在最近的Github趋势榜上，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次受到广泛关注，目前已获得超过6000颗星。平台开发团队在GitHub上表示，该平台由教育部指导，依托于新一代人工智能开放科研教育平台。微软亚洲研究院研发团队和学术合作部将为社区提供全面支持。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和学习者也将分享他们的资源和经验。团队表示希望这个社区的建立能够以开源的方式与老师、学生、开发者一起学习、共同贡献，共同丰富和完善这个社区，为中国人工智能的发展贡献力量。社区学习资源优质免费，大部分内容为原创内容。核心学习资源包括实践章节和理论章节，辅以参考学习路径和前置知识参考资源，让广大学习者可以明确选择适合自己的。高效学习的学习路径。理论理论理论部分的内容也称为“9步学习神经网络”。为微软亚洲研究院研发团队原创内容。它的特点是简单易懂。它提供通俗易懂的理论解释、清晰整洁的代码、准确的内容和完整的操作系统。它不仅有理论，还有大量实用的动手链接，不仅可以帮助读者快速掌握“深度学习”的基础知识，更好地理解和使用现有的框架，而且可以帮助读者快速学习最新的扩展或各种神经网络的变体，紧跟AI浪潮的快速发展，让学习者以全新的视角快速入门神经网络，从入门到精通。这部分内容在伙伴线下培训中得到了广大学习者的广泛好评。神经网络初步学习适用人群：希望了解神经网络最基本的知识，并有一定的编码能力。内容：神经网络基础知识、线性回归、线性分类。预备知识：微分知识和线性代数；Python学习时间：6~8小时学习目标：了解神经网络的基本概念。神经网络初级学习路径参考神经网络进阶适用人群：具有一定神经网络学习基础和编码能力的学习者。内容：非线性回归、非线性分类、模型推理。预备知识：微分知识和线性代数；Python学习时间：8~12小时学习目标：更好地理解和使用现有的神经网络框架。神经网络进阶学习路径是指深度网络基础知识适用人群：具有良好的神经网络理论基础，希望通过学习深度网络进行更具扩展性的研究或开发。内容：DNN、CNN、RNN。预备知识：微分知识和线性代数；Python学习时间：16~24小时学习目标：能够快速学习各种神经网络的最新扩展或修改，或进行前沿研究。深度网络基础学习路径参考实战案例：从漫画开始，学习OCR图文转换兴趣为先师。相信很多同学心中应该都有一部喜欢的漫画吧，微软认知服务包括图像、语音、语言、搜索和知识五个领域。通过独立或组合使用这些认知服务，可以解决许多现实世界的问题。作为艾小白，我们可以选择艰难地攀登高山，也可以选择像牛顿一样站在巨人的肩膀上。本章内容以“漫画翻译”为例，介绍如何灵活运用微软认知服务，实现你的AI梦想。日本漫画非常出名，海贼王、名侦探柯南等系列漫画深受中国青少年喜爱。在中国有一群志愿者将这些漫画手动翻译成中文版本。过程艰巨复杂，耗时较长。人工智能可以用来帮助加速这个过程吗？提示：漫画是有版权的，请在尊重版权的前提下做合法的事情。翻译漫画，分为三个步骤：调用MicrosoftCognitiveServices，使用OCR（OpticalCharacterRecognition）服务识别漫画上的所有文字；调用MicrosoftCognitiveServices，使用TextTranslate（文本翻译）服务将日语翻译成中文；自己写逻辑代码把中文文本贴回之前的漫画，覆盖之前的日文，生成新的漫画框。下图是最终的翻译效果，左??边是原作漫画，右边是翻译成中文的结果（因为版权问题，我们模仿原作漫画做了几个对话泡泡）：环境是准备安装Windows10版本1803，低一些Windows10版本也可以工作。Windows7也可以运行这个示例程序，但不推荐。Windows7官方技术支持将于2020/01/14结束。提示：如果您的机器无法运行Windows10，则说明硬件性能不够。人工智能是基于软件和硬件的快速发展。不建议大家使用低配置机器学习AI知识。安装VisualStudio2017社区。点击这里下载。对于这种情况，安装时选择“.NETDesktopDevelopment”即可满足要求。界面设计代码
