网址：
https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/
Microsoft 提供了一个名为 "Machine Learning for Beginners" 的课程，这是一个为期12周、包含26节课的课程，旨在帮助初学者了解机器学习的基本概念。这个课程由 Azure Cloud Advocates 团队开发，主要使用 Scikit-learn 库，避免了深度学习的内容，这部分将在即将发布的 "AI for Beginners" 课程中涉及。
课程内容涵盖了机器学习的各个方面，包括但不限于：
- 机器学习的基本概念
- 机器学习的历史
- 机器学习中的公平性问题
- 机器学习技术
- 回归分析
- 分类
- 聚类
- 自然语言处理
- 时间序列预测
- 强化学习
每个课程都包括了课前测验、课后测验、书面指导、解决方案、作业以及更多内容。课程强调实践项目，让学生在学习的同时进行构建，这是一种被证明能够增强新技能记忆的有效方法。
此外，课程还包含了一个关于生成式人工智能的新课程，涵盖了提示工程、文本和图像应用生成、搜索应用等内容。
对于学生来说，课程建议是将整个仓库 fork 到自己的 GitHub 账户，并独立或与团队一起完成练习。对于教师，课程提供了一些建议，说明如何使用这个课程。课程的一些内容还以短视频形式提供，可以在 Microsoft Developer YouTube 频道的 ML for Beginners 播放列表中找到。
课程的编写者和贡献者包括 Jen Looper、Stephen Howell、Francesca Lazzeri、Tomomi Imura、Cassie Breviu、Dmitry Soshnikov、Chris Noring、Anirban Mukherjee、Ornella Altunyan、Ruth Yakubu 和 Amy Boyd。课程的插图由 Tomomi Imura、Dasani Madipalli 和 Jen Looper 提供。
课程的目的是为了让学生通过实践项目来学习，同时通过频繁的测验来增强概念的保留。课程内容与项目相一致，使得学习过程更加吸引人，并且通过项目来增强概念的保留。此外，课程还包括了一个关于机器学习在现实世界中的应用的后记，可以用作额外学分或讨论的基础。
课程还提供了行为准则、贡献指南和翻译指南，并欢迎建设性的反馈。课程内容主要以 Python 编写，但许多内容也提供 R 语言版本。课程还支持离线访问，可以通过使用 Docsify 来实现。
