慕课-英华学堂

人工智能与信息社会

课程类型：选修课

发布时间：2020-12-30 08:38:46

主讲教师：

课程来源：

建议学分：0.00分

课程编码：mk000482

课程介绍

课程目录

教师团队

{1}--1新闻热点与身边的人工智能(68min)

s [1.1.1]--101家庭助手（9分钟）

s [1.2.1]--102机器翻译（9分钟）

s [1.3.1]--103图像识别（9分钟）

s [1.4.1]--104下棋高手（14分钟）

s [1.5.1]--105自动驾驶（8分钟）

s [1.6.1]--106医疗健康（9分钟）

s [1.7.1]--107金融与商业（12分钟）

s [1.8.1]--108微软亚洲研究院院长洪小文博士寄语计算机教育（2分钟）

s [1.9.1]--109人工智能改变世界：微软新视界CenterOne （4分钟）

s "#1.1.1#--扩展阅读资料"

s "(1.1.1)--101家庭助手"

s "(1.2.1)--102机器翻译"

s "(1.3.1)--103图像识别"

s "(1.4.1)--104下棋高手"

s "(1.5.1)--105自动驾驶"

s "(1.6.1)--106医疗健康"

s "(1.7.1)--107金融与商业"

s "#1.8.1#--课程Week1小调查"

s "#1.9.1#--“微软新视界”（MicrosoftChinaCenterOne）"

{2}--2人工智能发展简史(73min)

s [2.1.1]--201什么是人工智能（10分钟）

s [2.2.1]--202人工智能经典问题（11分钟）

s [2.3.1]--203第一次热潮（12分钟）

s [2.4.1]--204第二次热潮（11分钟）

s [2.5.1]--205第三次热潮（11分钟）

s [2.6.1]--206人工智能发展状况（14分钟）

s [2.7.1]--207访谈-人工智能发展历史（23分钟）

s [2.7.2]--208访谈-人工智能发展热潮（24分钟）

s [2.7.3]--209访谈-人工智能发展未来（7分钟）

s "(2.1.1)--201什么是人工智能"

s "#2.2.1#--图灵测试阅读"

s "(2.2.1)--202人工智能经典问题"

s "(2.3.1)--203第一次热潮"

s "(2.4.1)--204第二次热潮"

s "(2.5.1)--205第三次热潮"

s "(2.6.1)--206人工智能发展状况"

{3}--3基于决策树和搜索的智能系统（上）(65min)

s [3.1.1]--301实例1读心术（10分钟）

s [3.2.1]--302和人类一样的判断方式（14分钟）

s [3.3.1]--303专家系统应用与发展（13分钟）

s [3.4.1]--304实例2井字棋（11分钟）

s [3.5.1]--305博弈树（20分钟）

s [3.6.1]--实例虚拟机安装与使用（12分钟）

s [3.6.2]--实例1读心术代码运行及说明（10分钟）

s "(3.1.1)--301实例1读心术"

s "(3.2.1)--302和人类一样的判断方式"

s "(3.3.1)--303专家系统应用与发展"

s "(3.4.1)--304实例2井字棋"

s "(3.5.1)--305博弈树"

{4}--3基于决策树和搜索的智能系统（下）(72min)

s [4.1.1]--306估值决策（18分钟）

s [4.2.1]--307最大最小值法（15分钟）

s [4.3.1]--308AlphaBeta剪枝（13分钟）

s [4.4.1]--309启发式算法（12分钟）

s [4.5.1]--310从国际象棋到围棋（15分钟）

s [4.6.1]--实例2井字棋代码运行及说明（15分钟）

s "(4.1.1)--306估值决策"

s "(4.2.1)--307最大最小值法"

s "(4.3.1)--308AlphaBeta剪枝"

s "(4.4.1)--309启发式算法"

s "(4.5.1)--310从国际象棋到围棋"

{5}--4基于仿生算法的智能系统(63min)

s [5.1.1]--401仿生算法简介（14分钟）

s [5.2.1]--402基因遗传算法（16分钟）

s [5.3.1]--403实例3拼图游戏（7分钟）

s [5.4.1]--404拼图的基因（7分钟）

s [5.5.1]--405遗传和变异（11分钟）

s [5.6.1]--406自然选择（11分钟）

s [5.7.1]--实例3基因遗传算法代码运行及说明（20分钟）

s "(5.1.1)--401仿生算法简介"

s "(5.2.1)--402基因遗传算法"

s "(5.3.1)--403实例3拼图游戏"

s "(5.4.1)--404拼图的基因"

s "(5.5.1)--405遗传和变异"

s "(5.6.1)--406自然选择"

