微软开源共享人工智能教学资源

微软在github上开源共享了一份人工智能教学资源,主要服务于国内学生、教师以及IT从业人员。

1 微软人工智能教育与学习共建社区

本社区是微软亚洲研究院(Microsoft Research Asia,简称MSRA)人工智能教育团队创立的人工智能教育与学习共建社区.

在教育部指导下,依托于新一代人工智能开放科研教育平台,微软亚洲研究院研发团队和学术合作部将为本社区提供全面支持。本社区将提供人工智能应用开发的真实案例,以及配套的教程、工具等学习资源,人工智能领域的一线教师及学习者也将分享他们的资源与经验。

正如微软的使命“予力全球每一人、每一组织,成就不凡”所指出的,期待借由本社区的建立,能以开源的方式,与广大师生、开发者一起学习、一起贡献,共同丰富、完善本社区,既而为中国人工智能的发展添砖加瓦。

2 使用说明

本社区共建资源分为若干模块。每个模块都支持开发者向其共建新内容。

各模块内容和适用人群概述如下:

A:教学课程

  • 内容:包含微软及多个高校开源分享的人工智能教学大纲,课件。
  • 适用人群:有意开设高校人工智能课程的老师。希望系统化了解高校人工智能学习大纲的学习者。

B:教学案例与实践

  • 内容:包含微软及共建者开源分享的人工智能案例资源,包含案例、源代码、文档、教学视频等。
  • 适用人群:有意开设人工智能课程的教师。有意进行人工智能应用开发的学习者

C:开发工具与环境

  • 内容:人工智能学习中需要用到的开发工具与环境搭建教程。
  • 适用人群:有意进行人工智能应用开发的学习者和有意开设人工智能课程的教师。

D:答疑与交流

  • 内容:人工智能学习中的常见问题及微软团队或者共建者的回答。
  • 适用人群:一线教学教师及有意进行人工智能应用开发的学习者。

E:等你来战

  • 内容:人工智能相关课程的作业以及人工智能应用开发中需要共建者贡献代码解决的问题与挑战。
  • 适用人群:

    发布者:人工智能教学者,可发布作业及习题;人工智能应用开发者、学习者,可发布需要应战者贡献代码解决的问题。
    
    应战者:具有一定人工智能应用开发、数据模型训练基础,希望展现身手的朋友。
    

3 目录结构

  • A:教学课程

    • 神经网络基本原理简明教程-微软亚洲研究院 System Research 团队
    • 人工智能实践课程大纲-微软亚洲研究院 System Research 团队
    • 微软专业学位MPP(Microsoft Professional Program)人工智能课
    • 微软人工智能公开课
    • 微软人工智能系列前沿课程
    • 北京大学微软亚洲研究院人工智能与信息社会大纲(MOOC)-北大陈斌
    • 工业数据挖掘与分析-清华大学徐华
    • 基于Visual_Studio_Tools_for_AI的高级机器学习课程-复旦大学赵卫东
    • 机器学习课程-北京大学蒋严冰
    • 人工智能课程大纲(网络专业)-集美大学张敏
    • 人工智能技术及应用(选修)-河北大学袁方
    • 车载智能信息处理-湖北汽院龚家元
    • 面向AI实践的软件工程基础课程-北京航空航天大学罗杰
  • B:教学案例与实践

    • 基础案例教程
    • 内容中心网络CCN缓存污染攻击防御
    • 基于监督学习的恶意攻击特征识别
    • 无监督学习的网络用户行为分析
    • Visual Studio Tools for AI安装教程
    • 基于Visual Studio Tools for AI的TensorFlow编程实现CNN卷积神经网络
    • 基于Visual Studio Tools for AI的TensorFlow编程实现DNN深度神经网络
    • 基于Visual Studio Tools for AI的TensorFlow编程实现LSTM循环神经网络
    • 基于Visual Studio Tools for AI的TensorFlow编程实现ResNet深度残差网络
    • 基于Visual Studio Tools for AI的TensorFlow编程实现Bi-RNN双向循环神经网络
    • 基于Visual Studio Tools for AI的TensorFlow编程实现RCNN区域卷积神经网络
    • 预构建-OCR应用案例-漫画翻译
    • 定制化-文字理解应用案例-问答系统和对话机器人服务
    • 定制化-图像识别应用案例-看图识熊
    • 定制化-语言理解应用案例-智能家居
    • 扩展阅读-搭建中间服务层
    • 神经网络基本原理简明教程
    • 自构建-图像识别应用案例-手写数字识别
    • 自构建-AI游戏开发案例-黄金点游戏
    • 自构建-图像识别应用案例-手写算式计算器
    • 扩展阅读-机器学习平台建设
    • 清华大学网络产品案例分析与设计展示
    • 复旦大学城市声音分类及图像超分辨率案例
    • 东北大学视频见解应用案例之视频标签提取
    • 大连理工网络安全案例教程
  • C:开发工具与环境

    • 微软OpenPAI 开放人工智能平台简介
    • 微软OpenPAI 开放人工智能平台 GitHub Repo
    • 微软开源自动机器学习工具NNI简介
    • 微软开源自动机器学习工具NNI GitHub Repo
    • 微软开源自动机器学习工具NNI
    • 微软OpenPAI 开放人工智能平台
    • 微软LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)GitHub Repo
    • 微软Graph Engine GitHub Repo
    • 微软Distributed Machine Learning Toolkit GitHub Repo
    • 微软NLP深度学习工具包 NeuronBlocks GitHub Repo
    • 北航VisualPytorch工具(通过拖拽组件来生成Pytorch代码)
  • D:答疑与交流

  • E:等你来战

    • 挑战黄金点
    • 北京航空航天大学2019春季
    • 山东大学2019春季
    • Code Search

资源链接 https://github.com/microsoft/ai-edu

来了,老弟
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