严伯钧教授的AI通识课程,是一门适合AI技术爱好者与创业者的优质课程。课程共81节,内容涵盖从基础理论到实际应用的各个方面。课程从AI的核心概念讲起,深入剖析技术实现、行业影响以及未来趋势,做到了深入浅出。课程不仅讲解了人工智能的“智能”本质、神经网络、机器学习等专业知识,还探讨了AI在金融等行业的应用,以及生成式AI等前沿内容。对于创业者来说,课程还分析了AI在不同领域的创业机会,如中间层整合、专业领域大模型、信息整合、创作、销售、教育等领域,为创业者提供了宝贵的思路。此外,课程还涉及AI与哲学、伦理相关的思考,如AI的意识、权利等问题,拓宽了学习者的视野。无论是想要了解AI如何改变各行各业…...
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《严伯钧AI精品通识课》是一套面向大众的人工智能通识课程,共81节完整内容。课程由知名科普作者严伯钧主讲,延续其一贯的跨学科讲解风格,将AI领域的核心概念、发展脉络与底层逻辑拆解为易于理解的模块。
课程内容涵盖:
- 人工智能的起源与关键里程碑
- 机器学习与深度学习的基本原理
- 神经网络的工作机制与典型应用
- 大语言模型与生成式AI的演进
- AI在科学、商业与日常生活中的实际影响
- 技术伦理与未来趋势的开放性讨论
课程注重通识性与启发性,不依赖复杂的数学推导,而是通过类比、案例和逻辑推演帮助学习者建立对AI的整体认知框架。无论是零基础的兴趣爱好者,还是希望系统梳理AI知识脉络的从业者,都能从中获得清晰的理解路径。
整套课程以视频形式呈现,讲解节奏张弛有度,适合利用碎片时间循序渐进地学习。81节内容完整覆盖从基础概念到前沿话题的完整链条,可作为AI入门与通识拓展的实用参考。
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严伯钧AI精品通识课(81节课完整版)【视频教学】2.05GB
1.1-AI:人类最后一项重要发明.mp438.9MB
1.2-人工智能的“智能”本质:信息复杂度的跃迁.mp424.36MB
1.3-人工智能的爆发点,为什么是“语言”?.mp426.26MB
1.4-AI将取代哪些行业?.mp430.51MB
1.5-AI 最先取代的行业:金融.mp429.87MB
1.6-AI取代不了的行业有哪些?.mp427.46MB
1.7-用好AI的法门:问题比答案重要.mp422.43MB
1.8-AI通识课,到底讲什么东西?.mp427.04MB
1.9-如何检验你的AI学习成果?.mp420.56MB
2.1-人工智能的终极目标:像人一样解决问题.mp442.11MB
2.2-人工智能包括哪些方面?AI=ANI+AGI.mp432.2MB
2.3-人工智能有哪些实现方式?.mp433.84MB
2.4-人工智能的核心领域:机器学习.mp425.49MB
2.5-通往AGI之路.mp437.37MB
2.6-什么是Scaling Law?.mp432.08MB
2.7-AGI:大力真的可以出奇迹吗?.mp439.22MB
2.8-人工智能真的只能只能是个“黑盒”吗?.mp436.37MB
2.9-负责任的人工智能.mp421.41MB
3.1-机器学习:人工智能的地基.mp432.92MB
3.2-机器学习三大法宝:监督学习.mp419.57MB
3.3-监督学习:人脸识别.mp412.98MB
3.4-机器学习三大法宝:无监督学习.mp419.81MB
3.5-无监督学习:K均值算法.mp421.67MB
3.6-机器学习三大法宝:强化学习.mp424.74MB
3.7-强化学习:具身智能.mp425.42MB
3.8-强化学习:空间人工智能.mp431.06MB
3.9-如何用强化学习打Dota2?.mp433.13MB
4.1-“你才搞神经网络,你全家都搞神经网络”.mp426.42MB
4.2-人脑是如何运作的?.mp422.03MB
4.3-神经网络就是模拟人脑.mp422.41MB
4.4-神经网络的基本结构.mp430.87MB
4.5-为什么GPU比CPU强?.mp416.32MB
4.6-什么是Deep Learning?.mp426.59MB
4.7-如何打造有用的神经网络?.mp420.64MB
4.8-神经网络如何“反思”?.mp425.74MB
4.9-AlphaGO 是如何打造的?.mp431.95MB
5.1-什么是生成式AI?.mp420.21MB
5.2-什么是神经网络的架构?.mp419.81MB
5.3-Transformer架构.mp426.63MB
5.4-文生图:扩散模型.mp426.19MB
5.5-文生影片:扩散-transformer-模型.mp416.07MB
5.6-AI时代的新职业:提示词工程师.mp415.87MB
5.7-提示词的妙用.mp422.91MB
5.8-生成式AI的产品设计思路:把AI当成人.mp418.2MB
5.9-生成式AI的产品设计思路:让AI把你当成人.mp418.75MB
6.1-AI的核心价值:降低复杂度.mp419.93MB
6.2-智能体.mp418.48MB
6.3-微调.mp416.33MB
6.4-智能体工作流.mp416.79MB
6.5-情感陪伴.mp417.33MB
6.6-影音创作.mp427.81MB
6.7-科研提效.mp429.94MB
6.8-专业服务.mp424.47MB
6.9-智慧创造.mp430.09MB
7.1-基础大模型没有机会.mp411.68MB
7.2-中间层的整合创业机会.mp412.77MB
7.3-专业领域大模型.mp421.2MB
7.4-信息整合领域的创业.mp419.29MB
7.5-创作领域的创业机会.mp423.15MB
7.6-销售领域的创业机会.mp416.8MB
7.7-教育领域的创业机会.mp421.6MB
7.8-知识自动化领域的创业机会.mp419.56MB
7.9-AI + web3 的创业机会.mp431.55MB
8.1-机器人三定律.mp421.26MB
8.2-如何教AI“做人”?.mp417.68MB
8.3-教狗上厕所vs教人上厕所.mp415.05MB
8.4-量子力学的风险.mp422.95MB
8.5-AI的意识会觉醒吗?.mp427.29MB
8.6-AI拥有权利吗?.mp426.3MB
8.7-拔插头管用吗?.mp432.06MB
8.8-脑机接口:碳基生命与硅基生命的融合.mp418.42MB
8.9-脑机接口的风险:AI成瘾.mp427.64MB
9.1-AI智能的来源:涌现.mp434.34MB
9.2-AI与“炼金术”.mp441.56MB
9.3-AI与休谟:因果律不存在.mp432.45MB
9.4-AI与维特根斯坦:语言的边界就是认知的边界.mp423.62MB
9.5-AI与尼采:硅基生命是人类的进化方向吗?.mp435.73MB
9.6-AI与笛卡尔:如何让AI有逻辑?.mp445.71MB
9.7-AI与中医.mp441.59MB
9.8-AI与人类永生:上传意识靠谱吗?.mp442.02MB
9.9-AI将带领我们去往何方?.mp440.25MB
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