Microsoft AI for Beginners — 学习资料总结
课程来源：microsoft/AI-For-Beginners 12 周 · 24 节课 · 涵盖符号 AI、神经网络、计算机视觉、NLP、强化学习与伦理 核心框架：TensorFlow / PyTorch · 辅助工具：OpenCV、Keras、NetLogo、OpenAI Gym
课程总览
这门课程由微软开源，面向 AI 初学者，采用「理论 + Jupyter Notebook 实操 + 实验室练习」三位一体的教学模式。整个课程从 AI 的历史与哲学出发，先建立符号推理的经典视角，再系统进入神经网络与深度学习，随后分两条主线深入——计算机视觉和自然语言处理——最后以遗传算法、强化学习、多智能体系统和 AI 伦理收尾。
课程刻意不覆盖传统机器学习（如 SVM、决策树）和云端认知服务，而是聚焦于深度学习范式和符号 AI 的对立统一，帮助学习者建立对 AI 全貌的结构化理解。
第一部分：AI 导论（第 1 课）
核心问题：什么是智能？机器能否思考？
课程从图灵测试切入，回顾了 AI 的两次浪潮：第一次是基于符号逻辑的规则系统（1950s–1980s），专家系统曾一度繁荣但因知识获取瓶颈和扩展性差而遭遇「AI 寒冬」；第二次是数据驱动的连接主义（2010s 至今），廉价算力与海量数据的结合催生了深度学习革命。
关键概念：窄 AI（专用任务）vs. 通用 AI（AGI，尚未实现）；符号推理 vs.