面向北師大在校生！選張江課程，贈集智學園VIP還可以兼職字幕員

導語

面向北京師范大學全體在讀學生（含珠海校區(qū)），系統(tǒng)科學學院張江教授攜《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》與《復雜性思維》兩門精品課程同步開課。課程立足復雜系統(tǒng)前沿領(lǐng)域，兼顧人工智能核心技術(shù)傳授與跨學科思維培育，注重理論深耕與實踐落地，助力校內(nèi)學子夯實專業(yè)基礎(chǔ)、提升認知層次與科研實踐能力。

課程考核靈活、修讀友好，專為北師大校內(nèi)學生定制專屬福利——選課即贈集智學園VIP會員，表現(xiàn)優(yōu)異者可獲得實踐兼職機會，為不同學科背景的校內(nèi)同學，打造兼具學術(shù)深度與應(yīng)用價值的專屬學習平臺。

北師大最受歡迎教授之一(曾獲北京師范大學第十一屆青年教師教學基本功比賽（理科組）一等獎)，全網(wǎng)超39萬學員力薦！

張江老師不僅是北師大系統(tǒng)科學學院教授、集智俱樂部、集智學園創(chuàng)始人，更是混沌學園、得到APP人氣講師，他的課程被譽為“改變世界觀的神課”。2019年他在混沌分享的《復雜性思維》課程贏得超39萬學員的喜愛，大家評價這是能夠重塑認知框架的一門課。

為什么張江老師的課一座難求？ 因為他能把最燒腦的復雜科學講得深入淺出、風趣幽默！無論多么晦澀的概念，在他嘴里都變得生動有趣、通俗易懂。聽過他課的同學都說：“原來混沌理論可以這么好玩！第一次覺得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么有意思！”

現(xiàn)在，這位“用復雜科學理解世界”的明星教授，帶著兩門重磅課程來到你面前！

在《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》課程中，你將深入學習機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型、因果推理等硬核技術(shù)，探索如何用AI破解復雜系統(tǒng)的奧秘。更酷的是，課程引入“氛圍編程”（Vibe Coding）實踐，帶你用最新AI編程工具輕松完成項目，零基礎(chǔ)也能玩轉(zhuǎn)代碼！

而《復雜性思維》則將混沌、涌現(xiàn)、分形、自指等深邃概念串聯(lián)成“復雜性階梯”，幫你重新理解生命、城市、網(wǎng)絡(luò)乃至宇宙的運行規(guī)律。從《黑客帝國》到《三體》，課堂討論燒腦又過癮，徹底升級你的認知框架！

重磅福利

選修張江老師課程，即贈送集智學園VIP會員，海量前沿課程免費學！表現(xiàn)優(yōu)異者還可加入字幕組兼職，邊學習邊賺零花！

學分好拿，考試好過！ 平時討論+項目匯報/開卷考試，輕松修學分，收獲硬本領(lǐng)！

名額有限，先到先得！ 無論你是理工科本碩博，還是渴望跨界思維的文科生，這里都有屬于你的未來賽道！

張江講的好不好？聽聽歷屆學長學姐們畢業(yè)八年后的真實評價吧！

課程介紹

面向復雜系統(tǒng)的人工智能（面向研究生）

背景

通用領(lǐng)域的自然語言交流、編寫代碼、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、新質(zhì)子模型的發(fā)現(xiàn)、輔助數(shù)學定理證明，所有這些不同領(lǐng)域的難題都正在被新興人工智能技術(shù)逐一攻破。人工智能， 特別是以機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為代表的智能技術(shù)，近年來獲得了迅猛的發(fā)展，它正在與各個學科發(fā)生交叉、融合，逐漸演化為一種解決各種復雜系統(tǒng)問題的跨學科方論，成為支撐復雜系統(tǒng)分析與建模的重要新興技術(shù)。

