【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術
(簡單初步提綱)
北京前沿未來科技產業發展研究院為貫徹和落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》(國發〔2025〕11號),推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合,讓人工智能賦能千行百業,特推出“人工智能+”系列培訓課程:
【人工智能培訓課程之一】“人工智能+”的頂層設計與政策支撐
【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術
【人工智能培訓課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例
【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業生態
【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣
【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業監管和安全治理
第一部分:理論基石:支撐人工智能發展的核心理論
1.1 數學基礎:構建智能模型的基石
1.1.1 線性代數:張量運算與數據表示
1.1.2 概率論與統計:不確定性度量與貝葉斯推理
1.1.3 微積分與優化:模型訓練與梯度下降
1.1.4 信息論:模型壓縮與特征提取
1.2 計算理論基礎:界定智能的邊界與能力
1.2.1 計算復雜性理論:P、NP與NP難問題
1.2.2 自動機與可計算性理論:圖靈機與丘奇-圖靈論題
1.2.3 算法設計:排序、搜索與動態規劃
1.3 認知科學基礎:啟發人工智能的研究路徑
1.3.1 符號主義:物理符號系統與邏輯推理
1.3.2 連接主義:人工神經網絡與并行分布處理
1.3.3 行為主義:感知-行動與強化學習
第二部分:技術核心:驅動“人工智能+”的底層技術群
2.1 機器學習:賦予機器從數據中學習的能力
2.1.1 監督學習:回歸與分類(如SVM、決策樹)
2.1.2 無監督學習:聚類與降維(如K-means、PCA)
2.1.3 強化學習:智能決策與馬爾可夫決策過程
2.2 深度學習:引領本輪AI浪潮的引擎
2.2.1 核心網絡結構:卷積神經網絡、循環神經網絡、Transformer
2.2.2 生成式模型:生成對抗網絡、擴散模型
2.2.3 訓練技巧:反向傳播、正則化、注意力機制
2.3 自然語言處理:實現人機自然交互的關鍵
2.3.1 詞向量與語義理解:從One-hot到Word2Vec
2.3.2 大語言模型:GPT、BERT等架構與原理
2.3.3 關鍵任務:機器翻譯、信息抽取、文本生成
2.4 計算機視覺:賦予機器“看”和理解的能力
2.4.1 圖像分類與目標檢測:YOLO、Faster R-CNN
2.4.2 圖像分割與生成:全卷積網絡、Stable Diffusion
2.4.3 三維視覺與視頻理解:SLAM、動作識別
第三部分:融合演進:面向“人工智能+”的前沿關鍵技術
3.1 大模型技術:推動AI成為通用性技術
3.1.1 預訓練與微調范式:Scaling Law與涌現能力
3.1.2 多模態大模型:融合文本、圖像、聲音的統一架構
3.1.3 高效輕量化技術:模型壓縮、剪枝、量化
3.2 具身智能與機器人技術
3.2.1 環境感知與多傳感器融合
3.2.2 運動規劃與控制:模仿學習、強化學習
3.2.3 世界模型與因果推理
3.3 AI4S(科學智能):AI驅動科學研究新范式
3.3.1 生物醫藥:蛋白質結構預測(AlphaFold)
3.3.2 材料科學:高效發現與設計新材料
3.3.3 氣候科學:高精度氣候模擬與預測
3.4 智能體與決策智能
3.4.1 自主智能體:ReAct、AutoGPT等架構
3.4.2 多智能體系統:協作、競爭與通信
3.4.3 復雜系統決策:仿真模擬與戰略推理
第四部分:支撐與挑戰:關鍵使能技術與未來發展
4.1 關鍵使能技術:為AI提供運行的“水和電”
4.1.1 算力基礎設施:GPU、TPU等AI專用芯片
4.1.2 軟件框架:TensorFlow、PyTorch等深度學習框架
4.1.3 數據工程技術:數據清洗、標注與治理
4.2 可信AI與治理技術:確保AI安全、可靠、負責任
4.2.1 可解釋AI:打開模型“黑箱”,增強決策透明度
4.2.2 公平性與偏見緩解:確保算法公正,防止歧視
4.2.3 魯棒性與安全:防御對抗性攻擊,提升系統穩定性
4.2.4 隱私保護技術:聯邦學習、差分隱私
4.3 未來發展方向與核心挑戰
4.3.1 理論前沿:通用人工智能的路徑探索
4.3.2 技術瓶頸:能耗、算力需求與數據依賴
4.3.3 交叉融合:與腦科學、量子計算等領域的結合
授課老師:北京前沿未來科技產業發展研究院 院長陸峰博士
(信息來源:北京前沿未來科技產業發展研究院)
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