9.6-AI与笛卡尔：如何让AI有逻辑？.mp4 45.7MB

3.6-机器学习三大法宝：强化学习.mp4 24.7MB

3.2-机器学习三大法宝：监督学习.mp4 19.6MB

2.9-负责任的人工智能.mp4 21.4MB

2.3-人工智能有哪些实现方式？.mp4 33.8MB

2.8-人工智能真的只能只能是个“黑盒”吗？.mp4 36.4MB

4.8-神经网络如何“反思”？.mp4 25.7MB

8.6-AI拥有权利吗？.mp4 26.3MB

1.8-AI通识课，到底讲什么东西？.mp4 27.0MB

2.5-通往AGI之路.mp4 37.4MB

1.3-人工智能的爆发点，为什么是“语言”？.mp4 26.3MB

1.6-AI取代不了的行业有哪些？.mp4 27.5MB

9.2-AI与“炼金术”.mp4 41.6MB

2.2-人工智能包括哪些方面？AI=ANI+AGI.mp4 32.2MB

6.8-专业服务.mp4 24.5MB

1.5-AI 最先取代的行业：金融.mp4 29.9MB

2.6-什么是Scaling Law？.mp4 32.1MB

9.7-AI与中医.mp4 41.6MB

1.7-用好AI的法门：问题比答案重要.mp4 22.4MB

1.2-人工智能的“智能”本质：信息复杂度的跃迁.mp4 24.4MB

8.5-AI的意识会觉醒吗？.mp4 27.3MB

6.9-智慧创造.mp4 30.1MB

1.1-AI：人类最后一项重要发明.mp4 38.9MB

3.1-机器学习：人工智能的地基.mp4 32.9MB

1.4-AI将取代哪些行业？.mp4 30.5MB

6.2-智能体.mp4 18.5MB

4.3-神经网络就是模拟人脑.mp4 22.4MB

9.4-AI与维特根斯坦：语言的边界就是认知的边界.mp4 23.6MB

7.4-信息整合领域的创业.mp4 19.3MB

3.9-如何用强化学习打Dota2？.mp4 33.1MB

4.7-如何打造有用的神经网络？.mp4 20.6MB

4.2-人脑是如何运作的？.mp4 22.0MB

8.7-拔插头管用吗？.mp4 32.1MB

7.7-教育领域的创业机会.mp4 21.6MB

2.7-AGI：大力真的可以出奇迹吗？.mp4 39.2MB

5.7-提示词的妙用.mp4 22.9MB

9.3-AI与休谟：因果律不存在.mp4 32.4MB

4.5-为什么GPU比CPU强？.mp4 16.3MB

5.2-什么是神经网络的架构？.mp4 19.8MB

4.9-AlphaGO 是如何打造的？.mp4 31.9MB

2.4-人工智能的核心领域：机器学习.mp4 25.5MB

5.8-生成式AI的产品设计思路：把AI当成人.mp4 18.2MB

5.1-什么是生成式AI？.mp4 20.2MB

5.4-文生图：扩散模型.mp4 26.2MB

8.3-教狗上厕所vs教人上厕所.mp4 15.1MB

4.4-神经网络的基本结构.mp4 30.9MB

8.1-机器人三定律.mp4 21.3MB

2.1-人工智能的终极目标：像人一样解决问题.mp4 42.1MB

5.6-AI时代的新职业：提示词工程师.mp4 15.9MB

9.9-AI将带领我们去往何方？.mp4 40.2MB

3.3-监督学习：人脸识别.mp4 13.0MB

4.6-什么是Deep Learning？.mp4 26.6MB

9.1-AI智能的来源：涌现.mp4 34.3MB

1.9-如何检验你的AI学习成果？.mp4 20.6MB

8.8-脑机接口：碳基生命与硅基生命的融合.mp4 18.4MB

8.9-脑机接口的风险：AI成瘾.mp4 27.6MB

3.4-机器学习三大法宝：无监督学习.mp4 19.8MB

4.1-“你才搞神经网络，你全家都搞神经网络”.mp4 26.4MB

7.9-AI + web3 的创业机会.mp4 31.5MB

8.2-如何教AI“做人”？.mp4 17.7MB