微软官方出品中文AI课程升级版来了，理论加实践全覆盖

近日，来自微软亚洲研究院AI教育团队的人工智能教育与学习共建社区再度引发了广泛关注。微软在该平台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。

此次更新，将社区资源进一步系统化，按认识AI（初级），理解AI（中级）,研究AI（高级）的结构分级编写了学习路径，并给出学习时长参考，先修知识资源参考，循序渐进，旨在帮助广大学习者更最高效地学习AI，赶快学起来吧！

该社区的学习资源优质且免费，绝大部分为原创内容，核心学习资源包括实战篇和理论篇两大部分，辅以参考学习路径和先修知识参考资源，让广大学习者可以清晰地选择适合自己的学习路径，高效地学习。

1. 实战篇

以“做中学“的理念为核心，从人工智能真实的应用场景与案例出发，先讲生动的案例，配合详实的实际操作说明，然后在动手实现场景的基础上，逐步引入人工智能学习中的相关理论知识，以递进学习的新颖方式层层剖析人工智能开发的主流场景，让大家在不需要大量时间学习庞大的理论基础的情况下，也可以真正动手开始进行人工智能应用的开发，提高实际动手的能力。

实战篇分为初级实战案例、中级实战案例、高级实战案例，如下：

初级实战案例

中级实战案例

高级实战案例

理论篇

理论篇的内容又称作“9步学习神经网络”,为微软亚洲研究院研发团队原创内容，着重讲述偏理论的知识，同样以“做中学”为核心概念，但是独特地以化繁为简，深入浅出为特点，提供通俗易懂的理论讲解，清晰工整的代码，准确无误的内容，完整的作业体系，不但有理论，还有大量实践动手环节，帮助读者不但迅速掌握“深度学习”的基础知识，更好地理解并使用现有框架，而且可以助力读者快速学习最新出现的各种神经网络的扩展或者变型，跟上快速发展的AI浪潮,使学习者从新的角度快速上手神经网络的学习，做到真正的从入门到精通。该部分内容在针对合作伙伴线下的培训中，受到广大学习者的广泛好评。

2.1 神经网络初探

适用人群：希望了解最基本的神经网络知识，有一定代码能力。内容：神经网络基础知识，线性回归，线性分类。先修知识：微分知识和线性代数;Python学习时长：6~8小时学习目标：理解神经网络基础概念。

神经网络初探学习路径参考

2.2 神经网络进阶

适用人群：具有一定的神经网络学习基础和代码能力的学习者。内容：非线性回归，非线性分类，模型推理。先修知识：微分知识和线性代数;Python学习时长：8~12 小时学习目标：更好地理解并使用现有神经网络框架。

神经网络进阶学习路径参考

2.3 深度网络基础

适用人群：有较好的神经网络理论基础，想通过学习深度网络进行更多地扩展性研究或者开发。内容：DNN，CNN，RNN。先修知识：微分知识和线性代数;Python学习时长：16~24 小时学习目标：有能力快速学习最新出现的各种神经网络的扩展或者变型，或进行前沿性研究。

深度网络基础学习路径参考

环境准备

安装Windows 10版本1803，低一些的Windows 10版本也可以使用。此外，你还需要安装Visual Studio 2017 Community。

目前，该教程已经在Github上标星6.8K，1.4K个Fork，可以说非常受欢迎，感兴趣的不要错过了。（地址：https://github.com/microsoft/ai-edu）