人工智能通识基础(理工农医)
人工智能通识基础(理工农医)
5000+ 人选课
更新日期:2025/06/22
开课平台智慧树
开课高校浙江大学
开课教师陈建海朱朝阳朱霖潮沈睿纪守领庄树林林小杰黄刚耿光超
学科专业
开课时间2025/01/21 - 2025/06/28
课程周期23 周
开课状态开课中
每周学时-
课程简介
本课程主要面向理工农医学生或者对人工智能应用开发感兴趣的其他各类学生开设,旨在帮助学生理解掌握人工智能的基本概念、基础原理,掌握人工智能常用算法、模型及框架工具的使用,使每一位大学生从整体上了解人工智能的概貌,为后续的课程打下扎实的基础。本课程采用案例驱动、实战导向的教学方式,为每个知识点引入与日常生活工作实际相关的生动有趣和实用性强的案例,逐步使学生熟练掌握运用Python 语言进行简单地人工智能常用算法设计、建模和评估以及预训练大模型微调等方法,并能正确辨识人工智能的伦理、安全等问题,最终培养学生既懂人工智能基本原理知识又会使用人工智能技术工具解决实际问题的能力,为国家数智化战略培养具有人工智能素养的新质人才。 本课程师资雄厚,是来自浙江大学跨学院学科的优秀教师交叉融合组建的团队,各位教师教学经验丰富,科研基础雄厚。课程不仅有完善的教学大纲知识图谱,还配套丰富的教学案例资源,ppt课件资料和常用工具等。课程配套团队自编纸质教材《人工智能通识基础(理工农医)》(2025年2月由浙江大学出版社出版)和数字教材,还有自建的人工智能实训Mo平台。鉴于人工智能通识课程的性质和教学对象,教材规划内容不仅结合了通识课的教学目的和要求,还考虑了非人工智能类专业学生的数学、逻辑和计算机方面的知识储备。
课程大纲

在线教程

章节简介教学计划
绪论
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引言
陈建海
初识人工智能
人工智能的新时代和起源定义
陈建海
人工智能的主流学派
陈建海
人工智能的发展浪潮
陈建海
人工智能的伦理安全
纪守领
人工智能的系统数据基础
人工智能系统架构与计算机系统基础
陈建海
人工智能计算系统基础
陈建海
人工智能系统的数据表示基础
陈建海
人工智能的应用开发基础
从手写数字应用到AI开发环境
沈睿
AI的开发语言- Python入门
沈睿
AI的算法库
沈睿
深度学习框架
沈睿
从问题求解到机器学习
问题求解概述
陈建海
通用问题求解与算法方法学
陈建海
问题求解与搜索算法和机器学习求解方法
陈建海
机器学习算法库scikit-learn
陈建海
回归和分类模型
监督学习方法
庄树林
回归模型
回归模型-理论部分
庄树林
回归模型-实验案例
庄树林
分类模型
分类模型-理论部分
庄树林
分类模型-实验案例
庄树林
数据聚类和降维
无监督学习方法
朱霖潮
聚类分析技术
朱霖潮
数据降维技术
朱霖潮
深度网络基本构件
图像识别技术
朱霖潮
感知机模型
朱霖潮
单隐含层MLP
朱霖潮
损失函数
朱霖潮
Back Propagation(BP)算法
朱霖潮
卷积神经网络
多隐含层MLP
黄刚
卷积运算基础
黄刚
卷积神经网络及实现方法
黄刚
CNN的应用
黄刚
循环神经网络
RNN 循环神经网络
林小杰
LSTM及其他循环神经网络
林小杰
LSTM股票趋势预测
林小杰
人工智能应用开发方法
应用开发基本要求
耿光超
AI应用系统开发基本流程
耿光超
项目案例:人脸情感识别应用实践
耿光超
自然语言处理建模
NLP概述
朱朝阳
NLP技术基础
朱朝阳
经典NLP模型
朱朝阳
Transformer结构
Transformer结构(一)
朱朝阳
Transformer结构(二)
朱朝阳
大语言模型与生成式人工智能
大语言模型与生成式人工智能(一)
纪守领
大语言模型与生成式人工智能(二)
纪守领
预训练微调与多模态模型
私人助手定制
聊天大语言模型
朱朝阳
微调大语言模型和本地部署DeepSeek-R1
朱朝阳
多模态大语言模型
AI绘画
朱朝阳
扩散模型和MLLM研究前沿
朱朝阳
  • 绪章绪论