復雜系統(tǒng)是由大量的單元通過非線性的相互作用而形成的整體，并在不同尺度上展現(xiàn)出了不同的涌現(xiàn)現(xiàn)象和規(guī)律。一方面，機器學習與人工智能的新興技術(shù)可以輔助我們發(fā)現(xiàn)這些復雜系統(tǒng)隱藏在不同尺度上的運行規(guī)律，并實現(xiàn)優(yōu)化與控制，另一方面，從復雜系統(tǒng)中發(fā)展出來的理論與方法也可以幫助我們理解復雜人工智能系統(tǒng)的運行規(guī)律。

為了更好地融合復雜系統(tǒng)與人工智能這兩個重大領(lǐng)域，北師大系統(tǒng)科學學院張江教授開設(shè)《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》課程，內(nèi)容包括但不限于：人工智能簡介、機器 學習基礎(chǔ)、強化學習基礎(chǔ)、因果推斷基礎(chǔ)、面向復雜系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、在具體領(lǐng)域中的應(yīng)用等。

另外，本課程的實踐項目部分，將帶領(lǐng)大家一起學習使用最新的AI編程工具，用“氛圍編程”（Vibe Coding）方式完成小型AI項目。

教學目標

深入理解復雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、決策與控制的基本問題和常用方法

熟悉并掌握面向復雜系統(tǒng)的各種人工智能技術(shù)，包括但不限于：機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型、因果推理、決策控制等。

課程大綱（共48學時）

復雜系統(tǒng)與人工智能簡介

機器學習基本概念

基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

復雜系統(tǒng)自動建模框架

復雜動力學學習

生成式AI技術(shù)

大語言模型

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

因果科學簡介

基于世界模型的強化學習

因果涌現(xiàn)與多尺度建模

用復雜科學方法理解人工智能大模型

考核方式

平時考核：課堂討論與內(nèi)容共創(chuàng)

期末考核：項目匯報

面向?qū)ο?/strong>

理工科背景高年級本科生

理工科背景碩士、博士研究生

參考課程

吳恩達：Build with Andrew https://www.deeplearning.ai/courses/build-with-andrew/

Jure Leskovec: Machine Learning with Graphs, StanfordCS224W.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn

Steve Brunton: Data Driven Science and Engineering, University of Washington

https://www.youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNRpsRhXTMt8uJdIGz9-X_1-

Karthik Duraisamy: DATA-DRIVEN ANALYSIS AND MODELING OF COMPLEX SYSTEMS, Michigen institute for computational discovery and engineering, Michigen University.

https://micde.umich.edu/academic-programs-old/data-driven-course/

Sergey Levine: Deep Reinforcement Learning, CS 285 at UC Berkeley.

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

對復雜系統(tǒng)連續(xù)變化自動建模——Neural Ordinary Differential Equations解讀

https://campus.swarma.org/course/2046

復雜網(wǎng)絡(luò)自動建模在大氣污染中的應(yīng)用

https://campus.swarma.org/course/1998

兩套因果框架深度剖析：潛在結(jié)果模型與結(jié)構(gòu)因果模型

https://campus.swarma.org/course/2526

穩(wěn)定學習：發(fā)掘因果推理和機器學習的共同基礎(chǔ)

https://campus.swarma.org/course/2323

因果強化學習

https://campus.swarma.org/course/2156

張江：因果與機器學習能夠破解涌現(xiàn)之謎嗎

https://campus.swarma.org/course/4540

因果涌現(xiàn)理論提出者：Erik Hoel主題報告

https://campus.swarma.org/course/4317

如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)因果涌現(xiàn)——神經(jīng)信息壓縮器

https://campus.swarma.org/course/4874

標準化流技術(shù)簡介

https://campus.swarma.org/course/1999

帶隱狀態(tài)的強化學習世界模型

https://campus.swarma.org/course/4848

前置課程

Python編程基礎(chǔ)

