AI MOOC 2.0 | 微软人工智能公开课 2.0 更新版正式开放
微软公司全球资深副总裁 人工智能核心团队负责人
微软人工智能及研究事业部CTO 古卓伦 (David Ku)
在2017微软技术暨生态大会上发表主题演讲
在四个月前，微软在第九届中国云计算大会上向中国开发者首发中文版《微软人工智能公开课》，受到了广大开发者和技术爱好者的热烈欢迎和支持。应广大用户的强烈要求，我们对第一版内容进行补充和更新，并在11月1日的2017微软技术暨生态大会上，由微软公司全球资深副总裁、人工智能核心团队负责人、微软人工智能及研究事业部CTO古卓伦先生在主题演讲中宣布了中文版《微软人工智能公开课2.0更新版》正式开放，并增加了新的课程发布平台。
从今日起，所有开发者、数据科学家、技术爱好者和学生都可以在微软虚拟学院 Microsoft Virtual Academy和极客学院、爱课程和学堂在线四个在线平台免费学习全套微软人工智能公开课！
观看地址：
https://aka.ms/MicrosoftAIMOOC
★《微软人工智能公开课2.0更新版》拥有全明星讲师阵容，由微软亚洲研究院院长洪小文博士继续领衔，并涵盖微软亚洲研究院、微软大中华区创新技术合作事业部、及微软人工智能客户的多位技术专家共同制作完成。
《微软人工智能公开课2.0》依然涵盖微软人工智能四个篇章：概览、服务和API、数据分析平台、深度学习框架和工具，但每个篇章在原有基础上，增加了更丰富的内容。对比四个月前的版本我们又增加了20余节课程，我们有微软亚洲研究院在深度学习领域的研究员专家们为大家准备了深度学习框架和深度神经网络的理论内容及真实应用案例分享，同时针对开发者我们也请微软大中华区创新技术合作事业部的开发专家们为大家新增了微软人工智能服务和API、数据分析平台的最新技术更新、应用实践、及真实案例相关课程。
我们期望将微软人工智能带给每一人，每一组织，共同开拓更加智能的生活和未来。
来跟M姐一起看看都有哪些具体精彩课程吧！
第一篇章：微软人工智能 - 概览
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作为人工智能系列公开课的开篇，微软亚洲研究院掌门人的洪小文博士将为大家介绍微软研究院最新 AI 成果，微软在 Azure 公有云中围绕人工智能和数据分析、深度学习提供的接口和服务； 并着重介绍了AI 的重要性，在数字化转型过程中如何使用大数据以及 AI，和微软 AI 的投资与策略。
第二篇章：微软人工智能 - 服务和API
微软已将基于机器学习，全球最领先的人工智能技术通过简单、易用的服务和 API 开发出来。微软认知服务使自然的人机交互变为可能，为你的应用增加前所未有的用户体验。现在你就可以在你的应用中接入这些智能，把你的想法变成现实。微软认知服务包涵的智能 API 让你仅用几行代码就可以借助强大的算法开发应用程序。它们跨设备，跨平台，不论是 iOS、Android 或者 Windows ，你都可以轻松完成配置。
此外您还将了解到如何开发 IA （Intelligent Agents）— 智能助手。通过微软的 Bot Framework – 会话机器人框架，你还可快速地搭建起自己的智能助手，同时支持各种不同的消息、应用渠道，比如手机应用、微信公众号、小程序等，让你的智能助手通过自然交流帮助用户完成一些复杂应用操作。
百闻不如一见，来看看微软认知服务和会话机器人框架可以怎么玩，同时还有真实的应用场景与案例与你分享！
涵盖子课程：
AI-API-101 微软人工智能服务和 API 概览
AI-API-201 微软认知服务 – 视觉 API
AI-API-202 微软认知服务 - 语义及语音 API
AI-API-203 微软智能语义理解服务 LUIS 技术详解
AI-API-204 微软认知服务 – 自定义语音服务
AI-API-301 微软对话即平台及会话机器人框架 Bot Framework
AI-API-401 Vision API 在实际案例中的应用
AI-API-402 Microsoft Translator - 微软人工智能机器翻译技术
AI-API-403 会话机器人 BOT 实例分享
第三篇章：微软人工智能 - 数据分析平台
稳定可靠、无处不在云计算平台；完善、成熟的强力算法；再加上丰富多样、来源广泛的数据积累，是构建人工智能的三大关键要素。
微软 Azure 云平台提供了丰富的大数据和机器学习相关服务，从 Machine Learning Studio 到最新发布的 AML Workbench，再到商业 R服务器，Data Lake、 HDInsight、Spark 等等。基于这些服务和公有云强大的扩展能力，用户可以快速构建机器学习算法，并轻松实现 Web 服务的弹性扩展。
这几节课将详细介绍 Azure Machine Learning Studio 和 AML Workbench、R Server、Data Lake、HDInsight on Linux 等相关服务。并附有在零售行业的最新客户案例解析，帮助大家了解如何将微软数据分析平台应用在实际场景。
涵盖子课程：
AI-DAT-101 数据分析平台概览
AI-DAT-201 微软Azure机器学习服务
AI-DAT-202 微软 R服务
AI-DAT-203 微软 Data Lake 服务
AI-DAT-204 微软机器学习工具 AML Workbench 助力数据科学实现全生命周期流程
AI-DAT-301 数据案例解析- 新零售智能快闪车
第四篇章：微软人工智能 - 深度学习框架和工具
微软的公有云 Azure 针对现有流行的深度学习框架提供了强大的支持，为 Cognitive Toolkit，TensorFlow 以及 Caffe 等业界主流的深度学习框架提供了虚拟机模板和预配置的环境。
同时微软研究院在深度神经网络及其应用领域一直处于领先的地位，并提供了一系列算法和工具不断促进性能的提升。数据科学家们可以快速的利用这些资源进行深度学习相关的研究、开发和应用。
本部分内容讲围绕微软最新的深度研究方向以及深度学习在业界使用的场景，介绍深度学习网络的基本概念和应用在语音、视觉、视频、图像等领域的最佳实践，同时为大家带来一系列实际应用案例的解析。
涵盖子课程：
AI-DSC-101 深度学习概览
AI-DSC-201 深度神经网络简介及模糊神经网络FNN
AI-DSC-202 卷积神经网络CNN
AI-DSC-203 循环神经网络RNN
AI-DSC-204 深度神经网络在语音中的应用
AI-DSC-205 深度视频分析与理解
AI-DSC-206 深度学习在计算机图形学中的结合与运用
AI-DSC-207 强化学习DRL简介
AI-DSC-301 Azure GPU助力基于 TensorFlow 框架的深度学习
AI-DSC-302 Cognitive Toolkit 框架以及 Azure 上 DSVM 虚拟机模板
AI-DSC-303 最佳实践：基于 Azure和Caffe 框架的深度学习
AI-DSC-304 Apache Spark 微软机器学习
AI-DSC-401 人工智能技术在医疗健康问答系统中的应用案例解析
AI-DSC-402 微软识花案例解析
AI-DSC-403 Microsoft Pix 案例解析
《微软人工智能公开课2.0更新版》
观看平台及地址
微软虚拟学院：
https://aka.ms/MicrosoftAIMOOC
极客学院：
https://aka.ms/MicrosoftAIMOOC-JKXY
爱课程：
https://aka.ms/MicrosoftAIMOOC-iCourses
学堂在线：
https://aka.ms/MicrosoftAIMOOC-xuetangx
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