通识教育
General Education
人工智能通识
面向理、工、农、医、文、理、法、哲等各学科的人工智能通识课程
教学团队
丛润民
史洋
张敬林
蒋超亚
课程模块
人工智能通识（科技素养）
本科生 · sd01714180 · 32学时
第1讲 人工智能概述
第2讲 知识推理与问题求解
第3讲 机器学习基础
第4讲 深度学习
第5讲 强化学习
第6讲 智能之眼——视觉感知
第7讲 智能之躯——具身智能
第8讲 AI卫士——智慧医疗
第9讲 AI助手——智慧生活
第10讲 人工智能前沿
第11讲 人工智能思辨
人工智能基础与前沿
研究生 · 0440142 · 16学时
第1讲 人工智能概述
第2讲 知识推理与问题求解
第3讲 机器学习基础
第4讲 深度学习
第5讲 人工智能前沿技术
第6讲 人工智能技术应用
第7讲 AI伦理与安全思辨
课程教材
智慧课程平台
知识点视频合集
1. 什么是人工智能
10:09
2. 图灵测试
06:28
3. 人工智能发展史
09:39
4. ChatGPT：走向通用AI之路
06:21
5. 大模型时代下的人工智能
09:59
6. AI理解之基：知识表示
09:05
7. 寻根溯源之法：知识推理
08:55
8. 上下求索之刃：搜索求解
11:07
9. 田忌赛马的制胜启示：博弈论
10:36
10. 信任与背叛的无声较量：囚徒困境
09:55
11. 机器学习：数据与经验的转化大师
07:37
12. 模型“封神榜”
09:12
13. 织就认知的“深层脉络”：深度学习
11:06
14. 在试错中成长：强化学习
11:14
15. 打造数据的“社交圈”：图学习
10:37
16. 数据孤岛的破局者：联邦学习
10:39
17. 让模型举一反三：迁移学习
11:04
18. 从感知机到深度神经网络
11:32
19. 神经网络训练的驱动者——反向传播算法
10:38
20. 图像的解析能手：卷积神经网络
10:32
21. 序列建模神器：循环神经网络
10:24
22. 注意力便是你所需要的一切：Transformer
12:21
23. 在博弈中学习：生成对抗网络
11:21
24. 马尔可夫决策过程——以井字棋游戏为例
10:18
25. 解密贝尔曼方程
10:50
26. 当深度学习遇到强化学习
11:40
27. 智能机器人与强化学习
12:01
28. 智慧之眼——开启机器的超能力
11:23
29. 给画质开美颜：图像增强
11:08
30. 机器鹰眼：细粒度分类
10:28
31. AI侦探：目标检测
11:29
32. 剪影艺术家：图像分割
10:12
33. 揭秘阿凡达中的三维视觉
11:08
34. 让AI穿上机械战甲：具身智能
11:06
35. 从模仿中进化：模仿学习
10:20
36. 让理想照进现实：仿真到真实的迁移
10:53
37. 看智能机器人如何花式干活
11:02
38. 医生的好帮手：智慧医疗
10:49
39. 跨越距离的守护：远程医疗
11:14
40. AlphaFold：开启药物研发新纪元
12:08
41. “AI”上时尚
10:01
42. “AI”护盘中餐
10:05
43. 家中管家
10:31
44. 萝卜快跑
12:00
45. 以规模铸就优势：大模型的兴起与演进
11:39
46. AI新纪元的全能王者：多模态大模型
11:40
47. 大模型：从基础到垂域
11:25
48. “AI”上创作
12:32
49. 全新科学发现新范式——AI for Science
12:03
50. 玩转大模型
13:15
课程实践视频
课程负责人
丛润民
教授、博导、教育部青年长江学者
山东大学控制科学与工程学院
研究方向：人工智能、具身感知等
总浏览量
专业教育
Professional Education
人工智能基础与实践 (sd017341D0)
面向自动化、计算机、通信、电子等信息专业的人工智能专业课
教学团队
丛润民
张敬林
张聪
韩文程
贾潇
蒋超亚
程吉禹
李振华
理论课程大纲（16章）
人工智能概论
人工智能概述及深度学习简介
机器学习基础
机器学习方法及常用模型
前馈神经网络
神经网络结构及多层前馈网络
神经网络优化
反向传播与梯度计算、深度神经网络优化
卷积神经网络 I
卷积相关操作
卷积神经网络 II
经典卷积神经网络
循环神经网络 I
循环神经网络介绍
循环神经网络 II
长程依赖问题及LSTM、GRU
强化学习 I
马尔可夫决策过程、强化学习
强化学习 II
深度强化学习、大模型强化学习
先进神经网络架构
Transformer架构及其变种、Mamba等
生成式人工智能
VAE、GAN、Diffusion等
大模型原理与应用
大模型演进历程、预训练与微调范式
人工智能应用 I
AI在视觉感知中的应用
人工智能应用 II
AI在机器人、具身智能中的应用
人工智能应用 III
AI for Science、智慧医疗、智慧生活等
知识点视频合集
1. 绪论
01:35:49
2. 基础知识
01:34:43
3. 深度学习框架简介及Pytorch入门
01:02:52
4. 深度前馈网络
01:41:20
5. 深度模型优化与正则化
01:39:07
实验1. Pytorch基本操作
01:07:13
实验2. 前馈神经网络
01:25:28
6. 卷积神经网络 I
01:31:15
7. 卷积神经网络 II
01:45:25
实验3. 卷积神经网络
01:40:39
8. 循环神经网络 I
01:39:03
9. 循环神经网络 II
01:40:28
10. 无监督模型
01:41:44
实验4. 循环神经网络
01:07:48
11. 深度学习前沿与局限
08:55
12. 深度学习应用
59:21