第一章：人工智能概述
1.1 什么是人工智能？
定义、历史发展、研究范式
1.2 人工智能的应用领域
计算机视觉、自然语言处理、机器学习、强化学习等
1.3 人工智能的未来发展趋势
第二章：人工智能的数学基础
2.1 线性代数
向量、矩阵、张量等
2.2 概率论与统计学
概率分布、贝叶斯定理、假设检验等
2.3 微积分
导数、偏导数、梯度下降等
2.4 信息论
信息熵、交叉熵、KL散度等
第三章：机器学习基础
3.1 机器学习概述
有监督学习、无监督学习、强化学习
3.2 监督学习
线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等
3.3 无监督学习
聚类算法、降维算法
3.4 模型评估与选择
过拟合、欠拟合、交叉验证等
第四章：深度学习
4.1 神经网络基础
人工神经元、感知机、多层感知机
4.2 卷积神经网络
CNN结构、卷积层、池化层等
4.3 循环神经网络
RNN结构、LSTM、GRU等
4.4 注意力机制
自注意力机制、Transformer等
第五章：自然语言处理
5.1 自然语言处理概述
分词、词性标注、命名实体识别等
5.2 文本表示
One-hot编码、词嵌入、BERT等
5.3 自然语言生成
Seq2Seq模型、Transformer等
5.4 对话系统
第六章：计算机视觉
6.1 计算机视觉概述
图像分类、目标检测、图像分割等
6.2 特征提取
SIFT、HOG、CNN特征提取等
6.3 图像识别
深度学习在图像识别中的应用
第七章：强化学习
7.1 强化学习概述
马尔可夫决策过程、Q学习、深度Q网络
7.2 强化学习应用
游戏、机器人控制等
第八章：人工智能伦理与安全
8.1 人工智能的社会影响
隐私保护、就业问题、伦理困境等
8.2 人工智能安全
对抗样本、模型攻击、数据隐私保护等
第九章：人工智能的未来
9.1 人工智能的最新进展
大模型、生成式AI、AI for Science等
9.2 人工智能的挑战与机遇
可解释性、通用人工智能等