深度學習原理與PyTorch：https://campus.swarma.org/course/956

復雜性思維（面向本科生）課程

背景

隨著技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能的飛速進步，我們生活的復雜世界正在逐步演變成為一張緊密聯(lián)系的大網(wǎng)。在其中，每個弱小個體的力量都可能被網(wǎng)絡(luò)迅速放大，從而使得地球村落任何一處小小的漣漪都有可能被“蝴蝶效應(yīng)”催化成蔓延全球的風暴，這一風暴必將反噬到每一個弱小個體，迫使他們的時間被撕裂得破碎不堪。

世界正在復雜、商業(yè)正在加速、經(jīng)濟正變得脆弱、科技正在崛起，連地球也會接二連三地為人類敲響環(huán)境警鐘：新冠肺炎，全球氣候變暖、貿(mào)易戰(zhàn)、金融危機……所有這一切將把人類推向何方？

《復雜性思維》課程將會把包括生命誕生、疾病傳播、人群聚集、城市發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)社交、公司興衰在內(nèi)的諸多課題融為一體，帶給你理解世界的新洞見。

誠然，一門課程無法就任何具體問題給出準確的答案。它能夠提供的是一套思維的腳手架——復雜性思維。在這一框架下，你可以將真實世界中紛繁復雜的現(xiàn)象梳理成一個個清晰的復雜科學概念。你會逐漸發(fā)現(xiàn)，其實宇宙的萬物都不過是復雜性演化之“道”在不同側(cè)面的展現(xiàn)，它可以催生地球上的第一個細胞；引發(fā)生態(tài)系統(tǒng)的突變；導致不可一世的霸道物種的滅絕，自然也指引了人類前進的方向。

在本課程中張江老師將用一套自己搭建的稱為“復雜性階梯”的框架串聯(lián)起眾多復雜性科學概念，包括混沌、秩序、自催化網(wǎng)絡(luò)、涌現(xiàn)、混沌邊緣、熱力學第二定律、分形、網(wǎng)絡(luò)、自指等等。

沿著復雜性階梯一路攀爬，復雜性層級將逐步提升。生命組織如此，人類組織亦是如此，它們其實都遵循著非常相似的復雜性規(guī)律。只不過由于每個系統(tǒng)演化所處的階段的不同，以及我們每個人看待這些事物的觀察視角不同，因而它就會呈現(xiàn)出令人眼花繚亂的復雜性。本課程則帶領(lǐng)你透過現(xiàn)象看到本質(zhì)。

課程大綱（32課時）

21世紀的復雜性科學

從混沌開始

秩序的起源

從聚集到涌現(xiàn)

涌現(xiàn)與斑圖

模擬復雜性

《馬姨》或《黑客帝國》大討論

混沌的邊緣

熵增與耗散結(jié)構(gòu)

從負熵流到冪律分布

規(guī)模法則與克萊伯定律

最優(yōu)設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)

城市生長與技術(shù)奇點

自復制與達爾文式進化

《三體》或《天才俱樂部》大討論

層級與自指

層級躍遷

量子化生存

東方智慧課程實踐

以AI氛圍編程（Vibe coding）+Python編程方式完成復雜系統(tǒng)模擬項目

面向?qū)ο?/strong>

任何學科本科生

考核方式

平時成績 + 開卷考試參考課程

得到：張江的《復雜科學前沿27講》：https://www.dedao.cn/course/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12

張江：復雜性思維2020：https://campus.swarma.org/v3/course/1112

永遠的經(jīng)典之復雜性思維2018（北師大隨堂錄）https://campus.swarma.org/v3/course/281

劉宇：復雜系統(tǒng)入門與實戰(zhàn)：https://campus.swarma.org/v3/course/4577

登陸數(shù)字京師-教務(wù)管理系統(tǒng)（https://onevpn.bnu.edu.cn/）選擇北京師范大學2025-2026學年春季學期張江老師的《面向復雜系統(tǒng)的人工智能》或《復雜性思維》課程。

如果你已經(jīng)在北師大報名系統(tǒng)中選修了這門課，請?zhí)钜幌卤韱危覀儠o你開通一學期集智學園vip權(quán)限

僅限北師大在讀學生（含珠海校區(qū)）