【课程简介】

本课程围绕人工智能的发展简史，系统梳理人工智能自 1956 年提出以来的演进脉络与关键技术突破。课程以时间为主线，依次介绍人工智能研究启航阶段的符号推理、早期神经网络、语义网络与专家系统，分析两次发展低谷产生的技术与现实原因，阐明研究范式与应用条件对人工智能发展的深刻影响。在此基础上，课程重点讲解第三次浪潮以来机器学习与深度学习的兴起，涵盖卷积神经网络、反向传播算法、ImageNet 挑战赛、AlexNet 等里程碑成果，并系统呈现 2012 年以来以大模型为代表的迅猛发展阶段，包括 Transformer 架构、BERT、GPT 系列模型以及多模态与生成式人工智能的最新进展。同时，课程结合中国在人工智能领域的重要贡献与国家发展规划，帮助学习者全面理解人工智能技术演进的内在逻辑、时代背景与现实意义，建立对人工智能发展的整体性认识。

【专家简介】

乔媛媛 北京邮电大学

美国麻省理工学院访问学者，教育部强国行专项行动团队负责人。在复杂数据分析领域深耕多年，科研成果已在各省市得到应用，获得省部级科学技术进步奖2项。获得全国高校人工智能教育大会优秀案例特等奖，全国电信类高校教师智慧教学案例一等奖，北京青教赛二等奖、最受学生欢迎奖等。主编《人工智能导论（文科版）》《人工智能导论（通识版）》中英双语数字教材，青少年科普教材《人工智能核心-神经网络》等。