站式科研AI辅助工具：Scispace
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30.4 如何让AI帮你讲解论文？
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30.5 大语言长期模型记忆：Kimi Chat
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30.6 多篇文献综合分析：NotebookLM
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30.7 如何用AI更好地了解导师？
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30.8 如何用AI做PPT？
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30.9 智谱清言GLM-4应用指南
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30.10 秘塔AI搜索的文库功能
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30.11 秘塔AI搜索资料技巧
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30.12 Kimi在写作与阅读中的应用
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30.13 智谱清言的数据分析应用
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30.14 ChatGPT的定制指令功能
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30.15 AI视频文字信息检索技巧
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30.16 概念示意图生成：Napkin AI
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30.17 创建个人AI「第二大脑」应用
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30.18 构建AI图谱知识库
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31 AI与创意创作
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31.1 Disco Diffusion在艺术创作中的应用
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31.2 如何用DALL-E扩图？
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31.3 如何用 Latte AI给孩子做个性化动画？
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31.4 如何用Suno AI写一首歌？
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31.5 如何用ElevenLabs做本个性化有声书？
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31.6 如何用GPT-4自动总结绘制流程图？
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31.7 一句话生成Web应用：DeployScript 插件
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31.8 不写代码创作AI Web应用：Imagica
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31.9 GPT-4的图像识别与提示词工程
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31.10 GPTs应用探索与发现
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31.11 AI流畅朗读工具：ChatTTS
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31.12 AI声音克隆工具：Fish Audio
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