人工智能是迅速发展的新兴学科，已经成为许多高新技术产品的核心技术。人工智能模拟人类智能解决问题，几乎在所有领域都有非常广泛的应用。

 本课程为入门级人工智能课程，适合初学者，可以帮助初学者实现“零基础”学习人工智能。本课程采用浙江工业大学王万良教授编著的专业教材《人工智能导论》（第4版），紧紧围绕人工智能的基本思想、基本理论、基本方法及其应用展开，并融合了人工智能的一些前沿内容。

 通过本课程的学习，可以掌握知识表示、确定性和不确定性推理、搜索、进化计算、群智能、人工神经网络、专家系统、机器学习等基本理论与实用方法，了解深度学习、知识图谱等人工智能研究前沿内容，通过人工智能应用实例及虚拟仿真实验，可以提高应用人工智能理论解决工程问题的能力。

    本课程的目标是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本方法，帮助学生形成对人工智能一般应用的轮廓性认识，为学生今后在相关领域应用人工智能方法奠定基础。  

      在线课程总成绩分为“不合格”、“合格”和“优秀”三个档次，其中总成绩小于60分为“不合格”，大于等于60分并且小于85分为“合格”，大于等于85分为“优秀”。合格和优秀的同学可付费申请认证证书。

     为了保证证书权威性，2019年10月起不再发放免费证书。

 学习者具备一定的计算思维及程序设计基础，以及线性代数、概率论等数学知识即可。

[1]王万良.人工智能及其应用（第4版），高等教育出版社，2020年6月（教材官网）

[2]王万良.人工智能导论（第4版），高等教育出版社，2017年7月（教材官网）

[3]吴飞.人工智能导论：模型与算法，高等教育出版社，2020年

[4]李德毅，人工智能导论，中国科学技术出版社，2018年

[5]Stuart Russell and Peter Norvig, “Artificial Intelligence – A Modern Approach (3rd ed)”, . Prentice Hall, Dec. 11, 2009.

[6]Stuart Russell等著，殷建平等译：《人工智能：一种现代的方法 (第3版)》，清华大学出版社，2013年11月1日。

注：这本书是上述参考书籍[5]的中译本

Q :  人工智能与机器学习、大数据这几个概念之间存在怎样的联系？

A :  人工智能（Artificial Intelligence， AI）是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。

    机器学习（Machine Learning）是指用大量数据训练出一个模型的过程，使它可以代替人类完成一些简单的任务。机器学习是目前人工智能最为主流的实现方式。

    大数据（Big Data）提供了机器学习中训练模型所需要的基础原料。 而对于这些数量惊人、形式多变的数据进行收集、管理、分析等的技术，则被称为“大数据技术”。其中会涉及机器学习中的一些学习算法和分析工具。

Q :  学习人工智能，需要哪些基础知识？

A :  目前人工智能技术归根到底是建立在数学基础之上的。所以要学习人工智能，首先需掌握必备的数学基础知识，比如线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论、形式逻辑等。但没有基础的同学也不用担心，因为本门课会在用到这些知识时，进行知识盲点的复习。

Q :  人工智能发展前景如何？

A : 在现如今的世界背景之下，各国都把人工智能列为一项备受重视的技术，我国也不例外。目前，由于大规模数据和大规模算力的基本方法论日益成熟，人工智能一定会迅猛发展。然而，我们也应该清楚地认识到，人工智能技术目前依然依赖于专家设置的体系结构，学习性也依赖于人工设计的算法。广义的、通用的、面向实用的人工智能理论与技术还需要一个较为漫长的发展过程。