    绪论

  • 0.1引言

    陈建海

  • 第一章初识人工智能

    初识人工智能

  • 1.1人工智能的新时代和起源定义

    人工智能的新时代和起源定义

  • 1.2人工智能的主流学派

    人工智能的主流学派

  • 1.3人工智能的发展浪潮

    人工智能的发展浪潮

  • 1.4人工智能的伦理安全

    人工智能的伦理安全

  • 第二章人工智能的系统数据基础

    人工智能的系统数据基础

  • 2.1人工智能系统架构与计算机系统基础

    人工智能系统架构与计算机系统基础

  • 2.2人工智能计算系统基础

    人工智能计算系统基础

  • 2.3人工智能系统的数据表示基础

    人工智能系统的数据表示基础

  • 第三章人工智能的应用开发基础

    人工智能的应用开发基础

  • 3.1从手写数字应用到AI开发环境

    从手写数字应用到AI开发环境

  • 3.2AI的开发语言- Python入门

    AI的开发语言- Python入门

  • 3.3AI的算法库

    AI的算法库

  • 3.4深度学习框架

    深度学习框架

  • 第四章从问题求解到机器学习

    从问题求解到机器学习

  • 4.1问题求解概述

    问题求解概述

  • 4.2通用问题求解与算法方法学

    通用问题求解与算法方法学

  • 4.3问题求解与搜索算法和机器学习求解方法

    问题求解与搜索算法和机器学习求解方法

  • 4.4机器学习算法库scikit-learn

    机器学习算法库scikit-learn

  • 第五章回归和分类模型

    回归和分类模型

  • 5.1监督学习方法

    监督学习方法

  • 5.2回归模型

    回归模型

  • 5.3分类模型

    分类模型

  • 第六章数据聚类和降维

    数据聚类和降维

  • 6.1无监督学习方法

    无监督学习方法

  • 6.2聚类分析技术

    聚类分析技术

  • 6.3数据降维技术

    数据降维技术

  • 第七章深度网络基本构件

    深度网络基本构件

  • 7.1图像识别技术

    图像识别技术

  • 7.2感知机模型

    感知机模型

  • 7.3单隐含层MLP

    单隐含层MLP

  • 7.4损失函数

    损失函数

  • 7.5Back Propagation(BP)算法

    Back Propagation(BP)算法

  • 第八章卷积神经网络

    卷积神经网络

  • 8.1多隐含层MLP

    多隐含层MLP

  • 8.2卷积运算基础

    卷积运算基础

  • 8.3卷积神经网络及实现方法

    卷积神经网络及实现方法

  • 8.4CNN的应用

    CNN的应用

  • 第九章循环神经网络

    循环神经网络

  • 9.1RNN 循环神经网络

    RNN 循环神经网络

  • 9.2LSTM及其他循环神经网络

    LSTM及其他循环神经网络

  • 9.3LSTM股票趋势预测

    LSTM股票趋势预测

  • 第十章人工智能应用开发方法

    人工智能应用开发方法

  • 10.1应用开发基本要求

    应用开发基本要求

  • 10.2AI应用系统开发基本流程

    AI应用系统开发基本流程

  • 10.3项目案例:人脸情感识别应用实践

    项目案例:人脸情感识别应用实践

  • 第十一章自然语言处理建模

    自然语言处理建模

  • 11.1NLP概述

    NLP概述

  • 11.2NLP技术基础

    NLP技术基础

  • 11.3经典NLP模型

    经典NLP模型

  • 11.4Transformer结构

    Transformer结构

  • 第十二章大语言模型与生成式人工智能

    大语言模型与生成式人工智能

  • 12.1大语言模型与生成式人工智能(一)

    大语言模型与生成式人工智能(一)

  • 12.2大语言模型与生成式人工智能(二)

    大语言模型与生成式人工智能(二)

  • 第十三章预训练微调与多模态模型

    预训练微调与多模态模型

  • 13.1私人助手定制

    私人助手定制

  • 13.2多模态大语言模型

    多模态大语言模型

  • 开始学习
  • 绪章  作业测试
    绪章绪论

    0.1 引言

    视频数1
  • 第一章  作业测试
    第一章 初识人工智能

    1.1 人工智能的新时代和起源定义

    1.2 人工智能的主流学派

    1.3 人工智能的发展浪潮

    1.4 人工智能的伦理安全

    视频数4
  • 第二章  作业测试
    第二章 人工智能的系统数据基础

    2.1 人工智能系统架构与计算机系统基础

    2.2 人工智能计算系统基础

    2.3 人工智能系统的数据表示基础

    视频数3
  • 第三章  作业测试
    第三章 人工智能的应用开发基础

    3.1 从手写数字应用到AI开发环境

    3.2 AI的开发语言- Python入门

    3.3 AI的算法库

    3.4 深度学习框架

    视频数4
  • 第四章  作业测试
    第四章 从问题求解到机器学习

    4.1 问题求解概述

    4.2 通用问题求解与算法方法学

    4.3 问题求解与搜索算法和机器学习求解方法

    4.4 机器学习算法库scikit-learn

    视频数4
  • 第五章  作业测试
    第五章 回归和分类模型

    5.1 监督学习方法

    5.2 回归模型

    5.3 分类模型

    视频数5
  • 第六章  作业测试
    第六章 数据聚类和降维

    6.1 无监督学习方法

    6.2 聚类分析技术

    6.3 数据降维技术

    视频数3
  • 第七章  作业测试
    第七章 深度网络基本构件

    7.1 图像识别技术

    7.2 感知机模型

    7.3 单隐含层MLP

    7.4 损失函数

    7.5 Back Propagation(BP)算法

    视频数5
  • 第八章  作业测试
    第八章 卷积神经网络

    8.1 多隐含层MLP

    8.2 卷积运算基础

    8.3 卷积神经网络及实现方法

    8.4 CNN的应用

    视频数4
  • 第九章  作业测试
    第九章 循环神经网络

    9.1 RNN 循环神经网络

    9.2 LSTM及其他循环神经网络

    9.3 LSTM股票趋势预测

    视频数3
  • 第十章  作业测试
    第十章 人工智能应用开发方法

    10.1 应用开发基本要求

    10.2 AI应用系统开发基本流程

    10.3 项目案例:人脸情感识别应用实践

    视频数3
  • 第十一章  作业测试
    第十一章 自然语言处理建模

    11.1 NLP概述

    11.2 NLP技术基础

    11.3 经典NLP模型

    11.4 Transformer结构

    视频数5
  • 第十二章  作业测试
    第十二章 大语言模型与生成式人工智能

    12.1 大语言模型与生成式人工智能(一)

    12.2 大语言模型与生成式人工智能(二)

    视频数2
  • 第十三章  作业测试
    第十三章 预训练微调与多模态模型

    13.1 私人助手定制

    13.2 多模态大语言模型

    视频数4
  • 期末考试