{6}--5基于神经网络的智能系统I(62min)

s [6.1.1]--501神经元与神经网络（12分钟）

s [6.2.1]--502实例4手写数字识别（9分钟）

s [6.3.1]--503网络构建（13分钟）

s [6.4.1]--504计算损失函数（8分钟）

s [6.5.1]--505优化器优化函数（11分钟）

s [6.6.1]--506反向传播（10分钟）

s [6.7.1]--实例4手写数字识别代码运行及说明（18分钟）

s "(6.1.1)--501神经元与神经网络"

s "(6.2.1)--502实例4手写数字识别"

s "(6.3.1)--503网络构建"

s "(6.4.1)--504计算损失函数"

s "(6.5.1)--505优化器优化函数"

s "(6.6.1)--506反向传播"

{7}--6基于神经网络的智能系统II(79min)

s [7.1.1]--601监督学习和非监督学习（16分钟）

s [7.2.1]--602让人工智能学会玩游戏（13分钟）

s [7.3.1]--603试错式学习（7分钟）

s [7.4.1]--604状态动作回报（9分钟）

s [7.5.1]--605价值判断Q函数（13分钟）

s [7.6.1]--606尝遍百草（10分钟）

s [7.7.1]--607熟能生巧（12分钟）

s [7.8.1]--实例5FlappyBird代码运行及说明（20分钟）

s "(7.1.1)--601监督学习和非监督学习"

s "(7.2.1)--602让人工智能学会玩游戏"

s "(7.3.1)--603试错式学习"

s "(7.4.1)--604状态动作回报"

s "(7.5.1)--605价值判断Q函数"

s "(7.6.1)--606尝遍百草"

s "(7.7.1)--607熟能生巧"

{8}--7人工智能应用(123min)

s [8.1.1]--701图像识别与分类（10分钟）

s [8.2.1]--702医学影像分析（13分钟）

s [8.3.1]--703访谈-医疗AI综述(8min) （8分钟）

s [8.3.2]--704访谈-医疗AI当前成就(11min) （11分钟）

s [8.3.3]--705医疗AI未来展望(7min) （7分钟）

s [8.4.1]--706语音识别（12分钟）

s [8.5.1]--707人脸识别和情感计算（13分钟）

s [8.6.1]--708访谈-自然语言处理综述(12min) （12分钟）

s [8.6.2]--709访谈-自然语言处理当前成就(15min) （15分钟）

s [8.6.3]--710访谈-自然语言处理未来展望(10min) （10分钟）

s [8.7.1]--711自动驾驶（12分钟）

s "#8.1.1#--参考资料"

s "(8.1.1)--701图像识别与分类"

s "(8.2.1)--702医学影像分析"

s "(8.4.1)--706语音识别"

s "(8.5.1)--707人脸识别和情感计算"

s "(8.7.1)--711自动驾驶"

{9}--8人工智能与人类社会未来

s [9.1.1]--801挑战-技术视角（9分钟）

s [9.2.1]--802挑战-人文视角（13分钟）

s [9.3.1]--803伦理规范-社会层面（14分钟）

s [9.4.1]--804伦理规范-公共政策（10分钟）

s [9.5.1]--805访谈-人工智能各个领域发展（12分钟）

s [9.5.2]--806访谈-伦理规范的影响（21分钟）

s [9.5.3]--807访谈-人工智能与人类的关系（17分钟）

s [9.6.1]--808科幻作品中的人工智能（23分钟）

s [9.7.1]--809奇点理论-畅想未来（17分钟）

s "#9.1.1#--人工智能安全性扩展阅读"

s "(9.1.1)--801挑战-技术视角"

s "(9.2.1)--802挑战-人文视角"

s "(9.3.1)--803伦理规范-社会层面"

s "(9.4.1)--804伦理规范-公共政策"

s "(9.6.1)--808科幻作品中的人工智能"

s "#9.7.1#--【阅读材料】增强智能是AI的未来"

s "(9.7.1)--809奇点理论-畅想未来"

s "(9.7.2)--【阅读材料】三个AI：从人工智能到增强智能"