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*[https://swarma.org/?p=3652 神经网络与图灵机的复杂度博弈]
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::1931年，天才数学家图灵提出了著名的图灵机模型，它奠定了人工智能的数学基础。1943年，麦克洛克 & 皮茨（McCulloch & Pitts）两人提出了著名的人工神经元模型，该模型一直沿用至今，它奠定了所有深度学习模型的基础。那么，这两个开山之作究竟是怎样一种相爱相杀的关系呢？天才数学家冯诺依曼指出，图灵机和神经元本质上虽然彼此等价，我们可以用图灵机模拟神经元，也可以用神经元模拟图灵机，但是它们却位于复杂度王国中的不同领地。神经网络代表了一大类擅长并行计算的复杂系统，它们自身的结构就构成了对自己最简洁的编码；而图灵机则代表了另一类以穿行方式计算的复杂系统，这些系统以通用图灵机作为复杂度的分水岭：一边，系统的行为可以被更短的代码描述；另一边，我们却无法绕过复杂度的沟壑。而先进的深度学习研究正在试图将这两类系统合成为一个：神经图灵机。
::1931年，天才数学家图灵提出了著名的图灵机模型，它奠定了人工智能的数学基础。1943年，麦克洛克 & 皮茨（McCulloch & Pitts）两人提出了著名的人工神经元模型，该模型一直沿用至今，它奠定了所有深度学习模型的基础。那么，这两个开山之作究竟是怎样一种相爱相杀的关系呢？天才数学家冯诺依曼指出，图灵机和神经元本质上虽然彼此等价，我们可以用图灵机模拟神经元，也可以用神经元模拟图灵机，但是它们却位于复杂度王国中的不同领地。神经网络代表了一大类擅长并行计算的复杂系统，它们自身的结构就构成了对自己最简洁的编码；而图灵机则代表了另一类以穿行方式计算的复杂系统，这些系统以通用图灵机作为复杂度的分水岭：一边，系统的行为可以被更短的代码描述；另一边，我们却无法绕过复杂度的沟壑。而先进的深度学习研究正在试图将这两类系统合成为一个：神经图灵机。
===课程推荐===
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::本课程将围绕图灵机，详细介绍图灵机的定义、图灵机的计算、图灵机框架的模拟、通用图灵机、以及图灵停机问题，说明算法的上界。
::本课程将围绕图灵机，详细介绍图灵机的定义、图灵机的计算、图灵机框架的模拟、通用图灵机、以及图灵停机问题，说明算法的上界。
*[https://campus.swarma.org/course/3099 量子信息基础]
::量子力学作为现代物理学的两大核心理论之一，成功描述了微观物理体系的演化规律，奠定了现代信息科学特别是微电子学和光电子学的物理理论基础。量子概念的引入深刻地揭示了一系列与宏观体系截然不同的物理机制，在近年来逐渐发展出了包含量子通信、量子计算、量子模拟、量子测量等量子信息科学的全新研究领域和方向。