| 课程大纲 本课程分为8周，每周包括10个左右10分钟以内的视频课程。 1 新闻热点与身边的人工智能 1.1 家里的AI：扫地机器人/智能音箱/智能家居/教育/个人助手 1.2 语音识别/自动翻译：法庭速记/同声传译 1.3 图像识别：手机中的照片整理/美颜处理/安防 1.4 会下棋的人工智能：AlphaGo 1.5 自动驾驶/工业机器人：汽车/公交车/卡车 1.6 医疗健康：监测诊断 1.7 金融：智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管 1.8 微软亚洲研究院院长洪小文博士寄语计算机教育 2 人工智能发展简史 2.1 什么是人工智能？ 2.2 人工智能发展历史 2.3 人工智能经典问题（图灵测试，中文屋） 2.4 人工智能第一次浪潮：最早的神经元 2.5 人工智能第二次浪潮：专家系统 2.6 人工智能第三次浪潮：深度神经网络 2.7 访谈2-1（微软亚洲研究院刘铁岩副院长：历史） 2.8 访谈2-2（微软亚洲研究院刘铁岩副院长：热潮） 2.9 访谈2-3（微软亚洲研究院刘铁岩副院长：未来） 3 基于决策树和搜索的智能系统 3.1 实例1：读心术（建立二分查找的规则） 3.2 和人类一样的判断方式：专家系统 3.3 专家系统应用与发展 3.4 实例2：井字棋（决策树介绍） 3.5 双方零和完全信息博弈的搜索树 3.6 基于搜索树对局面进行估值决策 3.7 最大最小值法（Minimax） 3.8 Alpha-Beta剪枝 3.9 启发式搜索 3.10 从国际象棋到围棋 3.11 实际代码与运行结果 4 基于仿生算法的智能系统I 4.1 仿生算法简介 4.2 基因遗传算法（初始种群、遗传变异、评估淘汰） 4.3 实例3：拼图游戏 4.4 拼图的基因 4.5 遗传和变异 4.6 自然选择 4.7 实际代码与运行结果 5 基于神经网络的智能系统 5.1 神经元与神经网络 5.2 实例4：手写数字识别 5.3 构建网络参数 5.4 计算损失函数 5.5 通过优化器优化参数 5.6 反向传播 5.7 实际代码与运行结果 6 基于神经网络的智能系统II 6.1 监督学习和非监督学习 6.2 实例5：Flappybird（让人工智能学会玩游戏） 6.3 试错式学习 6.4 State-action-reward 6.5 价值判断：Q函数 6.6 遍尝百草：e-greedy 6.7 熟能生巧：持续更新Q函数 6.8 实际代码与运行结果 7 人工智能应用 7.1 图像识别与分类 7.2 医学影像分析 7.3 访谈7-1（微软亚洲研究院张益肇副院长：医疗+AI综述） 7.4 访谈7-2（微软亚洲研究院张益肇副院长：当前成就） 7.5 访谈7-3（微软亚洲研究院张益肇副院长：未来展望） 7.6 语音识别——个人助理（siri/google assistant/微软小冰小娜） 7.7 人脸识别和情感计算 7.8 访谈7-4（微软亚洲研究院周明副院长：自然语言处理综述） 7.9 访谈7-5（微软亚洲研究院周明副院长：当前成就） 7.10 访谈7-6（微软亚洲研究院周明副院长：未来展望） 7.11 自动驾驶 8 人工智能与人类社会未来 8.1 挑战：技术视角 8.2 挑战：人文视角 8.3 访谈8-1（微软亚洲研究院潘天佑副院长：AI各个领域发展） 8.4 伦理规范：社会层面 8.5 伦理规范：公共政策层面 8.6 访谈8-2（微软亚洲研究院潘天佑副院长：伦理规范的影响） 8.7 访谈8-3（微软亚洲研究院潘天佑副院长：人工智能人才培养） 8.8 科幻作品中的人工智能（影视作品：AI，Her，攻壳机动队，黑客帝国） 8.9 奇点理论：畅想未来 |
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