【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術

【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術

（簡單初步提綱）

北京前沿未來科技產業發展研究院為貫徹和落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（國發〔2025〕11號），推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合，讓人工智能賦能千行百業，特推出“人工智能+”系列培訓課程：

【人工智能培訓課程之一】“人工智能+”的頂層設計與政策支撐

【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術

【人工智能培訓課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例

【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業生態

【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣

【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業監管和安全治理

第一部分：理論基石：支撐人工智能發展的核心理論

1.1 數學基礎：構建智能模型的基石

1.1.1 線性代數：張量運算與數據表示

1.1.2 概率論與統計：不確定性度量與貝葉斯推理

1.1.3 微積分與優化：模型訓練與梯度下降

1.1.4 信息論：模型壓縮與特征提取

1.2 計算理論基礎：界定智能的邊界與能力

1.2.1 計算復雜性理論：P、NP與NP難問題

1.2.2 自動機與可計算性理論：圖靈機與丘奇-圖靈論題

1.2.3 算法設計：排序、搜索與動態規劃

1.3 認知科學基礎：啟發人工智能的研究路徑

1.3.1 符號主義：物理符號系統與邏輯推理

1.3.2 連接主義：人工神經網絡與并行分布處理

1.3.3 行為主義：感知-行動與強化學習

第二部分：技術核心：驅動“人工智能+”的底層技術群

2.1 機器學習：賦予機器從數據中學習的能力

2.1.1 監督學習：回歸與分類（如SVM、決策樹）

2.1.2 無監督學習：聚類與降維（如K-means、PCA）

2.1.3 強化學習：智能決策與馬爾可夫決策過程

2.2 深度學習：引領本輪AI浪潮的引擎

2.2.1 核心網絡結構：卷積神經網絡、循環神經網絡、Transformer

2.2.2 生成式模型：生成對抗網絡、擴散模型

2.2.3 訓練技巧：反向傳播、正則化、注意力機制

2.3 自然語言處理：實現人機自然交互的關鍵

2.3.1 詞向量與語義理解：從One-hot到Word2Vec

2.3.2 大語言模型：GPT、BERT等架構與原理

2.3.3 關鍵任務：機器翻譯、信息抽取、文本生成

2.4 計算機視覺：賦予機器“看”和理解的能力

2.4.1 圖像分類與目標檢測：YOLO、Faster R-CNN

2.4.2 圖像分割與生成：全卷積網絡、Stable Diffusion

2.4.3 三維視覺與視頻理解：SLAM、動作識別

第三部分：融合演進：面向“人工智能+”的前沿關鍵技術

3.1 大模型技術：推動AI成為通用性技術

3.1.1 預訓練與微調范式：Scaling Law與涌現能力

3.1.2 多模態大模型：融合文本、圖像、聲音的統一架構

3.1.3 高效輕量化技術：模型壓縮、剪枝、量化

3.2 具身智能與機器人技術

3.2.1 環境感知與多傳感器融合

3.2.2 運動規劃與控制：模仿學習、強化學習

3.2.3 世界模型與因果推理

3.3 AI4S（科學智能）：AI驅動科學研究新范式

3.3.1 生物醫藥：蛋白質結構預測（AlphaFold）

3.3.2 材料科學：高效發現與設計新材料

3.3.3 氣候科學：高精度氣候模擬與預測

3.4 智能體與決策智能

3.4.1 自主智能體：ReAct、AutoGPT等架構

3.4.2 多智能體系統：協作、競爭與通信

3.4.3 復雜系統決策：仿真模擬與戰略推理

第四部分：支撐與挑戰：關鍵使能技術與未來發展

4.1 關鍵使能技術：為AI提供運行的“水和電”

4.1.1 算力基礎設施：GPU、TPU等AI專用芯片

4.1.2 軟件框架：TensorFlow、PyTorch等深度學習框架

4.1.3 數據工程技術：數據清洗、標注與治理

4.2 可信AI與治理技術：確保AI安全、可靠、負責任

4.2.1 可解釋AI：打開模型“黑箱”，增強決策透明度

4.2.2 公平性與偏見緩解：確保算法公正，防止歧視

4.2.3 魯棒性與安全：防御對抗性攻擊，提升系統穩定性

4.2.4 隱私保護技術：聯邦學習、差分隱私

4.3 未來發展方向與核心挑戰

4.3.1 理論前沿：通用人工智能的路徑探索

4.3.2 技術瓶頸：能耗、算力需求與數據依賴

4.3.3 交叉融合：與腦科學、量子計算等領域的結合

授課老師：北京前沿未來科技產業發展研究院 院長陸峰博士

（信息來源：北京前沿未來科技產業發展研究院）