大手笔！微软在GitHub开源的5大技术教程

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。