在线教程 | 68k stars,微软开源零基础课程 AI for Beginners,12周/24课系统掌握人工智能核心技术

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

如今,AI 技术正在快速进入科研与日常应用场景,越来越多的人希望了解并掌握这一前沿技术。但对于初学者而言,如何从基础概念出发,逐步理解模型原理并完成实践应用,仍缺少一套系统的学习路径。

基于此,微软开源课程 AI for Beginners,打造了一套面向零基础学习者的完整 AI 学习路径。课程历时 12 周、共 24 个课时,从传统符号 AI 出发,逐步深入神经网络、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等现代人工智能核心方向。教程不仅覆盖理论知识,还提供大量可运行的 Jupyter Notebook 实践案例,让学习者从理解算法原理,到动手训练模型,将 AI 概念转化为实际代码能力。

课程内容循序渐进,适合没有 AI 基础的初学者,也可作为高校人工智能课程辅助材料或企业 AI 技术培训资源,帮助更多学习者建立系统化的 AI 知识框架。

目前,HyperAI 教程板块已上线「AI for Beginners:人工智能入门系列教程」,支持在线体验与一键部署,欢迎各位读者前往 HyperAI 开启系统化 AI 学习之旅!

在线运行:

AI for Beginners: A Series of Tutorials on Introduction to Artificial Intelligence | Notebooks | HyperAI

更多在线教程:

Notebooks | HyperAI

教程运行

1.进入 hyper.ai 首页后,选择「教程」页面,或点击「查看更多教程」,选择「AI for Beginners:人工智能入门系列教程」,点击「运行此教程」。

图片

图片

2.页面跳转后,点击右上角「Clone」,将该教程克隆至自己的容器中。

注:页面右上角支持切换语言,目前提供中文及英文两种语言,本教程文章以英文为例进行步骤展示。

图片

3.选择「NVIDIA RTX 5090-2」以及「PyTorch」镜像,点击「Continue job execution(继续执行)」。

图片

图片

4.等待分配资源,当状态变为「Running(运行中)」后,点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。

图片

效果展示

1.页面跳转后,点击左侧 README 文件,可以参考教程目录选择相应的课程,每一节课都包含以下内容:

* README 预读材料 

* 可执行的 Jupyter Notebook 文件

点击所需章节的课程题目即可跳转至对应的文件进行学习。

图片

2.本教程已经为所有 Notebook 完成环境搭建,部分需要下载模型、数据集的 Notebook,也已完成配置,直接在线运行即可。

图片

船载 OpenHarmony AIS 航海工作台:告警与防碰撞预警系统 船载OpenHarmony AIS航海工作台的告警与防碰撞系统,集成十余类告警(超速、偏航、会遇、SOS等),通过网格空间索引实现高效邻近判定,保障实时性。告警管理器统一调度规则、去重、通知与日志,支持悬浮球、语音、跑马灯、弹窗多渠道触达,确保航行安全。SOS紧急通道独立运行,避免干扰。系统设计强调性能优化与多场景适配,为航海安全提供核心支撑。 阅读详情

相关推荐

【CTF-misc】java盲水印BlindWatermark工具使用

​ 盲水印是一种肉眼不可见的水印方式,对图片资源使用图片盲水印或者文字水印,借此避免数字媒体未经授权的复制和拷贝,可通过对原图进行解码操作,得到水印图来证明版权归属。 题目来源:NewStarCTF 2023 公开赛道 WEEK2|MISC:Jvav

qq_39972370的博客 6446

微软AI for Beginners:面向零基础的可执行AI入门操作系统

人工智能入门不是从定义开始,而是从‘让机器完成一件人类任务’的实操闭环起步。理解机器学习本质需建立‘数据→特征→模型→预测’的工程直觉,掌握PyTorch动态图机制与Jupyter Notebook的即时反馈特性,是降低认知门槛、避免理论空转的关键路径。这类强调可复现、可验证、可部署的入门设计,正契合高校教学、职场转岗与K12人工智能教育对结构化实践框架的迫切需求。AI for Beginners正是这样一套融合工业级严谨性与教学友好性的AI入门操作系统。

weixin_34008933的博客 324

Globus数据下载全攻略:从零配置到批量下载大文件(附常见问题解决)

