TellerU 官方课 · 认识 AI · 零基础
AI 简史：从图灵到 ChatGPT
70 年起落三次寒冬，读懂今天这波 AI 从哪来
你将从图灵的一个问题出发，掌握 AI 发展史上的关键人物、转折事件与阶段特征，产出一个人人都能看懂的 AI 简史时间轴与故事卡。
- 📚 3 个单元 · 9 节课
- ⏱ 约 4 小时
- 🧑🏫 AI 老师白板讲解 + 随堂练习
AI入门AI历史通识零基础科普
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零基础学习者，无需编程或数学背景
课程目录
第 1 单元：起源与诞生：从图灵之问到达特茅斯
学习目标：本单元带你回到 AI 的起点，理解图灵如何用一个问题开启智能机器的大门，以及 1956 年达特茅斯会议如何正式命名“人工智能”。你将学会用生活化类比解释这些里程碑，并为项目产出时间轴的前两个事件和第一张故事卡。
认知起点：图灵如何用一场“模仿游戏”定义智能？
从图灵的模仿游戏出发，用生活化类比解释图灵测试，并说明它为什么成为 AI 的起点。
- 认知起点：图灵如何用一场“模仿游戏”定义智能？（综合）（约 27 分钟）
正式命名：1956 年那场会议如何造出“人工智能”这个词？
讲述达特茅斯会议的背景、关键人物和“人工智能”一词的诞生，用生活化类比说明会议的历史意义。
- 达特茅斯会议：一群科学家如何用一场会议命名一个时代？（约 28 分钟）
第 2 单元：起伏与转折：从专家系统到两次寒冬
学习目标：本单元带你经历 AI 的第一次浪潮与低谷，理解符号主义、专家系统的兴起与局限，以及两次 AI 寒冬的成因。你将学会用生活化类比解释技术期望与现实的落差，并为项目产出时间轴上的三个关键事件和第二张故事卡。
规则时代：专家系统如何把“老中医”装进电脑？
用生活化类比解释符号主义和专家系统，说明它们如何工作、为什么一度流行。
- 符号主义：为什么早期 AI 想用“如果……那么……”模拟人类思考？（约 27 分钟）
- 专家系统：一个“老中医”程序如何看病开药？（约 28 分钟）
寒冬来袭：为什么 AI 会两次“过冬”？
讲述两次 AI 寒冬的触发因素和后果，用生活化类比说明技术期望膨胀与破裂的循环。
- 第一次 AI 寒冬：为什么机器翻译和感知机让投资人失望？（约 27 分钟）
- 第二次 AI 寒冬：专家系统为何从“万能”变成“昂贵”？（约 27 分钟）
第 3 单元：复兴与爆发：从机器学习到大模型时代
学习目标：本单元带你见证 AI 的复兴与爆发，理解机器学习如何让机器从数据中学习、深度学习如何实现突破，以及大模型时代如何改变生活。你将学会用生活化类比解释这些技术，并为项目产出时间轴的最后三个事件和第三张故事卡。
学习革命：机器如何从“死记硬背”变成“举一反三”？
用生活化类比解释机器学习的基本思想，说明它如何让 AI 从规则驱动转向数据驱动。
- 机器学习：为什么给机器看很多例子，它就能自己总结规律？（约 26 分钟）
深度突破：神经网络如何让 AI“开窍”？
用生活化类比解释神经网络和深度学习，讲述 2012 年 ImageNet 突破等关键事件。
- 深度学习突破：2012 年那场比赛为什么让 AI 一夜翻身？（约 28 分钟）
大模型时代：ChatGPT 如何从“玩具”变成“助手”？
用生活化类比解释大语言模型和生成式 AI，说明 ChatGPT 等应用如何走进日常生活。
- 大语言模型：为什么一个“文字接龙”程序能写诗、编程、聊天？（约 28 分钟）
在 TellerU 怎么学这门课
- AI 老师在白板上边讲边画，一节课讲透 3 个知识点；
- 讲到的结论都标注出处，点一下就能核对原文；
- 每节有随堂快测和练习，系统按你的掌握度安排复习；
- 听不懂随时提问，老师按你的进度换个讲法再讲一遍。