可解释人工智能导论 (豆瓣)
杨强
加拿大工程院及加拿大皇家科学院两院院士，国际人工智能联合会IJCAI前理事会主席，香港科技大学讲席教授。领衔全球迁移学习和联邦学习研究及应用，最近的著作有《迁移学习》《联邦学习》《联邦学习实战》等。
范力欣
微众银行人工智能首席科学家，研究领域包括机器学习和深度学习、计算机视觉和模式识别、图像和视频处理等。
朱军
清华大学计算机系教授、人智所所长、北京智源人工智能研究院和瑞莱智慧首席科学家，主要从事机器学习研究。
陈一昕
华夏基金董事总经理，首席数据官兼首席技术官。美国华盛顿大学计算机系教授、大数据科学中心创始主任。研究领域为金融科技、金融数据挖掘、智能投资研究、机器学习、优化算法等。
张拳石
上海交通大学副教授，博士生导师。研究方向为机器学习和计算机视觉，尤其是神经网络可解释性。
朱松纯
北京通用人工智能研究院院长，北京大学人工智能研究院院长，清华大学通用人工智能研究院院长。长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至人工智能科学的统一数理框架。
陶大程
澳大利亚科学院院士，京东探索研究院首任院长，兼任悉尼大学数字科学研究所顾问及首席科学家。主要关注可信人工智能研究，尤其是深度学习的基础理论、大规模模型分布式训练以及相关的机器视觉应用。
崔鹏
清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。研究兴趣聚焦于大数据驱动的因果推理和稳定预测、大规模网络表征学习等。
周少华
中国科学技术大学讲席教授、生物医学工程学院执行院长、影像智能与机器人研究中心（筹）主任、中科院计算所客座研究员、香港中文大学（深圳）客座教授。长期致力于医学影像的研究创新及其应用落地。
刘琦
同济大学生命科学与技术学院生物信息系长聘教授，博士生导师。致力于发展人工智能和生物组学交叉融合的研究范式，进行精准医学研究。
黄萱菁
复旦大学计算机科学技术学院教授，博士生导师。研究领域为人工智能、自然语言处理、信息检索和社会媒体分析。
张永锋
罗格斯大学计算机系助理教授，博士生导师，互联网智能与经济实验室主任。研究兴趣为机器学习、数据挖掘、信息检索和推荐系统等。
人工智能导论
“人工智能导论”是关于人工智能领域的通识类课程，主要介绍人工智能的历史、研究现状以及基本理论和方法，授课对象面向计算机专业、人工智能专业等相关专业低年级本科生以及人文各专业的本科生。
课程内容从基础的知识表示以及搜索技术，到机器定理证明以及模糊推理，还涉及计算智能3大领域：遗传算法、群智能以及人工神经网络，最后还给出几个经典的人工智能应用案例。
课程的教学目标是帮助学生了解人工智能的发展和现状，学习和掌握人工智能的基本原理和方法，帮助学生形成对人工智能的相关应用领域的全面认识，激发学生对人工智能的学习兴趣，提供新的思维方法和问题求解手段。
人工智能
一、专业培养目标
本专业面向我国新一代人工智能发展规划，培养德智体美劳全面发展、知识、能力、素质“三位一体”的复合型人工智能人才。毕业生具有高度的社会责任感和良好的职业道德，富有家国情怀和奋斗精神；具有丰富的数理基础和认知科学、信息科学相关知识，以及扎实的自然及人文科学知识基础；能够适应国家人工智能领域和地区经济发展需要，成为贯通人工智能基础理论、共性技术、产品开发与应用等的纵向复合型人才，也是掌握“人工智能+”经济、社会、管理、法律等学科交叉融合技术的横向复合型人才。
毕业五年左右的预期目标：
（1）具备社会责任感，理解并坚守职业道德规范，综合考虑法律、环境与可持续性发展等因素影响，在工程实践中能坚持公众利益优先。
（2）能够运用人工智能技术原理及专业知识解决人工智能领域的复杂应用问题；
（3）在团队工作和交流中担任骨干或领导角色，并发挥有效作用；
（4）在人工智能相关专业领域里具有就业竞争力，能够通过继续教育或其他终身学习渠道增加知识和提升能力；
二、专业毕业要求
经过四年的学习与专业培养，学生具有扎实的自然科学基础、良好的人文社会科学基础和管理科学基础；具有良好的外语水平、能较好地应用计算机进行文献检索与资料查询；具有从事科学研究的基本能力；具有软件工程的概念、面向对象编程能力、开发软件平台和服务的能力；具有较强的团队合作能力、一定的组织管理能力、能够参与跨专业及国际性的竞争与合作；面对社会和环境的各种变迁，具有较强的调节和适应能力、良好的身体素质与心理素质、较强的社会责任感和良好的工程职业道德及社会服务意识；熟悉信息行业技术标准，政策、法律和法规。
学生还应该掌握机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的基本理论和知识；具有一定的软件开发基本能力。
三、课程体系支撑毕业要求关系矩阵
主干学科：人工智能、计算机科学与技术、软件工程、信息与计算、大数据科学与技术
主要课程：人工智能导论、Python程序设计、数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理、机器学习、深度学习、自然语言处理，最优化方法、模式识别、数字图像与处理、计算机视觉基础等。