严伯钧AI通识课81节

 1. 为什么这门AI课程值得学习？ 
严伯钧AI通识课以81节系统化内容，全面覆盖人工智能领域的核心知识体系。课程从基础概念讲起，逐步深入到机器学习、神经网络等关键技术，最后探讨AI在各行业的商业应用。这种循序渐进的教学设计，特别适合希望系统掌握AI知识的学习者。 

不同于碎片化的网络资讯，这门课程构建了完整的认知框架，帮助学习者建立对人工智能的立体理解。从技术原理到哲学思考，从基础算法到前沿应用，内容既专业又通俗易懂。 

 2. 课程核心内容模块解析 
课程分为九大知识模块，每个模块包含9节精心设计的视频课程： 

- AI基础认知：探讨人工智能的本质与发展趋势 

- 技术实现路径：详解机器学习三大方法 

- 神经网络原理：从人脑运作机制到深度学习 

- 生成式AI应用：包括Transformer架构解析 

- 商业落地场景：分析AI在各领域的创业机会 

- 伦理与未来：思考AI发展带来的哲学命题 

特别值得关注的是，课程不仅讲解技术原理，还专门设置了AI商业应用模块，帮助学习者把握产业机会。 

 3. 讲师严伯钧的专业背景 
严伯钧是知名科技教育者，擅长将复杂的技术概念转化为通俗易懂的内容。他的教学特点在于： 

- 融合科技与人文视角 

- 注重基础原理的透彻讲解 

- 强调知识体系的系统性构建 

- 善于用生活化案例解释抽象概念 

在课程中，严伯钧不仅传授AI知识，更引导学习者思考技术发展背后的逻辑与规律，培养批判性思维。 

 4. 这门课程适合哪些人群？ 
严伯钧AI通识课适合以下几类学习者： 

- 希望系统了解AI技术的职场人士 

- 准备进入AI相关领域的创业者 

- 需要补充AI知识的传统行业从业者 

- 对人工智能感兴趣的非技术背景人群 

- 希望把握AI商业机会的投资者 

课程内容设计兼顾深度与广度，既不会过于技术化让初学者却步，又能提供足够的专业洞见。 

 5. 课程特色与学习收获 
通过81节课程的学习，你将获得： 

- 对AI技术发展脉络的清晰认知 

- 理解机器学习、深度学习等核心概念 

- 掌握生成式AI的应用方法 

- 发现AI在各行业的商业机会 

- 建立对AI伦理的前瞻性思考 

- 获得实用的AI应用指导 

课程特别强调学以致用，每章节都设有实践指导，帮助学习者将知识转化为实际能力。从基础概念到前沿应用，这门课程为学习者提供了全面了解人工智能的绝佳机会。

资源目录列表：

├─【创业课程资料】AI入门必听！严伯钧81节通识课，精华全在这里【完整版】
│  ├─1.1-AI：人类最后一项重要发明.mp4
│  ├─1.2-人工智能的“智能”本质：信息复杂度的跃迁.mp4
│  ├─1.3-人工智能的爆发点，为什么是“语言”？.mp4
│  ├─1.4-AI将取代哪些行业？.mp4
│  ├─1.5-AI最先取代的行业：金融.mp4
│  ├─1.6-AI取代不了的行业有哪些？.mp4
│  ├─1.7-用好AI的法门：问题比答案重要.mp4
│  ├─1.8-AI通识课，到底讲什么东西？.mp4
│  ├─1.9-如何检验你的AI学习成果？.mp4
│  ├─2.1-人工智能的终极目标：像人一样解决问题.mp4
│  ├─2.2-人工智能包括哪些方面？AI=ANI+AGI.mp4
│  ├─2.3-人工智能有哪些实现方式？.mp4
│  ├─2.4-人工智能的核心领域：机器学习.mp4
│  ├─2.5-通往AGI之路.mp4
│  ├─2.6-什么是ScalingLaw？.mp4
│  ├─2.7-AGI：大力真的可以出奇迹吗？.mp4
│  ├─2.8-人工智能真的只能只能是个“黑盒”吗？.mp4
