召唤 AI 共建社区各路英豪 - 微软人工智能教育社区共建规则公布！
在人工智能教育学习领域深耕许久，
你是否需要一个机会展露锋芒？
完成了各种项目实践之后，
你是否有很多宝贵的案例经验？
心怀为社区开源贡献的无限渴望，
你是否想要找到出口将才华尽情施展？
微软人工智能教育与学习共建社区成立三年以来，已经惠及了数以万计的人工智能学习者，如今也进入了全新的更新迭代模式，我们会在社区中通过 issue 公布每个月最新的 Release Plan，将开源开放的模式进行到底。并发布微软人工智能教育与学习贡献规则，让你由人工智能学习者到贡献者的身份转变，从现在开始！
除此之外，我们还特别设立了面向微软学术俱乐部实践空间站开源贡献精英班，丰厚奖金和 MSRA 实习绿色通道也将为你开启！
社区共建 “英雄帖”
在这里，我们简单介绍一下人工智能教育和学习共建的基本规则。
1. 我们的社区采用模块化的组织结构，每个模块内容独立。贡献者需明确贡献内容的类别，并加入相应模块。
2. 贡献方式需严格遵守 Git 项目合作流程。
a) Fork Microsoft/ai-edu 仓库到本地。
(请不要直接 clone 此仓库，否则您所做的修改将不能 merge 到 Microsoft/ai-edu 远程仓库中)
b) 在您 Fork 的仓库中创建新的分支（branch），例如 dev 分支
c) 在 dev 分支上进行改动
d) 改动完成后，在提交 pr 前，请从远程主仓库（Microsoft/ai-edu）fetch 最新的内容，与 fork 的仓库主分支同步。
具体步骤如下：
1. 首先为本地仓库设置
upstream git remote add upstream https://github.com/microsoft/ai-edu.git
这条命令为本地仓库增加了除 origin 之外追踪的另一个名为 upstream 的远程仓库，指向的是主仓库。
2. 拉取主仓库的代码合并到本地仓库。多数情况下我们只需要保证 master 分支与主仓库同步即可
因此执行以下命令：
git checkout master #
切换到master
git fetch upstream master #
拉取主仓库的 master 分支的代码
git merge upstream/master #
将拉取下来的主仓库的 master 分支
合并到本地仓库的 master 分支
git push origin master #
将合并后的 master 分支
push 到自己 Fork 的仓库以实现同步
e) 将同步后的主分支内容 merge 到当前分支
f) 提交 pr 到 ai-edu 的microsoft: master 分支，等待 review。在此过程中，reviewer 可能会提出修改意见，请继续修改，直到满足 approve 要求
g) pr 被 approved 后，会 squash merge到 master branch。之后请删除 fork的仓库的 dev 分支。
h) 如果希望继续贡献，请再次创建新分支，重复步骤 b)到 g) 的工作
贡献者如有任何疑问和不确定事项，请通过 GitHub Issues 提前与我们沟通联系。详细介绍请参见共建指南中相应内容：
https://github.com/microsoft/ai-edu/blob/master/CONTRIBUTING.md
社区共建征稿教程
开源链接：
https://github.com/microsoft/ai-edu/tree/master/A-基础教程
如果您愿意为以下教程做出自己的贡献，快来提 PR 给我们吧！
●A3-神经网络高级模型
本教程将重点放在一些高级的神经网络模块、模型的讲解上，比如：Block, Inception, ResNet, VGG, Seq2Seq, Attention, KRNN, GCN, GNN, HAN, Transformer, Bert等等成熟的模型的分析和讲解，以及实例。
可以使用PyTorch/Tensorflow等框架实现。
● A4-经典机器学习算法
经典的机器学习算法仍然在工程实践中发挥着重大作用。对此有兴趣的读者可以为此贡献自己的教案，比如 SVM, BoostTree, KNN, 等等。
需要有算法分析、算法实现、实际案例，用python完成。
实践空间站开源贡献精英班
规则介绍完了，是不是有点摩拳擦掌了呢？我们不仅开放了两个案例虚位以待，还联合微软学生俱乐部推出实践空间站开源贡献精英班。
项目介绍
● 报名资格：
(1) 微软学生俱乐部的正式成员，具有一定的编程和人工智能基础。
(2)对开源技术有热情，愿意在微软人工智能教育与学习共建社区中分享贡献。
(3) 能够协调自己的精力和时间，平衡学习、生活、工作之间的关系，能够按照时间参加培训活动，能够按时完成最终作品的提交。
(4) 为鼓励俱乐部多元化发展，训练班会专门预留 20%女生名额。
● 选拔机制：
(1) 填报报名表之后，在 12 月 3 日前由所在俱乐部统一推荐至俱乐部 Admin 邮箱中。
(2) 由导师下发测试题目到报名同学邮箱中，报名同学需在规定时间内独立完成测试题目。
(3) 导师会通过邮件通知最终入选名单，入选同学需签订入班承诺后方可进入学习。
● 授课方式：
将采用 Teams 授课，每 2 周一次，每次 60 分钟，课程内容包括
作业将在 Github 上通过小组合作的方式完成
你将获得
入选同学将获得
● 微软亚洲研究院高级软件工程课：曾经只面向微软联培班和创新人才学院开放的内部精品课程。
● 微软 Teams 全功能版本用于授课及日常工作交流
●微软亚洲研究院研究员全程指导
完成项目的同学将获得
● 1000 元奖金
● 明日之星实习生项目推荐绿色通道
● 价值 99 美金的微软 I900 认证考试券
优秀团队成员将额外获得
● 优秀项目证书
● 2021 年微软学生夏令营全员入营资格
● 完成的项目直接被引进到微软人工智能教育与学习共建社区作为学习课程。
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