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├── 1.1-AI：人类最后一项重要发明.mp4 ├── 1.2-人工智能的“智能”本质：信息复杂度的跃迁.mp4 ├── 1.3-人工智能的爆发点，为什么是“语言”？.mp4 ├── 1.4-AI将取代哪些行业？.mp4 ├── 1.5-AI 最先取代的行业：金融.mp4 ├── 1.6-AI取代不了的行业有哪些？.mp4 ├── 1.7-用好AI的法门：问题比答案重要.mp4 ├── 1.8-AI通识课，到底讲什么东西？.mp4 ├── 1.9-如何检验你的AI学习成果？.mp4 ├── 2.1-人工智能的终极目标：像人一样解决问题.mp4 ├── 2.2-人工智能包括哪些方面？AI=ANI+AGI.mp4 ├── 2.3-人工智能有哪些实现方式？.mp4 ├── 2.4-人工智能的核心领域：机器学习.mp4 ├── 2.5-通往AGI之路.mp4 ├── 2.6-什么是Scaling Law？.mp4 ├── 2.7-AGI：大力真的可以出奇迹吗？.mp4 ├── 2.8-人工智能真的只能只能是个“黑盒”吗？.mp4 ├── 2.9-负责任的人工智能.mp4 ├── 3.1-机器学习：人工智能的地基.mp4 ├── 3.2-机器学习三大法宝：监督学习.mp4 ├── 3.3-监督学习：人脸识别.mp4 ├── 3.4-机器学习三大法宝：无监督学习.mp4 ├── 3.5-无监督学习：K均值算法.mp4 ├── 3.6-机器学习三大法宝：强化学习.mp4 ├── 3.7-强化学习：具身智能.mp4 ├── 3.8-强化学习：空间人工智能.mp4 ├── 3.9-如何用强化学习打Dota2？.mp4 ├── 4.1-“你才搞神经网络，你全家都搞神经网络”.mp4 ├── 4.2-人脑是如何运作的？.mp4 ├── 4.3-神经网络就是模拟人脑.mp4 ├── 4.4-神经网络的基本结构.mp4 ├── 4.5-为什么GPU比CPU强？.mp4 ├── 4.6-什么是Deep Learning？.mp4 ├── 4.7-如何打造有用的神经网络？.mp4 ├── 4.8-神经网络如何“反思”？.mp4 ├── 4.9-AlphaGO 是如何打造的？.mp4 ├── 5.1-什么是生成式AI？.mp4 ├── 5.2-什么是神经网络的架构？.mp4 ├── 5.3-Transformer架构.mp4 ├── 5.4-文生图：扩散模型.mp4 ├── 5.5-文生影片：扩散-transformer-模型.mp4 ├── 5.6-AI时代的新职业：提示词工程师.mp4 ├── 5.7-提示词的妙用.mp4 ├── 5.8-生成式AI的产品设计思路：把AI当成人.mp4 ├── 5.9-生成式AI的产品设计思路：让AI把你当成人.mp4 ├── 6.1-AI的核心价值：降低复杂度.mp4 ├── 6.2-智能体.mp4 ├── 6.3-微调.mp4 ├── 6.4-智能体工作流.mp4 └── 6.5-情感陪伴.mp4