新学期必收藏的AI学习资源,从课件、工具到源码都齐了(附链接)

2023-05-24 0 875

新学期必收藏的AI学习资源,从课件、工具到源码都齐了(附链接)

许可自AI信息技术驻扎地(ID:rgznai100)

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责任编辑为你如是说人工智慧基础教育与自修资源共享街道社区在 Github 上对外开放源代码了他们的 AI 课堂教学天然资源。

新学期必收藏的AI学习资源,从课件、工具到源码都齐了(附链接)

(相片订阅浏览于Kunming)

2019 年 3 月 28 日,基础中华人民共和国教育部公布了 2018 本年度一般高校专科专精登记和审核结果,共有 35 所理工学院追加了分立的人工智慧专精专科专精。现在,这些高等院校的第二届研究生已经相继开始开学了,但还是有大多数小学生没有机会进入到“宣德”的人工智慧自修中,仍需倚赖网路上的自修天然资源。

日前,谷歌亚洲地区研究所(MSRA)人工智慧基础教育项目组创办的人工智慧基础教育与自修资源共享街道社区在 Github 上对外开放源代码了他们的 AI 课堂教学天然资源。借力于第三代人工智慧对外开放科学研究基础教育网络平台,在这个对外开放源代码项目中,谷歌将不断提供、对外开放 AI 课堂教学的讲义、PPT、辅助工具、源代码与体育竞技等自修天然资源,还有应用领域合作开发的真实世界事例,概要沟通交流新浪网,这不仅是小学生社会群体,自修的合作开发人员的社会福利,而且还对第一线教员、工作中需要对 AI 有一定了解的企业从业者也都非常管用,大家可以一起自修,协力多样和健全这套对外开放源代码自修天然资源。

这套AI对外开放源代码自修天然资源有什么不一样?

1.文本性:你会发现,这儿的文本并不同过往那样只横向著眼于某一领域的某一技术的工作方案自修,这儿的自修天然资源既包括非主流科学知识管理体系,也会撷取一些家系科学知识,从而让文本更加全面性。从课堂教学专精课程、合作开发环境与辅助工具、真实世界事例与课堂教学到概要沟通交流,多元性与多元性让你不必害怕零基础的问题。

2.适用性:适合所有人群,尤其是想自修专精、系统的科学知识管理体系的小学生、教员、企业合作开发人员;同时,该天然资源也适用于想了解AI 技术或对 AI 感兴趣的自修者。

3.免费对外开放源代码:所有内容都是对外开放源代码的,不收学费。

4.可拓展性:这儿的自修天然资源还将不断多样。你也可以成为贡献者,将好的自修天然资源对外开放源代码到这儿,惠利更多的人;

5.课堂教学性强:定制化+高校特色项目集结。

下面,我们把这些特色文本再展开为大家进行如是说:

A、课堂教学专精课程

文本:包含谷歌及多个高校对外开放源代码撷取的人工智慧课堂教学大纲,幻灯片。适用人群:有意开设高校人工智慧专精课程的老师。希望系统化了解高校人工智慧自修大纲的自修者。已更新文本:
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以前一直没拿下神经网络的原理,各种公式,各种模型算法,到底每层每层网络是怎么工作的?下面这些简化图相信可以帮你理清不少思路。

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集合文字、PPT、视频、相片等多种形式,理论、课堂教学、大咖采访、名校专精课程等多样文本,帮你摆脱入门就放弃的命运。

B、课堂教学事例与课堂教学

文本:包含谷歌及资源共享者对外开放源代码撷取的人工智慧事例天然资源,包含事例、源代码、文档、课堂教学视频等。适用人群:有意开设人工智慧专精课程的教员;有意进行人工智慧应用领域合作开发的自修者。已更新文本:这儿都是定制化和“别人学校”的项目课堂教学。
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C、合作开发辅助工具与环境

文本:人工智慧自修中需要用到的合作开发辅助工具与环境搭建讲义。 适用人群:有意进行人工智慧应用领域合作开发的自修者和有意开设人工智慧专精课程的教员。已更新文本:
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工具如是说:

1.NNI:谷歌对外开放源代码的自动机器自修辅助工具,支持私有部署,使用 pip 就可以完成安装。在这部分文本中,对 NNI 的特点,安装及使用都进行了如是说,大家可以写作相关文档自修如何上手。

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2.OpenPAI:是谷歌对外开放源代码的 AI 计算网络平台,帮助加速机器自修的模型训练过程,不过这部分的准备工作对环境还是有一定要求,你可以参照文档从准备到安装,一步一步慢慢来。

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D、答疑沟通交流

文本:人工智慧自修中的常见问题及微软项目组或者资源共享者的回答。适用人群:第一线课堂教学教员及有意进行人工智慧应用领域合作开发的自修者。已更新文本:
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E、体育竞技实战

文本:人工智慧相关专精课程的作业以及人工智慧应用领域合作开发中需要资源共享者贡献代码解决的问题与挑战。适用人群:发布者:人工智慧课堂教学者,可发布作业及习题;人工智慧应用领域合作开发人员、自修者,可发布需要应战者贡献代码解决的问题。应战者:具有一定人工智慧应用领域合作开发、数据模型训练基础,希望展现身手的朋友。已更新文本:
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计算机专业的朋友都知道,学校开设的大部分专精课都会配有上机课、专精课程设计项目等,以此锻炼动手实操的技能。在这儿大家可以看到“别人家”的专精课程外,还有他们的课堂教学项目、体育竞技项目等,让你了解高手们都做了哪些厉害的项目。

AI 的理论“千篇一律”,有趣有效的自修天然资源着实难得。希望这套对外开放源代码 AI课堂教学天然资源,可以在新学年伊始,帮助大家开启不一样的自修之旅。

Github 地址:

https://github.com/microsoft/ai-edu

编辑:于腾凯

校对:林亦霖

— 完 —

THU数据派”及姊妹号“数据派THU

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