🎓 人工智能通识

深入了解人工智能领域的前沿技术与发展趋势，包括DeepSeek等最新突破，把握AI技术演进脉络。

系统学习大语言模型的原理与应用，了解GPT、DeepSeek等模型的架构特点与使用方法。

探索计算机视觉的核心技术，包括图像识别、目标检测、人脸识别等实际应用场景。

从语音处理到音频智能：大模型时代的听觉革命，探索语音识别、语音合成、音频大模型等核心技术。

大模型幕后的"第一性原理"，从统计学习基础到神经网络演进，深入理解机器学习和深度学习的本质。

智能机器人与具身智能：AI走向物理世界，探索机器人学基础、感知-动作闭环、VLA模型等核心技术。

医学影像智能处理：AI赋能精准医疗，从像素诊断到空间智能与数字孪生，探索AI在医学影像领域的革命性应用。

脑机接口：人机融合的终极链路与意图解码，从神经信号采集到意图解码，探索BCI如何实现人类与机器的直接通信。

自动驾驶：从模块化工程到端到端大模型的范式转移，探索BEV、占用网络、端到端大模型等核心技术，理解自动驾驶如何实现从感知到控制的完整闭环。

AI for Science (AI4S) —— 科学发现的新范式，从AlphaFold到自动实验室，探索AI如何改变科学发现的方式，推动科学研究的革命性进步。

AI赋能教育：从知识传递到个性化智能进化，探索教育专用大模型、智能导师Agent、自适应学习系统等核心技术，理解AI如何实现"因材施教"和"有教无类"的教育理想。

AI基础设施与算力经济学：硅、算力与地缘政治的终局，探索从硅基极限到算力中心工程学，从算力经济学到中美半导体竞争，理解算力如何成为AI时代的"石油"。

人类知识的传播：从结绳记事到大语言模型，回顾知识传播的历史，致敬王选院士的激光照排技术，探索大模型如何成为人类知识的新载体，理解技术如何改变人类文明的底座。

通用智能的黎明：在科技革命的浪潮中定义人类价值，回顾前13课的技术成果，探讨范式的坍塌与重构，定义AI时代的"人类价值"，致敬科研精神的传承，展望人机共生的未来。

科研实践：基于Pi5的具身智能机器人开发路径，将前14课的宏观理念转化为具体的工程实践，从架构层、感知层、硬件层到软件工程层，构建完整的具身智能机器人系统。