严伯钧AI通识课81讲

 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，构建了人工智能领域的完整认知框架。课程不仅涵盖机器学习、神经网络等核心技术原理，更聚焦AI在金融、创作、教育等行业的实际应用场景。通过哲学思辨与技术解析的双重视角，帮助学习者建立对人工智能的立体理解，避免陷入碎片化知识陷阱。   

 2. 课程核心内容解析   
课程分为九大模块：从AI本质与行业影响（模块1）切入，逐步深入机器学习三大方法（模块3）、神经网络架构（模块4），再到前沿的生成式AI技术（模块5）和智能体工作流（模块6）。特别值得关注的是模块8-9，探讨了AI伦理、意识觉醒等深度议题，如"脑机接口风险"、"AI权利边界"等，展现技术背后的人文思考。   

 3. 独特教学亮点   
严伯钧采用"问题导向"教学法，每节课都围绕核心问题展开。例如"AI为什么先取代金融行业？"（1.5节）、"如何用强化学习打Dota2？"（3.9节），通过具体案例揭示抽象原理。课程还包含Transformer架构（5.3节）、扩散模型（5.4节）等关键技术拆解，配合AlphaGo、ChatGPT等典型应用分析，让复杂理论变得可感知。   

 4. 适合哪些人群学习？   
- 希望系统掌握AI知识的职场人士   

- 需要理解技术边界的行业决策者   

- 对AI伦理和未来趋势感兴趣的思考者   

- 计划进入AI相关领域的转行者   

课程特别强调"提问能力比记忆答案更重要"（1.7节），即使非技术背景学员，也能通过模块7的创业机会分析、模块6的应用案例获得实用洞察。   

 5. 讲师严伯钧的专业背景   
作为跨界科学传播者，严伯钧擅长用通俗语言解析复杂概念。其课程融合了计算机科学、认知心理学和哲学多维视角，尤其在"AI与维特根斯坦"（9.4节）、"AI与笛卡尔"（9.6节）等章节中，展现了独特的人文科技交叉思考。   

这门课程的价值在于构建完整的AI认知地图——从技术底层到应用顶层，从当前局限到未来可能。81节内容既可作为系统学习路径，也能按需选取模块精研，是应对AI时代的思维工具箱。

资源目录列表：

├─严伯钧AI精品通识课（81节课完整版）
│  ├─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Scaling Law？.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Deep Learning？.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