机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等。

（1）人工智能概述：机器学习的基本概念，以及人工智能的理论流派，包括符号主义、专家系统、连接主义等。并介绍了人工智能系统的感知、记忆、推理和元认知能力，以及机器学习和深度学习的基本理论。

（2）深度学习（2012-2022）：回顾深度学习的发展，从AlexNet到EfficientNet、RNN到GPT-3等模型的演变。深度学习在分类、检测、翻译等领域取得显著成果，并应用于非标识别、钢筋点数和缺陷检测等实际场景。同时，探讨了深度学习面临的监督式学习困境和数据-部署悖论。

（3）通用大模型（2023至今）：介绍了通用大模型的发展，如MidJourney、OpenAI Sora、Segment Anything和GPT-4。通用大模型在数据和网络规模、计算资源等方面取得了重大进展，展望了通向通用人工智能（AGI）的可能路径。