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面向北師大在校研究生!選張江《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》課程,贈集智學(xué)園VIP還可以兼職字幕員

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導(dǎo)語

面向北京師范大學(xué)全體在讀學(xué)生(含珠海校區(qū)),系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院張江教授攜攜《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》與《復(fù)雜性思維》兩門精品課程同步開課。課程立足復(fù)雜系統(tǒng)前沿領(lǐng)域,兼顧人工智能核心技術(shù)傳授與跨學(xué)科思維培育,注重理論深耕與實(shí)踐落地,助力校內(nèi)學(xué)子夯實(shí)專業(yè)基礎(chǔ)、提升認(rèn)知層次與科研實(shí)踐能力。

《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》此門課程考核靈活、修讀友好,專為北師大校內(nèi)學(xué)生定制專屬福利——選課即贈集智學(xué)園VIP會員,表現(xiàn)優(yōu)異者可獲得實(shí)踐兼職機(jī)會,為不同學(xué)科背景的校內(nèi)同學(xué),打造兼具學(xué)術(shù)深度與應(yīng)用價值的專屬學(xué)習(xí)平臺。

北師大最受歡迎教授之一,全網(wǎng)超39萬學(xué)員力薦!

張江老師不僅是北師大系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授、集智俱樂部、集智學(xué)園創(chuàng)始人,更是混沌學(xué)園、得到APP人氣講師,他的課程被譽(yù)為“改變世界觀的神課”。2019年他在混沌分享的《復(fù)雜性思維》課程贏得超39萬學(xué)員的喜愛,大家評價這是能夠重塑認(rèn)知框架的一門課。


為什么張江老師的課一座難求?因?yàn)樗馨炎顭X的復(fù)雜科學(xué)講得深入淺出、風(fēng)趣幽默!無論多么晦澀的概念,在他嘴里都變得生動有趣、通俗易懂。聽過他課的同學(xué)都說:“原來混沌理論可以這么好玩!第一次覺得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這么有意思!”

現(xiàn)在,這位“用復(fù)雜科學(xué)理解世界”的明星教授,帶著兩門重磅課程來到你面前!

在《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》課程中,你將深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型、因果推理等硬核技術(shù),探索如何用AI破解復(fù)雜系統(tǒng)的奧秘。更酷的是,課程引入“氛圍編程”(Vibe Coding)實(shí)踐,帶你用最新AI編程工具輕松完成項(xiàng)目,零基礎(chǔ)也能玩轉(zhuǎn)代碼!

而《復(fù)雜性思維》則將混沌、涌現(xiàn)、分形、自指等深邃概念串聯(lián)成“復(fù)雜性階梯”,幫你重新理解生命、城市、網(wǎng)絡(luò)乃至宇宙的運(yùn)行規(guī)律。從《黑客帝國》到《三體》,課堂討論燒腦又過癮,徹底升級你的認(rèn)知框架!


重磅福利

選修張江老師課程,即贈送集智學(xué)園VIP會員,海量前沿課程免費(fèi)學(xué)!表現(xiàn)優(yōu)異者還可加入字幕組兼職,邊學(xué)習(xí)邊賺零花!

學(xué)分好拿,考試好過!平時討論+項(xiàng)目匯報(bào)/開卷考試,輕松修學(xué)分,收獲硬本領(lǐng)!

名額有限,先到先得!無論你是理工科本碩博,還是渴望跨界思維的文科生,這里都有屬于你的未來賽道!


這門課差點(diǎn)就沒了!還好歷屆學(xué)長學(xué)姐的真實(shí)評價,讓它留了下來。來聽聽他們的真心話,看看這門被“救回來”的寶藏課到底值不值。



課程介紹

面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能(面向研究生)

背景

通用領(lǐng)域的自然語言交流、編寫代碼、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、新質(zhì)子模型的發(fā)現(xiàn)、輔助數(shù)學(xué)定理證明,所有這些不同領(lǐng)域的難題都正在被新興人工智能技術(shù)逐一攻破。人工智能, 特別是以機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為代表的智能技術(shù),近年來獲得了迅猛的發(fā)展,它正在與各個學(xué)科發(fā)生交叉、融合,逐漸演化為一種解決各種復(fù)雜系統(tǒng)問題的跨學(xué)科方論,成為支撐復(fù)雜系統(tǒng)分析與建模的重要新興技術(shù)。