│  ├─2.9-负责任的人工智能.mp4
│  ├─3.1-机器学习：人工智能的地基.mp4
│  ├─3.2-机器学习三大法宝：监督学习.mp4
│  ├─3.3-监督学习：人脸识别.mp4
│  ├─3.4-机器学习三大法宝：无监督学习.mp4
│  ├─3.5-无监督学习：K均值算法.mp4
│  ├─3.6-机器学习三大法宝：强化学习.mp4
│  ├─3.7-强化学习：具身智能.mp4
│  ├─3.8-强化学习：空间人工智能.mp4
│  ├─3.9-如何用强化学习打Dota2？.mp4
│  ├─4.1-“你才搞神经网络，你全家都搞神经网络”.mp4
│  ├─4.2-人脑是如何运作的？.mp4
│  ├─4.3-神经网络就是模拟人脑.mp4
│  ├─4.4-神经网络的基本结构.mp4
│  ├─4.5-为什么GPU比CPU强？.mp4
│  ├─4.6-什么是DeepLearning？.mp4
│  ├─4.7-如何打造有用的神经网络？.mp4
│  ├─4.8-神经网络如何“反思”？.mp4
│  ├─4.9-AlphaGO是如何打造的？.mp4
│  ├─5.1-什么是生成式AI？.mp4
│  ├─5.2-什么是神经网络的架构？.mp4
│  ├─5.3-Transformer架构.mp4
│  ├─5.4-文生图：扩散模型.mp4
│  ├─5.5-文生影片：扩散-transformer-模型.mp4
│  ├─5.6-AI时代的新职业：提示词工程师.mp4
│  ├─5.7-提示词的妙用.mp4
│  ├─5.8-生成式AI的产品设计思路：把AI当成人.mp4
│  ├─5.9-生成式AI的产品设计思路：让AI把你当成人.mp4
│  ├─6.1-AI的核心价值：降低复杂度.mp4
│  ├─6.2-智能体.mp4
│  ├─6.3-微调.mp4
│  ├─6.4-智能体工作流.mp4
│  ├─6.5-情感陪伴.mp4
│  ├─6.6-影音创作.mp4
│  ├─6.7-科研提效.mp4
│  ├─6.8-专业服务.mp4
│  ├─6.9-智慧创造.mp4
│  ├─7.1-基础大模型没有机会.mp4
│  ├─7.2-中间层的整合创业机会.mp4
│  ├─7.3-专业领域大模型.mp4
│  ├─7.4-信息整合领域的创业.mp4
│  ├─7.5-创作领域的创业机会.mp4
│  ├─7.6-销售领域的创业机会.mp4
│  ├─7.7-教育领域的创业机会.mp4
│  ├─7.8-知识自动化领域的创业机会.mp4
│  ├─7.9-AI+web3的创业机会.mp4
│  ├─8.1-机器人三定律.mp4
│  ├─8.2-如何教AI“做人”？.mp4
│  ├─8.3-教狗上厕所vs教人上厕所.mp4
│  ├─8.4-量子力学的风险.mp4
│  ├─8.5-AI的意识会觉醒吗？.mp4
│  ├─8.6-AI拥有权利吗？.mp4
│  ├─8.7-拔插头管用吗？.mp4
│  ├─8.8-脑机接口：碳基生命与硅基生命的融合.mp4
│  ├─8.9-脑机接口的风险：AI成瘾.mp4
│  ├─9.1-AI智能的来源：涌现.mp4
│  ├─9.2-AI与“炼金术”.mp4
│  ├─9.3-AI与休谟：因果律不存在.mp4
│  ├─9.4-AI与维特根斯坦：语言的边界就是认知的边界.mp4
│  ├─9.5-AI与尼采：硅基生命是人类的进化方向吗？.mp4
│  ├─9.6-AI与笛卡尔：如何让AI有逻辑？.mp4
│  ├─9.7-AI与中医.mp4
│  ├─9.8-AI与人类永生：上传意识靠谱吗？.mp4
│  ├─9.9-AI将带领我们去往何方？.mp4