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      面向北師大在校生!選張江課程,贈集智學園VIP還可以兼職字幕員

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      導語

      面向北京師范大學全體在讀學生(含珠海校區),系統科學學院張江教授攜《面向復雜系統的人工智能》與《復雜性思維》兩門精品課程同步開課。課程立足復雜系統前沿領域,兼顧人工智能核心技術傳授與跨學科思維培育,注重理論深耕與實踐落地,助力校內學子夯實專業基礎、提升認知層次與科研實踐能力。


      課程考核靈活、修讀友好,專為北師大校內學生定制專屬福利——選課即贈集智學園VIP會員,表現優異者可獲得實踐兼職機會,為不同學科背景的校內同學,打造兼具學術深度與應用價值的專屬學習平臺。

      北師大最受歡迎教授之一(曾獲北京師范大學第十一屆青年教師教學基本功比賽(理科組)一等獎),全網超39萬學員力薦!

      張江老師不僅是北師大系統科學學院教授、集智俱樂部、集智學園創始人,更是混沌學園、得到APP人氣講師,他的課程被譽為“改變世界觀的神課”。2019年他在混沌分享的《復雜性思維》課程贏得超39萬學員的喜愛,大家評價這是能夠重塑認知框架的一門課。


      為什么張江老師的課一座難求? 因為他能把最燒腦的復雜科學講得深入淺出、風趣幽默!無論多么晦澀的概念,在他嘴里都變得生動有趣、通俗易懂。聽過他課的同學都說:“原來混沌理論可以這么好玩!第一次覺得神經網絡這么有意思!”

      現在,這位“用復雜科學理解世界”的明星教授,帶著兩門重磅課程來到你面前!

      在《面向復雜系統的人工智能》課程中,你將深入學習機器學習、神經網絡、大語言模型、因果推理等硬核技術,探索如何用AI破解復雜系統的奧秘。更酷的是,課程引入“氛圍編程”(Vibe Coding)實踐,帶你用最新AI編程工具輕松完成項目,零基礎也能玩轉代碼!

      而《復雜性思維》則將混沌、涌現、分形、自指等深邃概念串聯成“復雜性階梯”,幫你重新理解生命、城市、網絡乃至宇宙的運行規律。從《黑客帝國》到《三體》,課堂討論燒腦又過癮,徹底升級你的認知框架!

      重磅福利

      選修張江老師課程,即贈送集智學園VIP會員,海量前沿課程免費學!表現優異者還可加入字幕組兼職,邊學習邊賺零花!

      學分好拿,考試好過! 平時討論+項目匯報/開卷考試,輕松修學分,收獲硬本領!

      名額有限,先到先得! 無論你是理工科本碩博,還是渴望跨界思維的文科生,這里都有屬于你的未來賽道!

      張江講的好不好?聽聽歷屆學長學姐們畢業八年后的真實評價吧!



      課程介紹

      面向復雜系統的人工智能(面向研究生)

      背景

      通用領域的自然語言交流、編寫代碼、蛋白質結構預測、新質子模型的發現、輔助數學定理證明,所有這些不同領域的難題都正在被新興人工智能技術逐一攻破。人工智能, 特別是以機器學習與神經網絡技術為代表的智能技術,近年來獲得了迅猛的發展,它正在與各個學科發生交叉、融合,逐漸演化為一種解決各種復雜系統問題的跨學科方論,成為支撐復雜系統分析與建模的重要新興技術。

      復雜系統是由大量的單元通過非線性的相互作用而形成的整體,并在不同尺度上展現出了不同的涌現現象和規律。一方面,機器學習與人工智能的新興技術可以輔助我們發現這些復雜系統隱藏在不同尺度上的運行規律,并實現優化與控制,另一方面,從復雜系統中發展出來的理論與方法也可以幫助我們理解復雜人工智能系統的運行規律。

      為了更好地融合復雜系統與人工智能這兩個重大領域,北師大系統科學學院張江教授開設《面向復雜系統的人工智能》課程,內容包括但不限于:人工智能簡介、機器 學習基礎、強化學習基礎、因果推斷基礎、面向復雜系統的神經網絡技術、在具體領域中的應用等。

      另外,本課程的實踐項目部分,將帶領大家一起學習使用最新的AI編程工具,用“氛圍編程”(Vibe Coding)方式完成小型AI項目。

      教學目標

      深入理解復雜系統數據驅動建模、決策與控制的基本問題和常用方法

      熟悉并掌握面向復雜系統的各種人工智能技術,包括但不限于:機器學習、神經網絡、大語言模型、因果推理、決策控制等。

      課程大綱(共48學時)

      復雜系統與人工智能簡介

      機器學習基本概念

      基本神經網絡介紹

      復雜系統自動建模框架

      復雜動力學學習

      生成式AI技術

      大語言模型

      圖神經網絡

      因果科學簡介

      基于世界模型的強化學習

      因果涌現與多尺度建模

      用復雜科學方法理解人工智能大模型

      考核方式

      平時考核:課堂討論與內容共創

      期末考核:項目匯報

      面向對象

      理工科背景高年級本科生

      理工科背景碩士、博士研究生

      參考課程

      吳恩達:Build with Andrew https://www.deeplearning.ai/courses/build-with-andrew/

      Jure Leskovec: Machine Learning with Graphs, StanfordCS224W.

