spContent=从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博弈对抗介绍人工智能基本概念和模型算法，帮助学习者了解人工智能历史、趋势、应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手段。本课程由浙江大学求是特聘教授、人工智能研究所所长吴飞教授开设。
人类一直不懈努力，让机器模拟人类在视觉、听觉、语言和行为等方面的某些功能以提升生产能力、帮助人类完成更为复杂或有危险的工作，更多造福人类社会。对人类智能的模拟可通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等方法来实现。
本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法，可帮助学习者掌握人工智能脉络体系，体会具能、使能和赋能，从算法层面对人工智能技术“知其意，悟其理，守其则，践其行”。课程内容包括如下：人工智能概述、搜索求解、逻辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。
人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合协同体。为此，课程中安排了以搜索求解为核心的黑白棋AI算法、以线性回归为核心的图像恢复、以深度学习为核心的垃圾分类等实训题目。
人工智能于1956年从达特茅斯学院出发，踏上了人类历史发展舞台，今天正发挥“头雁”效应，推动人类社会变革，“其作始也简，其将毕也必巨”。
2) 对于非计算机类专业的学习者，为了了解有关人工智能基础内容，可访问普通高中教科书信息技术教材《人工智能初步》（浙江教育出版社，2019年12月）的在线资料进行预先学习：
人工智能具有“至大无外、至小有内”的特点。当前以数据建模和学习为核心的人工智能通过整合数据、模型和算力在计算机视觉、自然语言、语音识别等特定领域取得了显著进展。本课程主要从数据智能这一角度来讲授人工智能的基本算法和模型，辅以一定的实训题目促进对模型的深入了解，希望学习者能够掌握逻辑推理、机器学习、强化学习、博弈对抗等基本模型，明晰人工智能具能、使能和赋能的手段和方法。
课程总成绩由单元测试(60%)、讨论（10%）和期末考试（30%）构成。成绩包括优秀、合格和不合格三个档次。总成绩小于60分为不合格，大于或等于60分且小于80分为合格，大于或等于80分为优秀。
1)吴飞，《人工智能导论：模型与方法》，高等教育出版社( 2020年6月出版，书号：ISBN 978-7-04-053466-5)
2)吴飞，《人工智能初步》（普通高中教科书信息技术教科书），浙江教育出版社(书号：ISBN 978-7-5536-9871-7)，2019年12月
