В первом модуле слушатели знакомятся с определениями ИИ, историей его развития, понятиями сильного и слабого ИИ. Они уясняют соотношение таких понятий как ИИ, машинное обучение, нейросети, глубокое обучение, большие данные. Слушатели получают представление о видах машинного обучения: обучение с учителем, обучение с поддержкой, обучение без учителя, методах и алгоритмах машинного обучения (классификация, кластеризация, решающие деревья, принципах работы и типах нейронных сетей (перцептрон, многослойная, сверточная, рекурренттная сети). На всем протяжении обучения в онлайн-курсе слушателя сопровождает словарь-глоссарий с определениями более 50 базовых понятий ИИ. В заключение приводятся наиболее яркие достижениями и примеры применения ИИ, а также говорится об ограничениях, ошибках и опасности применения ИИ.