此前，我曾介紹過微軟在 GitHub 開源的一系列面向初學者的技術(shù)教程。

現(xiàn)如今，兩年時間過去了，這些教程都更新了不少內(nèi)容，另外還新增了人工智能、Python 等熱門技術(shù)領域的開發(fā)者教程。

下面我將重新整理與更新，向大家重新一一介紹下這些教程。

教程里面覆蓋了人工智能、Web 開發(fā)、機器學習、Python、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)科學等諸多內(nèi)容。

如果你有耐心，把這些教程挨個通讀一遍，技術(shù)實力定會有飛躍提升。

我將這幾大教程過了一遍，發(fā)現(xiàn)他們都有著以下統(tǒng)一特點：

總課時均為期 12 周，共 24 節(jié)，讓你可以合理安排學習計劃；

每個課程均附有項目實戰(zhàn)開發(fā)講解，更加強調(diào)實踐出真知；

每節(jié)課均附有測驗說明、草圖筆記、作業(yè)任務等內(nèi)容，助你更系統(tǒng)、更全面的掌握課程內(nèi)容。

接下來，便由我來跟大家好好介紹下，這里面都包含了什么內(nèi)容。

給初學者看的機器學習

主要講解機器學習簡介與歷史、自然語言處理、常用 NLP 任務、 語義及情感分析等基礎知識。

此外，還將通過開發(fā)南瓜價格預測、美食分類、酒店情感分析等多個項目，帶你了解機器學習的實際使用。

在課程插圖方面，也讓微軟得到了不少加分。

以下圖為例，微軟講師通過插圖的方式，更為直觀、更具趣味性的像我們展示了機器學習的發(fā)展歷史：

由上圖我們可知，機器學習起源自 1950 年代，阿蘭圖靈讓機器學會思考的想法，在后續(xù)的不斷迭代演變過程中，才成為我們今天口中所討論的機器學習。

類似的插圖及詳細內(nèi)容介紹，大家可以去該課程的 GitHub 倉庫一窺究竟。

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

給初學者看的 Web 開發(fā)教程

主要講解 JavaScript、CSS、HTML 相關(guān)的基礎知識。

作者還會通過開發(fā)打字游戲、瀏覽器擴展、太空游戲等多個項目，帶你了解 Web 開發(fā)的整體流程。

其實，Web 開發(fā)入門并不難，難的是面對當下市場上林林總總的課程，如何去選擇最適合自己的一門課。

許多人在學了 HTML、CSS、JavaScript 等基礎知識后，下一步何去何從，毫無頭緒。但在微軟這門課里面，每隨著一個知識點的深入，便會對應一個簡單的實戰(zhàn)項目開發(fā)，讓你從實踐中去充分吸收知識。

另外，為了使得課程對新手更加友好，里面還會對編程語言、代碼編輯器、瀏覽器、命令行工具等內(nèi)容作出補充說明，就像這張配圖一樣：

看到配圖上面的內(nèi)容，是不是已經(jīng)開始抑制不住你想學習的沖動了？沒事，Star 一下這個項目的 GitHub 倉庫，開始學起來吧！

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

給初學者看的物聯(lián)網(wǎng)

主講物聯(lián)網(wǎng)通用知識、傳感器數(shù)據(jù)收集、執(zhí)行器響應處理、硬件聯(lián)網(wǎng)方式、位置追蹤、語音識別等基礎知識。

通過開發(fā)植物監(jiān)控、澆水系統(tǒng)、車輛跟蹤、聲控烹飪計時器等多個項目，帶你了解物聯(lián)網(wǎng)的實際使用。

課程中的多個項目，將打通食物從農(nóng)場，再到餐桌的完整處理流程，其中涉及農(nóng)業(yè)、物流、制造、零售、消費者等多個產(chǎn)業(yè)，覆蓋了物聯(lián)網(wǎng)設備在當下主流行業(yè)的應用。

在萬物互聯(lián)的時代，物聯(lián)網(wǎng)這一概念也開始普及到千家萬戶，古代人們所暢想的隔空控物，與物對話，在隨著聲控硬件的推廣下，也慢慢讓這一理念得以實現(xiàn)，成為常態(tài)。

而作為技術(shù)人員的我們，為了讓自己在職場中更加不可替代，便得先人一步，看到未來，提前做好規(guī)劃與打算。

我認為，物聯(lián)網(wǎng)這一行業(yè)，結(jié)合現(xiàn)有的各個大語言模型，未來在智能家居等行業(yè)，定會誕生很多有趣的應用與產(chǎn)品。

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

給初學者看的數(shù)據(jù)科學

主講數(shù)據(jù)科學通用知識、統(tǒng)計與概率導論、SQL 與 NoSQL 的使用，可視化數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)科學生命周期簡介等基礎知識。

通過這一教程，你可以充分了解數(shù)據(jù)科學背后的基本概念，以及它與人工智能、機器學習和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，并進一步認識、學習關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 SQL，以及非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL 的技術(shù)理念與實際應用場景。

在數(shù)據(jù)的分析、處理、探索等方面，搭配上 Matplotlib、Pandas 以及各類低代碼工具，無疑可以讓開發(fā)效率提升不少，而這些工具的使用，在該教程中也同樣有所提及。

在現(xiàn)今這個數(shù)據(jù)大爆炸時代，從一堆繁雜且冗余的數(shù)據(jù)中，分析并提取出其應有的價值，也頗為考驗編程功力。

微軟提供的這一教程，學習路徑與架構(gòu)設計的脈絡圖卻頗為清晰，并在此之間，穿插了很多實際用例，讓新手在數(shù)據(jù)科學這一領域的探索中，少走很多彎路。

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

給初學者看的人工智能教程

主講人工智能簡史、神經(jīng)網(wǎng)絡介紹、計算機視覺、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、自然語言處理、遺傳算法、深度強化學習等知識。

今年 AIGC 爆火，讓不少開發(fā)者都開始學習人工智能相關(guān)的技術(shù)。如果你也對 AI 感興趣，那么通過微軟這個面向初學者的人工智能教程切入，興許是個不錯的選擇。

通過該教程，你可以學習到 AI 技術(shù)的不同應用場景，神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習主流開發(fā)框架的使用，通過真實案例，帶你了解圖像與文本處理的神經(jīng)架構(gòu)內(nèi)容。

此外，教程里面還 AI 領域的一些前沿知識，比如遺傳算法、多代理系統(tǒng)等等。

為了讓大家能夠更好的吸收知識，微軟在該教程中也提供了一些文檔預習資料，以及可執(zhí)行代碼的 Jupyter Notebook，里面擁有大量的理論材料，可幫助你更好的理解知識點。

學習一門新技術(shù)，最好的方式就是實踐，因此微軟在項目中提供了名為「實驗室」的作業(yè)合集，你可以通過練習這些習題，動手實踐，更好的吸收與掌握 AI 技術(shù)。

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

上面幾個教程，便是微軟在 GitHub 上開源的機器學習、Web 開發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)科學、人工智能五大課程。