【人工智能培訓(xùn)課程之二】“人工智能+”的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)

（簡單初步提綱）

北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院為貫徹和落實(shí)《國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》（國發(fā)〔2025〕11號(hào)），推動(dòng)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各行業(yè)各領(lǐng)域廣泛深度融合，讓人工智能賦能千行百業(yè)，特推出“人工智能+”系列培訓(xùn)課程：

【人工智能培訓(xùn)課程之一】“人工智能+”的頂層設(shè)計(jì)與政策支撐

【人工智能培訓(xùn)課程之二】“人工智能+”的基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)

【人工智能培訓(xùn)課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例

【人工智能培訓(xùn)課程之四】“人工智能+”的保障要素與產(chǎn)業(yè)生態(tài)

【人工智能培訓(xùn)課程之五】“人工智能+”的標(biāo)準(zhǔn)制定和應(yīng)用推廣

【人工智能培訓(xùn)課程之六】“人工智能+”的行業(yè)監(jiān)管和安全治理

第一部分：理論基石：支撐人工智能發(fā)展的核心理論

1.1 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：構(gòu)建智能模型的基石

1.1.1 線性代數(shù)：張量運(yùn)算與數(shù)據(jù)表示

1.1.2 概率論與統(tǒng)計(jì)：不確定性度量與貝葉斯推理

1.1.3 微積分與優(yōu)化：模型訓(xùn)練與梯度下降

1.1.4 信息論：模型壓縮與特征提取

1.2 計(jì)算理論基礎(chǔ)：界定智能的邊界與能力

1.2.1 計(jì)算復(fù)雜性理論：P、NP與NP難問題

1.2.2 自動(dòng)機(jī)與可計(jì)算性理論：圖靈機(jī)與丘奇-圖靈論題

1.2.3 算法設(shè)計(jì)：排序、搜索與動(dòng)態(tài)規(guī)劃

1.3 認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)：啟發(fā)人工智能的研究路徑

1.3.1 符號(hào)主義：物理符號(hào)系統(tǒng)與邏輯推理

1.3.2 連接主義：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與并行分布處理

1.3.3 行為主義：感知-行動(dòng)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)

第二部分：技術(shù)核心：驅(qū)動(dòng)“人工智能+”的底層技術(shù)群

2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)：賦予機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力

2.1.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)：回歸與分類（如SVM、決策樹）

2.1.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：聚類與降維（如K-means、PCA）

2.1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能決策與馬爾可夫決策過程

2.2 深度學(xué)習(xí)：引領(lǐng)本輪AI浪潮的引擎

2.2.1 核心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer

2.2.2 生成式模型：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、擴(kuò)散模型

2.2.3 訓(xùn)練技巧：反向傳播、正則化、注意力機(jī)制

2.3 自然語言處理：實(shí)現(xiàn)人機(jī)自然交互的關(guān)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(gòu)與原理

2.3.3 關(guān)鍵任務(wù)：機(jī)器翻譯、信息抽取、文本生成

2.4 計(jì)算機(jī)視覺：賦予機(jī)器“看”和理解的能力

2.4.1 圖像分類與目標(biāo)檢測：YOLO、Faster R-CNN

2.4.2 圖像分割與生成：全卷積網(wǎng)絡(luò)、Stable Diffusion

2.4.3 三維視覺與視頻理解：SLAM、動(dòng)作識(shí)別

第三部分：融合演進(jìn)：面向“人工智能+”的前沿關(guān)鍵技術(shù)

3.1 大模型技術(shù)：推動(dòng)AI成為通用性技術(shù)

3.1.1 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)范式：Scaling Law與涌現(xiàn)能力

3.1.2 多模態(tài)大模型：融合文本、圖像、聲音的統(tǒng)一架構(gòu)

3.1.3 高效輕量化技術(shù)：模型壓縮、剪枝、量化

3.2 具身智能與機(jī)器人技術(shù)

3.2.1 環(huán)境感知與多傳感器融合

3.2.2 運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制：模仿學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)

3.2.3 世界模型與因果推理

3.3 AI4S（科學(xué)智能）：AI驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究新范式

3.3.1 生物醫(yī)藥：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測（AlphaFold）

3.3.2 材料科學(xué)：高效發(fā)現(xiàn)與設(shè)計(jì)新材料

3.3.3 氣候科學(xué)：高精度氣候模擬與預(yù)測

3.4 智能體與決策智能

3.4.1 自主智能體：ReAct、AutoGPT等架構(gòu)

3.4.2 多智能體系統(tǒng)：協(xié)作、競爭與通信

3.4.3 復(fù)雜系統(tǒng)決策：仿真模擬與戰(zhàn)略推理

第四部分：支撐與挑戰(zhàn)：關(guān)鍵使能技術(shù)與未來發(fā)展

4.1 關(guān)鍵使能技術(shù)：為AI提供運(yùn)行的“水和電”

4.1.1 算力基礎(chǔ)設(shè)施：GPU、TPU等AI專用芯片

4.1.2 軟件框架：TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架

4.1.3 數(shù)據(jù)工程技術(shù)：數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注與治理

4.2 可信AI與治理技術(shù)：確保AI安全、可靠、負(fù)責(zé)任

4.2.1 可解釋AI：打開模型“黑箱”，增強(qiáng)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(duì)抗性攻擊，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性

4.2.4 隱私保護(hù)技術(shù)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私

4.3 未來發(fā)展方向與核心挑戰(zhàn)

4.3.1 理論前沿：通用人工智能的路徑探索

4.3.2 技術(shù)瓶頸：能耗、算力需求與數(shù)據(jù)依賴

4.3.3 交叉融合：與腦科學(xué)、量子計(jì)算等領(lǐng)域的結(jié)合

授課老師：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院 院長陸峰博士

（信息來源：北京前沿未來科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院）