- (新)第73集 9.9 人工智能与人类社会未来：奇点理论-畅想未来
- (新)第72集 9.8 人工智能与人类社会未来：科幻作品中的人工智能
- (新)第71集 9.7 微软亚研院潘天佑副院长访谈：人工智能与人类的关系
- 第70集 9.6 微软亚研院潘天佑副院长访谈：伦理规范的影响
- 第69集 9.5 微软亚研院潘天佑副院长访谈：人工智能各个领域发展
- 第68集 9.4 人工智能与人类社会未来：伦理规范-公共政策
- 第67集 9.3 人工智能与人类社会未来：伦理规范-社会层面
- 第66集 9.2 人工智能与人类社会未来：挑战-人文视角
- 第65集 9.1 人工智能与人类社会未来：挑战-技术视角
- 第64集 8.11 人工智能应用：自动驾驶
- 第63集 8.10 微软亚研院周明副院长访谈：人工智能应用-自然语言处理未来展望
- 第62集 8.9 微软亚研院周明副院长访谈：人工智能应用-自然语言处理当前成就
- 第61集 8.8 微软亚研院周明副院长访谈：人工智能应用-自然语言处理综述
- 第60集 8.7 人工智能应用：人脸识别和情感计算
- 第59集 8.6 人工智能应用：语音识别-个人助理
- 第58集 8.5 微软亚研院张益肇副院长访谈：人工智能应用-医疗+AI未来展望
- 第57集 8.4 微软亚研院张益肇副院长访谈：人工智能应用-医疗+AI当前成就
- 第56集 8.3 微软亚研院张益肇副院长访谈：人工智能应用-医疗+AI综述
- 第55集 8.2 人工智能应用：医学影像分析
- 第54集 8.1 人工智能应用 ：图像识别与分类
- 第53集 7.8 基于神经网络的智能系统II：实例5 FlappyBird代码运行及说明
- 第52集 7.7 基于神经网络的智能系统II：熟能生巧
- 第51集 7.6 基于神经网络的智能系统II：尝遍百草：e-greedy
- 第50集 7.5 基于神经网络的智能系统II：价值判断Q函数
- 第49集 7.4 基于神经网络的智能系统II：状态、动作、回报
- 第48集 7.3 基于神经网络的智能系统II：试错式学习
- 第47集 7.2 基于神经网络的智能系统II：让人工智能学会玩游戏
- 第46集 7.1 基于神经网络的智能系统II：监督学习和非监督学习
- 第45集 6.7 基于神经网络的智能系统：手写数字识别代码运行及说明
- 第44集 6.6 基于神经网络的智能系统：反向传播
- 第43集 6.5 基于神经网络的智能系统：优化器优化函数
- 第42集 6.4 基于神经网络的智能系统：计算损失函数
- 第41集 6.3 基于神经网络的智能系统：网络构建
- 第40集 6.2 基于神经网络的智能系统：实例4 手写数字识别
- 第39集 6.1 基于神经网络的智能系统：神经元与神经网络
- 第38集 5.7 基于仿生算法的智能系统：基因遗传算法代码运行及说明
- 第37集 5.6 基于仿生算法的智能系统：自然选择（适应度函数判定）
- 第36集 5.5 基于仿生算法的智能系统：遗传和变异
- 第35集 5.4 基于仿生算法的智能系统：拼图的基因
- 第34集 5.3 基于仿生算法的智能系统：实例3 拼图游戏
- 第33集 5.2 基于仿生算法的智能系统：基因遗传算法
- 第32集 5.1 基于仿生算法的智能系统：仿生算法简介
- 第31集 4.6 基于决策树和搜索的智能系统：井字棋代码运行及说明
- 第30集 4.5 基于决策树和搜索的智能系统：从国际象棋到围棋
- 第29集 4.4 基于决策树和搜索的智能系统：启发式算法
- 第28集 4.3 基于决策树和搜索的智能系统：Alpha-Beta剪枝
- 第27集 4.2 基于决策树和搜索的智能系统：最大最小值法
- 第26集 4.1 基于决策树和搜索的智能系统：估值决策
- 第25集 3.7 基于决策树和搜索的智能系统：读心术代码运行及说明
- 第24集 3.6 基于决策树和搜索的智能系统：虚拟机安装与使用
- 第23集 3.5 基于决策树和搜索的智能系统：博弈树
- 第22集 3.4 基于决策树和搜索的智能系统：实例2 井字棋
- 第21集 3.3 基于决策树和搜索的智能系统：专家系统应用与发展
- 第20集 3.2 基于决策树和搜索的智能系统：和人类一样的判断方式
- 第19集 3.1 基于决策树和搜索的智能系统：实例1 读心术
- 第18集 2.9 微软亚研院刘铁岩副院长访谈：人工智能发展简史-未来
- 第17集 2.8 微软亚研院刘铁岩副院长访谈：人工智能发展简史-热潮
- 第16集 2.7 微软亚研院刘铁岩副院长访谈：人工智能发展简史-历史
- 第15集 2.6 人工智能发展状况
- 第14集 2.5 第三次热潮
- 第13集 2.4 第二次热潮
- 第12集 2.3 第一次热潮
- 第11集 2.2 人工智能经典问题
- 第10集 2.1 什么是人工智能
- 第9集 1.9 人工智能改变世界：微软新视界Center One
- 第8集 1.8 微软亚洲研究院院长洪小文博士寄语计算机教育
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- 第6集 1.6 医疗健康
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- 第1集 1.1 家庭助手
课程面向大学生和社会公众，结合社会热点和算法实践项目，介绍人工智能技术的基本概念、发展历史、经典算法、应用领域和对人类社会的深远影响，展示信息社会各领域中人工智能的应用发展前景，为大学生和社会公众提供一个深入理解人工智能的入门基础。
关注公众号:diyijc_com 问题反馈
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