第1章 绪论 本章主要围绕人工智能的基本含义和应用发展过程与现状，从宏观上让学生了解人工智能的基本知识，认识人工智能技术在当前社会发展的应用定位和发展前景。 课时 第一节 人工智能的概念 一、智能 二、人工智能 三、人工智能主要技术 第二节 人工智能的发展 一、基本情况 二、发展三阶段 第三节 人工智能应用领域 一、自然语言处理 二、计算机视觉 三、机器人 第四节 人工智能产业 一、人工智能产业发展与挑战 二、中国的人工智能行业发展 第2章 数据与算法 本章主要介绍与人工智能技术相关的一些数据基础知识和算法基本思想，同时也对数据素养、计算思维等一些相关话题展开说明。 课时 第一节 数据与数据素养 一、数据 二、信息、知识和智慧 三、大数据 四、数据素养 第二节 算法与计算思维 一、算法 二、程序设计语言 三、计算思维 第3章 搜索方法 本章主要对包括简单状态下的搜索、局部搜索和对抗搜索等几种常见搜索算法做出说明，并结合实际应用对算法设计的特点也给出解释。 课时 第一节 简单状态下的搜索 一、无信息搜索 二、有信息搜索 第二节 高级搜索 一、局部搜索 二、极小极大搜索 三、Alpha-Beta剪枝搜索 四、蒙特卡罗树搜索 第三节 综合应用 一、投资组合优化 二、高德地图导航 第4章 知识方法 本章介绍的方法主要围绕知识推理和知识图谱等内容，介绍相关人工智能的实现方法及其主要应用。 课时 第一节 知识推理 一、知识的概念 二、基于逻辑的知识表示与推理 三、基于语义网络的知识表示与推理 第二节 知识图谱 一、本体与知识图谱 二、命名实体 三、常见的知识图谱 四、知识图谱的知识推理应用 第三节 综合应用 一、知识图谱在用户画像中的应用 第5章 机器学习方法 本章主要介绍机器学习方法的基本含义和方法，包括模型构建、数据训练、效果评价等内容，该方法为现代人工智能主要技术方法，可以为后续章节的内容讲解提供基础。 课时 第一节 机器学习 一、基本概念 二、主要特点 第二节 基本过程 一、数据处理 二、模型构建 三、模型评价 第三节 高级使用 一、非参数模型 二、集成学习 第四节 综合应用 一、机器学习的应用实施方法 第6章 神经网络与深度学习 本章将结合深度学习理论的发展历史，对其工作原理和应用价值做出详细的介绍。后续学习内容都需要深度学习方法的支撑，因此本章内容也是学习后续章节内容的必要基础知识。 课时 第一节 神经网络 一、产生背景 二、模型特点 第二节 深度学习 一、产生背景 二、模型结构 三、模型种类 第三节 综合应用 一、推荐系统中的深度学习方法应用 第7章 自然语言处理 本章主要结合自然语言处理要解决的问题、历史发展和当前主要的自然源处理方法，尤其是深度学习为基础的方法，对自然语言处理相关理论知识和实际应用做出讲解。 课时 第一节 基本概念 一、语言与自然语言 二、自然语言处理 第二节 自然语言处理方法 一、统计语言模型方法 二、深度学习语言模型方法 第三节 综合应用 一、情感分析 二、古籍处理 第8章 大语言模型 本章结合大语言模型的主要方法及其应用，从技术、机器智能和伦理等多方面介绍了大语言模型的特点和实际价值。 课时 第一节 基本概念 一、概念与特点 二、发展历史 三、主要技术 第二节 应用服务与管理 一、多模态信息服务 二、智能与意识 三、伦理问题 第三节 综合应用 一、大语言模型的企业应用案例 第9章 人工智能应用与管理 本章主要对当前人工智能技术应用从发展问题和伦理问题两个方面进行了理论总结和观点说明，启发读者对相关问题的进一步思考。同时，也对目前国内外，尤其是中国近年来的人工智能行业发展与管理现状做出说明，以期更加了解人工智能的实际应用情况。 课时 第一节 人工智能技术应用的思考 一、人工智能的发展问题 二、人工智能的伦理问题 第二节 人工智能行业应用与管理 一、人工智能行业的发展现状 二、人工智能行业的政策管理 三、人工智能行业的法律监管