      https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn

      Steve Brunton: Data Driven Science and Engineering, University of Washington

      https://www.youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNRpsRhXTMt8uJdIGz9-X_1-

      Karthik Duraisamy: DATA-DRIVEN ANALYSIS AND MODELING OF COMPLEX SYSTEMS, Michigen institute for computational discovery and engineering, Michigen University.

      https://micde.umich.edu/academic-programs-old/data-driven-course/

      Sergey Levine: Deep Reinforcement Learning, CS 285 at UC Berkeley.

      http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

      對復雜系統連續變化自動建模——Neural Ordinary Differential Equations解讀

      https://campus.swarma.org/course/2046

      復雜網絡自動建模在大氣污染中的應用

      https://campus.swarma.org/course/1998

      兩套因果框架深度剖析:潛在結果模型與結構因果模型

      https://campus.swarma.org/course/2526

      穩定學習:發掘因果推理和機器學習的共同基礎

      https://campus.swarma.org/course/2323

      因果強化學習

      https://campus.swarma.org/course/2156

      張江:因果與機器學習能夠破解涌現之謎嗎

      https://campus.swarma.org/course/4540

      因果涌現理論提出者:Erik Hoel主題報告

      https://campus.swarma.org/course/4317

      如何從數據中發現因果涌現——神經信息壓縮器

      https://campus.swarma.org/course/4874

      標準化流技術簡介

      https://campus.swarma.org/course/1999

      帶隱狀態的強化學習世界模型

      https://campus.swarma.org/course/4848

      前置課程

      Python編程基礎

      深度學習原理與PyTorch:https://campus.swarma.org/course/956


      復雜性思維(面向本科生)課程

      背景

      隨著技術的發展,特別是人工智能的飛速進步,我們生活的復雜世界正在逐步演變成為一張緊密聯系的大網。在其中,每個弱小個體的力量都可能被網絡迅速放大,從而使得地球村落任何一處小小的漣漪都有可能被“蝴蝶效應”催化成蔓延全球的風暴,這一風暴必將反噬到每一個弱小個體,迫使他們的時間被撕裂得破碎不堪。

      世界正在復雜、商業正在加速、經濟正變得脆弱、科技正在崛起,連地球也會接二連三地為人類敲響環境警鐘:新冠肺炎,全球氣候變暖、貿易戰、金融危機……所有這一切將把人類推向何方?

      《復雜性思維》課程將會把包括生命誕生、疾病傳播、人群聚集、城市發展、網絡社交、公司興衰在內的諸多課題融為一體,帶給你理解世界的新洞見。

      誠然,一門課程無法就任何具體問題給出準確的答案。它能夠提供的是一套思維的腳手架——復雜性思維。在這一框架下,你可以將真實世界中紛繁復雜的現象梳理成一個個清晰的復雜科學概念。你會逐漸發現,其實宇宙的萬物都不過是復雜性演化之“道”在不同側面的展現,它可以催生地球上的第一個細胞;引發生態系統的突變;導致不可一世的霸道物種的滅絕,自然也指引了人類前進的方向。

      在本課程中張江老師將用一套自己搭建的稱為“復雜性階梯”的框架串聯起眾多復雜性科學概念,包括混沌、秩序、自催化網絡、涌現、混沌邊緣、熱力學第二定律、分形、網絡、自指等等。


      沿著復雜性階梯一路攀爬,復雜性層級將逐步提升。生命組織如此,人類組織亦是如此,它們其實都遵循著非常相似的復雜性規律。只不過由于每個系統演化所處的階段的不同,以及我們每個人看待這些事物的觀察視角不同,因而它就會呈現出令人眼花繚亂的復雜性。本課程則帶領你透過現象看到本質。

      課程大綱(32課時)

      21世紀的復雜性科學

      從混沌開始

      秩序的起源

      從聚集到涌現

      涌現與斑圖

      模擬復雜性

      《馬姨》或《黑客帝國》大討論

      混沌的邊緣

      熵增與耗散結構

      從負熵流到冪律分布

      規模法則與克萊伯定律

      最優設計的網絡

      城市生長與技術奇點

      自復制與達爾文式進化

      《三體》或《天才俱樂部》大討論

      層級與自指

      層級躍遷

      量子化生存

      東方智慧課程實踐

      以AI氛圍編程(Vibe coding)+Python編程方式完成復雜系統模擬項目

      面向對象

      任何學科本科生

      考核方式

      平時成績 + 開卷考試參考課程

      得到:張江的《復雜科學前沿27講》:https://www.dedao.cn/course/detail?id=b0rNAzaYOj7VyPMsljK8P54m6wlk12

      張江:復雜性思維2020:https://campus.swarma.org/v3/course/1112

      永遠的經典之復雜性思維2018(北師大隨堂錄)https://campus.swarma.org/v3/course/281

      劉宇:復雜系統入門與實戰:https://campus.swarma.org/v3/course/4577

      登陸數字京師-教務管理系統(https://onevpn.bnu.edu.cn/)選擇北京師范大學2025-2026學年春季學期張江老師的《面向復雜系統的人工智能》或《復雜性思維》課程。


      如果你已經在北師大報名系統中選修了這門課,請填一下表單,我們會給你開通一學期集智學園vip權限

      僅限北師大在讀學生(含珠海校區)

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