復(fù)雜系統(tǒng)是由大量的單元通過非線性的相互作用而形成的整體,并在不同尺度上展現(xiàn)出了不同的涌現(xiàn)現(xiàn)象和規(guī)律。一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能的新興技術(shù)可以輔助我們發(fā)現(xiàn)這些復(fù)雜系統(tǒng)隱藏在不同尺度上的運(yùn)行規(guī)律,并實(shí)現(xiàn)優(yōu)化與控制,另一方面,從復(fù)雜系統(tǒng)中發(fā)展出來的理論與方法也可以幫助我們理解復(fù)雜人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。

為了更好地融合復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能這兩個重大領(lǐng)域,北師大系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院張江教授開設(shè)《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》課程,內(nèi)容包括但不限于:人工智能簡介、機(jī)器 學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、因果推斷基礎(chǔ)、面向復(fù)雜系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、在具體領(lǐng)域中的應(yīng)用等。

另外,本課程的實(shí)踐項(xiàng)目部分,將帶領(lǐng)大家一起學(xué)習(xí)使用最新的AI編程工具,用“氛圍編程”(Vibe Coding)方式完成小型AI項(xiàng)目。


教學(xué)目標(biāo)

  • 深入理解復(fù)雜系統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動建模、決策與控制的基本問題和常用方法

  • 熟悉并掌握面向復(fù)雜系統(tǒng)的各種人工智能技術(shù),包括但不限于:機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大語言模型、因果推理、決策控制等。


課程大綱(共48學(xué)時)

  • 復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能簡介

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念

  • 基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

  • 復(fù)雜系統(tǒng)自動建??蚣?/p>

  • 復(fù)雜動力學(xué)學(xué)習(xí)

  • 生成式AI技術(shù)

  • 大語言模型

  • 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • 因果科學(xué)簡介

  • 基于世界模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

  • 因果涌現(xiàn)與多尺度建模

  • 用復(fù)雜科學(xué)方法理解人工智能大模型


考核方式

  • 平時考核:課堂討論與內(nèi)容共創(chuàng)

  • 期末考核:項(xiàng)目匯報(bào)


面向?qū)ο?/blockquote>
  • 理工科背景高年級本科生

  • 理工科背景碩士、博士研究生


參考課程

  • 吳恩達(dá):Build with Andrew https://www.deeplearning.ai/courses/build-with-andrew/

  • Jure Leskovec: Machine Learning with Graphs, StanfordCS224W.

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn

  • Steve Brunton: Data Driven Science and Engineering, University of Washington

https://www.youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNRpsRhXTMt8uJdIGz9-X_1-

  • Karthik Duraisamy: DATA-DRIVEN ANALYSIS AND MODELING OF COMPLEX SYSTEMS, Michigen institute for computational discovery and engineering, Michigen University.

https://micde.umich.edu/academic-programs-old/data-driven-course/

  • Sergey Levine: Deep Reinforcement Learning, CS 285 at UC Berkeley.

http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

  • 對復(fù)雜系統(tǒng)連續(xù)變化自動建?!狽eural Ordinary Differential Equations解讀

https://campus.swarma.org/course/2046

  • 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自動建模在大氣污染中的應(yīng)用

https://campus.swarma.org/course/1998

  • 兩套因果框架深度剖析:潛在結(jié)果模型與結(jié)構(gòu)因果模型

https://campus.swarma.org/course/2526

  • 穩(wěn)定學(xué)習(xí):發(fā)掘因果推理和機(jī)器學(xué)習(xí)的共同基礎(chǔ)

https://campus.swarma.org/course/2323

  • 因果強(qiáng)化學(xué)習(xí)

https://campus.swarma.org/course/2156

  • 張江:因果與機(jī)器學(xué)習(xí)能夠破解涌現(xiàn)之謎嗎

https://campus.swarma.org/course/4540

  • 因果涌現(xiàn)理論提出者:Erik Hoel主題報(bào)告

https://campus.swarma.org/course/4317

  • 如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)因果涌現(xiàn)——神經(jīng)信息壓縮器

https://campus.swarma.org/course/4874

  • 標(biāo)準(zhǔn)化流技術(shù)簡介

https://campus.swarma.org/course/1999

  • 帶隱狀態(tài)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)世界模型

    • https://campus.swarma.org/course/4848


前置課程

  • Python編程基礎(chǔ)

  • 深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch:https://campus.swarma.org/course/956

登陸數(shù)字京師-教務(wù)管理系統(tǒng)(https://onevpn.bnu.edu.cn/)選擇北京師范大學(xué)2025-2026學(xué)年春季學(xué)期張江老師的《面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能》或《復(fù)雜性思維》課程。


如果你已經(jīng)在北師大報(bào)名系統(tǒng)中選修了這門課,請掃描下面二維碼填寫表單,我們會給你開通一學(xué)期集智學(xué)園vip權(quán)限??

僅限北師大在讀學(xué)生(含珠海校區(qū))


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