过去的专家系统需要由人类专家将规则硬编码到其中，与此不同，认知计算机可以采用与人类相同的方式处理自然语言和非机构化数据，
并从经验中进行学习。尽管它们将会拥有深入的领域专业技能，但认知计算机不会取代人类专家，它们将扮演着决策支持系统，
根据最佳的可用数据（无论是在医疗、金融还是客户服务方面的数据）帮助人类专家制定更有效的决策。
李玉博博士现任IBM中国研究院的资深研究员，主要负责云端GPU加速器的实现，是IBM中国研究院主导的公有云SuperVessel上GPU加速服务的首席架构师。
毕业于北京邮电大学，现任IBM中国研究院的高级研究员。目前主要关注云计算平台上的大数据服务架构，大数据自动化配置，spark机器学习和深度学习的监控优化等方向的研究与实践。
IBM中国研究院高级研究员，主要从事信号处理、机器学习以及深度学习方向的研究。目前的研究工作为云计算框架下的异构计算以及深度学习的FPGA加速。迄今为止已经在国际会议及期刊发表学术论10余篇，10余项专利及专利申请。
王青博士是IBM中国研究院资深研究员，从事认知计算、深度学习和统计信号处理方面的研究。2003年毕业于新加坡南洋理工大学，获博士学位。她的研究兴趣包括深度神经网络设计、图像解析、增强学习等。
在认知计算时代，随着人工智能技术、大数据、云计算以及系统科技的发展，使得人类对世界的理解更加高效。
课程共分为六讲，包括《认知计算与人工智能》，《机器学习》，《机器学习与大数据》，《深度学习》，
《GPU与认知计算》，《深度学习框架与工具》。
IBM中国研究院1995年成立于中国北京，是IBM在全球设立的12大研究机构之一。2008年，IBM中国研究院上海分院成立。多年来，IBM中国研究院一直稳步成长，已成为中国最具声望及被广泛认可的研究机构之一。IBM中国研究院的研究领域横跨多个学科及行业，目前的重点研究课题包括大数据分析、云计算、物联网及认知计算的技术创新及应用。IBM中国研究院一直致力于运用前沿技术解决行业的关键问题，目前在电力与能源、物流与供应链、医疗、电信及金融服务等领域均有相关解决方案。
