AI-For-Beginners

ai 2025-09-22

AI-For-Beginners

2025-09-22

胡马依北风,越鸟巢南枝。一一《古诗十九首》

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

AI For Beginners：微软开源 AI 入门课，零基础也能玩转人工智能！

在 AI 席卷全球的当下，越来越多的人渴望了解人工智能、掌握 AI 技能。无论你是小白、学生、开发者、教师，还是数据科学爱好者，微软开源的 AI-For-Beginners 项目都能为你带来一场体系化、实用、有趣的 AI 学习体验！

一、项目简介

项目地址：microsoft/AI-For-Beginners
一句话描述：12 周、24 节课，AI 零基础入门必备！
主语言/资源类型：Jupyter Notebook、Markdown、PPT、实验、测验
Stars：41,959+
Forks：8,129+
主要标签：ai artificial-intelligence cnn deep-learning nlp rnn gan computer-vision

二、课程内容全景

1. 课程结构

本课程为期 12 周，共 24 节课，包含理论、代码实操、实验、练习和测验。课程涵盖：

AI 历史与基础
知识表示与专家系统（Symbolic AI）
神经网络与深度学习
计算机视觉（CV）
自然语言处理（NLP）
遗传算法、强化学习、多智能体系统等其他 AI 技术
AI伦理与负责任的AI

2. 多语言支持

课程通过 GitHub Action 自动多语种翻译，支持法语、西班牙语、德语、俄语、阿拉伯语等，全球学习无障碍！

三、你将学到什么？

AI 发展脉络与核心概念：什么是 AI、强/弱 AI、图灵测试、智能的定义
符号主义与神经网络：从推理规则到深度学习，理论与代码双线推进
经典网络架构与应用：感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）等
CV 与 NLP 实战：图像分类、目标检测、语义分割、词向量、语言模型、NER、Transformer、BERT 等
AI 伦理与社会影响：了解负责任的AI开发原则
实验与测验：动手做实验、参与在线测验、巩固所学

四、部分精彩代码案例

1. 感知机实现（摘自课程 Perceptron）

import numpy as np

# 初始化权重
weights = np.zeros(2)
bias = 0
learning_rate = 0.1

# 训练数据，形如 [x1, x2], label
data = np.array([
    [0, 0, 0],
    [0, 1, 0],
    [1, 0, 0],
    [1, 1, 1]
])

# 感知机训练
for epoch in range(10):
    for x1, x2, label in data:
        output = (x1 * weights[0] + x2 * weights[1] + bias) > 0
        error = label - output
        weights[0] += learning_rate * error * x1
        weights[1] += learning_rate * error * x2
        bias += learning_rate * error

print("Trained weights:", weights)

2. 利用 PyTorch 实现简单神经网络（摘自课程 Multi-Layer Perceptron）

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleMLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(2, 4)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(4, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return self.sigmoid(x)

model = SimpleMLP()
input_data = torch.tensor([[1.0, 0.0]])
output = model(input_data)
print(output)

五、如何学习与参与

1. 快速上手

# 克隆仓库
git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners

# 建议用 VSCode + Jupyter 插件 或 直接在 Binder/Colab 里运行

2. 课程导航

课程总览
每课配有 Jupyter Notebook，理论 + 实验一体，支持 PyTorch/TensorFlow 双框架
部分章节附测验与作业，在线体验：在线测验入口

3. 交流与反馈

加入官方 AI Discord 社区结识全球学友
发现问题或有建议？欢迎提 Issue 或 PR

六、适合谁学？

完全零基础的 AI 小白、转行者
计算机/数据科学/数学学生
想提升AI技能的开发者
教师与培训讲师
AI爱好者与自学者

七、学习建议 & 拓展

配合微软其他开源课程（ML for Beginners、Data Science for Beginners、Web Dev for Beginners等）一起学习更全面
理论结合实践，多敲代码多做实验
利用课程的测验和实验巩固知识
跟进社区和官方动态，了解 AI 最新发展

八、总结

微软的 AI-For-Beginners 不只是一本教材，而是一套面向全球、持续更新的 AI 入门生态。它用生动有趣、理论与代码结合的方式，帮你真正“零门槛”踏进人工智能世界。无论你在哪个阶段，加入这个开源学习社区，和全球AI学习者一起成长吧！

项目入口：https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners