【人工智能培训课程之二】“人工智能+”的基础理论和关键技术
（简单初步提纲）
北京前沿未来科技产业发展研究院为贯彻和落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，让人工智能赋能千行百业，特推出“人工智能+”系列培训课程：
【人工智能培训课程之一】“人工智能+”的顶层设计与政策支撑
【人工智能培训课程之二】“人工智能+”的基础理论和关键技术
【人工智能培训课程之三】“人工智能+”的赋能场景与典型案例
【人工智能培训课程之四】“人工智能+”的保障要素与产业生态
【人工智能培训课程之五】“人工智能+”的标准制定和应用推广
【人工智能培训课程之六】“人工智能+”的行业监管和安全治理
第一部分：理论基石：支撑人工智能发展的核心理论
1.1 数学基础：构建智能模型的基石
1.1.1 线性代数：张量运算与数据表示
1.1.2 概率论与统计：不确定性度量与贝叶斯推理
1.1.3 微积分与优化：模型训练与梯度下降
1.1.4 信息论：模型压缩与特征提取
1.2 计算理论基础：界定智能的边界与能力
1.2.1 计算复杂性理论：P、NP与NP难问题
1.2.2 自动机与可计算性理论：图灵机与丘奇-图灵论题
1.2.3 算法设计：排序、搜索与动态规划
1.3 认知科学基础：启发人工智能的研究路径
1.3.1 符号主义：物理符号系统与逻辑推理
1.3.2 连接主义：人工神经网络与并行分布处理
1.3.3 行为主义：感知-行动与强化学习
第二部分：技术核心：驱动“人工智能+”的底层技术群
2.1 机器学习：赋予机器从数据中学习的能力
2.1.1 监督学习：回归与分类（如SVM、决策树）
2.1.2 无监督学习：聚类与降维（如K-means、PCA）
2.1.3 强化学习：智能决策与马尔可夫决策过程
2.2 深度学习：引领本轮AI浪潮的引擎
2.2.1 核心网络结构：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer
2.2.2 生成式模型：生成对抗网络、扩散模型
2.2.3 训练技巧：反向传播、正则化、注意力机制
2.3 自然语言处理：实现人机自然交互的关键
2.3.1 词向量与语义理解：从One-hot到Word2Vec
2.3.2 大语言模型：GPT、BERT等架构与原理
2.3.3 关键任务：机器翻译、信息抽取、文本生成
2.4 计算机视觉：赋予机器“看”和理解的能力
2.4.1 图像分类与目标检测：YOLO、Faster R-CNN
2.4.2 图像分割与生成：全卷积网络、Stable Diffusion
2.4.3 三维视觉与视频理解：SLAM、动作识别
第三部分：融合演进：面向“人工智能+”的前沿关键技术
3.1 大模型技术：推动AI成为通用性技术
3.1.1 预训练与微调范式：Scaling Law与涌现能力
3.1.2 多模态大模型：融合文本、图像、声音的统一架构
3.1.3 高效轻量化技术：模型压缩、剪枝、量化
3.2 具身智能与机器人技术
3.2.1 环境感知与多传感器融合
3.2.2 运动规划与控制：模仿学习、强化学习
3.2.3 世界模型与因果推理
3.3 AI4S（科学智能）：AI驱动科学研究新范式
3.3.1 生物医药：蛋白质结构预测（AlphaFold）
3.3.2 材料科学：高效发现与设计新材料
3.3.3 气候科学：高精度气候模拟与预测
3.4 智能体与决策智能
3.4.1 自主智能体：ReAct、AutoGPT等架构
3.4.2 多智能体系统：协作、竞争与通信
3.4.3 复杂系统决策：仿真模拟与战略推理
第四部分：支撑与挑战：关键使能技术与未来发展
4.1 关键使能技术：为AI提供运行的“水和电”
4.1.1 算力基础设施：GPU、TPU等AI专用芯片
4.1.2 软件框架：TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
4.1.3 数据工程技术：数据清洗、标注与治理
4.2 可信AI与治理技术：确保AI安全、可靠、负责任
4.2.1 可解释AI：打开模型“黑箱”，增强决策透明度
4.2.2 公平性与偏见缓解：确保算法公正，防止歧视
4.2.3 鲁棒性与安全：防御对抗性攻击，提升系统稳定性
4.2.4 隐私保护技术：联邦学习、差分隐私
4.3 未来发展方向与核心挑战
4.3.1 理论前沿：通用人工智能的路径探索
4.3.2 技术瓶颈：能耗、算力需求与数据依赖
4.3.3 交叉融合：与脑科学、量子计算等领域的结合
授课老师：北京前沿未来科技产业发展研究院 院长陆峰博士
（信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院）
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