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大手笔!微软在 GitHub 开源的 5 大技术教程

玩转VSCode • 1 年前 • 278 次点击  


此前,我曾介绍过微软在 GitHub 开源的一系列面向初学者的技术教程。

现如今,两年时间过去了,这些教程都更新了不少内容,另外还新增了人工智能、Python 等热门技术领域的开发者教程。

下面我将重新整理与更新,向大家重新一一介绍下这些教程。

教程里面覆盖了 人工智能、Web 开发、机器学习、Python、物联网、数据科学 等诸多内容。

如果你有耐心,把这些教程挨个通读一遍,技术实力定会有飞跃提升。

我将这几大教程过了一遍,发现他们都有着以下统一特点:

  • 总课时均为期 12 周,共 24 节,让你可以合理安排学习计划;

  • 每个课程均附有项目实战开发讲解,更加强调实践出真知;

  • 每节课均附有测验说明、草图笔记、作业任务等内容,助你更系统、更全面的掌握课程内容。

接下来,便由我来跟大家好好介绍下,这里面都包含了什么内容。

给初学者看的机器学习

主要讲解机器学习简介与历史、自然语言处理、常用 NLP 任务、 语义及情感分析等基础知识。

此外,还将通过开发南瓜价格预测、美食分类、酒店情感分析等多个项目,带你了解机器学习的实际使用。

在课程插图方面,也让微软得到了不少加分。

以下图为例,微软讲师通过插图的方式,更为直观、更具趣味性的像我们展示了机器学习的发展历史:

由上图我们可知,机器学习起源自 1950 年代,阿兰图灵让机器学会思考的想法,在后续的不断迭代演变过程中,才成为我们今天口中所讨论的机器学习。

类似的插图及详细内容介绍,大家可以去该课程的 GitHub 仓库一窥究竟。

GitHub:https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

给初学者看的 Web 开发教程

主要讲解 JavaScript、CSS、HTML 相关的基础知识。

作者还会通过开发打字游戏、浏览器扩展、太空游戏等多个项目,带你了解 Web 开发的整体流程。

其实,Web 开发入门并不难,难的是面对当下市场上林林总总的课程,如何去选择最适合自己的一门课。

许多人在学了 HTML、CSS、JavaScript 等基础知识后,下一步何去何从,毫无头绪。但在微软这门课里面,每随着一个知识点的深入,便会对应一个简单的实战项目开发,让你从实践中去充分吸收知识。

另外,为了使得课程对新手更加友好,里面还会对编程语言、代码编辑器、浏览器、命令行工具等内容作出补充说明,就像这张配图一样:

看到配图上面的内容,是不是已经开始抑制不住你想学习的冲动了?没事,Star 一下这个项目的 GitHub 仓库,开始学起来吧!

GitHub:https://github.com/microsoft/Web-Dev-For-Beginners

给初学者看的物联网

主讲物联网通用知识、传感器数据收集、执行器响应处理、硬件联网方式、位置追踪、语音识别等基础知识。

通过开发植物监控、浇水系统、车辆跟踪、声控烹饪计时器等多个项目,带你了解物联网的实际使用。

课程中的多个项目,将打通食物从农场,再到餐桌的完整处理流程,其中涉及农业、物流、制造、零售、消费者等多个产业,覆盖了物联网设备在当下主流行业的应用。

在万物互联的时代,物联网这一概念也开始普及到千家万户,古代人们所畅想的隔空控物,与物对话,在随着声控硬件的推广下,也慢慢让这一理念得以实现,成为常态。

而作为技术人员的我们,为了让自己在职场中更加不可替代,便得先人一步,看到未来,提前做好规划与打算。

我认为,物联网这一行业,结合现有的各个大语言模型,未来在智能家居等行业,定会诞生很多有趣的应用与产品。

GitHub:https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners

给初学者看的数据科学

主讲数据科学通用知识、统计与概率导论、SQL 与 NoSQL 的使用,可视化数据分布、数据科学生命周期简介等基础知识。

通过这一教程,你可以充分了解数据科学背后的基本概念,以及它与人工智能、机器学习和大数据之间的关系,并进一步认识、学习关系型数据库 SQL,以及非关系型数据库 NoSQL 的技术理念与实际应用场景。

在数据的分析、处理、探索等方面,搭配上 Matplotlib、Pandas 以及各类低代码工具,无疑可以让开发效率提升不少,而这些工具的使用,在该教程中也同样有所提及。

在现今这个数据大爆炸时代,从一堆繁杂且冗余的数据中,分析并提取出其应有的价值,也颇为考验编程功力。

微软提供的这一教程,学习路径与架构设计的脉络图却颇为清晰,并在此之间,穿插了很多实际用例,让新手在数据科学这一领域的探索中,少走很多弯路。

GitHub:https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners

给初学者看的人工智能教程

主讲人工智能简史、神经网络介绍、计算机视觉、卷积神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度强化学习等知识。

今年 AIGC 爆火,让不少开发者都开始学习人工智能相关的技术。如果你也对 AI 感兴趣,那么通过微软这个面向初学者的人工智能教程切入,兴许是个不错的选择。

通过该教程,你可以学习到 AI 技术的不同应用场景,神经网络和深度学习主流开发框架的使用,通过真实案例,带你了解图像与文本处理的神经架构内容。

此外,教程里面还 AI 领域的一些前沿知识,比如遗传算法、多代理系统等等。

为了让大家能够更好的吸收知识,微软在该教程中也提供了一些文档预习资料,以及可执行代码的 Jupyter Notebook,里面拥有大量的理论材料,可帮助你更好的理解知识点。

学习一门新技术,最好的方式就是实践,因此微软在项目中提供了名为「实验室」的作业合集,你可以通过练习这些习题,动手实践,更好的吸收与掌握 AI 技术。

GitHub:https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners

上面几个教程,便是微软在 GitHub 上开源的机器学习、Web 开发、物联网、数据科学、人工智能五大课程。

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