本文详细介绍了Globus数据下载的全流程,从零配置到批量下载大文件的实用技巧,包括环境准备、高级传输策略、性能优化及常见问题解决方案。Globus作为科研数据的高效传输工具,通过并行流传输和自动校验技术,显著提升大规模数据传输的效率和可靠性。

u9v0w的博客 663

微软PyTorch零基础AI课:从环境搭建到生产部署

人工智能入门本质上是工程能力的建立,而非概念泛读。神经网络的核心原理源于线性代数与自动微分,其技术价值在于可复现、可调试、可部署的端到端闭环能力。典型应用场景包括图像分类、时序预测与生成式建模,而真实落地的关键瓶颈往往不在模型设计,而在CUDA环境配置、梯度调试与量化部署等底层工程细节。本课程以PyTorch为唯一框架,聚焦‘零基础但强动手’的学习路径,通过螺旋式故障注入、WSL2+GPU环境实操、torch.compile加速优化等硬核实践,系统培养AI工程化能力——尤其适合需在Windows平台快速启动

weixin_34221332的博客 288

告别130MB/s瓶颈!用Zynq+NVMe实现1.2GB/s高速存储的PL数据分流实战

本文详细介绍了如何通过Zynq+NVMe实现1.2GB/s高速存储的PL数据分流方案,突破传统Zynq架构130MB/s的瓶颈。文章分享了PL直连NVMe的硬件架构设计、软件栈优化及性能调优实战技巧,帮助开发者实现高速数据流的稳定存储。

weixin_42653691的博客 372

jmeter5.4.1 使用案例

jmeter主要用于接口压力测试,模拟海量请求并发访问接口 1.下载jmeter https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 2.启动jemter 双击即可 3.配置jmeter 1.先更改语言 2.创建线程组 配置线程执行规划 3.创建http请求默认值 4.创建http请求 5.创建http信息头管理器 指定 Content-Type:application/json 6.创建响应断言 7.创建察看结果数 直接点击 执行 按.

SpringHASh的博客 1221

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 225

安卓App开发 篇三:Android SDK和API

Jetpack 是一个由多个库组成的套件,可帮助开发者遵循最佳做法、减少模板代码并编写可在各种 Android 版本和设备中一致运行的代码,让开发者可将精力集中于真正重要的编码工作。hl=zh-cnhl=zh-cnWorkManager 是 Android Jetpack 的一部分,是用于持久性工作的推荐解决方案,适用于需要通过应用重启和系统重新启动来调度的工作,也是后台处理操作的主要推荐 API。立即执行:必须立即开始且很快完成的任务,可以加急,使用和Worker,通过对调用处理加急工作。

生活在别处 1286

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 398

基于SC、SCL、BP、SCAN和SSC的译码算法及Matlab代码

本文将介绍几种常见的译码算法,包括SC(Successive Cancellation)、SCL(Successive Cancellation List)、BP(Belief Propagation)、SCAN(Soft-Input Soft-Output Successive Cancellation)、SSC(Stacked Successive Cancellation)的原理,并提供相应的Matlab代码实现。以上是基于SC、SCL、BP、SCAN和SSC的译码算法的Matlab代码示例。

ByteWhisper的博客 946

基于改进YOLO11的天际线检测算法:复杂光照与恶劣天气适配实战

针对特定任务的YOLO改进,不应追求通用SOTA,而应深入理解任务的物理退化机理。Retinex对应光照模型、FAD对应散射模型、Wise-IoU对应边界不确定性——每个改进都有明确的物理解释,而非盲目的模块堆叠。时序一致性:引入轻量级RNN/Transformer模块利用视频帧间信息补偿单帧退化;多模态融合:结合红外/NIR波段穿透雾霾,与可见光特征在FAD-Neck中交叉注意力融合;自监督预训练:在海量无标注天际线视频上用MAE预训练Backbone,缓解恶劣天气标注稀缺问题。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 95

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

windows下宝塔安装教程

windows下宝塔安装教程 目录宝塔是什么?宝塔安装流程1.下载2.配置3.登录4.安装的环境套件小结 宝塔是什么? 宝塔是管理服务器的免费的软件,宝塔上面可以进行对你的服务器批量进行管理,对于运维人员来说还是必不可少的一个软件,值得使用。 宝塔安装流程 1.下载 链接: https://download.bt.cn/win/panel/BtSoft.zip 下载后安装买最好自定义目录,方便找 2.配置 下载完成后会出现这个页面,对着页面进行配置 点击默认密码复制进来,这里注意一点就是一定要查看

你在看屏幕的同时,屏幕也在注视着你 4423

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 246

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

【从零理解 Spring AI · 12】MCP 的两种角色:做客户端还是做服务端

上一篇讲了 MCP 的概念:标准协议、三大角色、M+N 替代 M×N。

nice_lcj520的博客 501

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 201

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 199

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 558

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 574

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 90

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 278

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 640

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 338

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 210

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 337

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 205
上一篇: 机器人运动误差降低90.4%,英伟达/哈佛等提出Hydra-0,用Action Flow统一世界建模与控制
下一篇: 从海量互联网视频中检索人类操作示范,英伟达联合莱斯大学发布RoboTok,提升下游机器人任务成功率
HyperAI超神经
博客等级 码龄7年 8872粉丝 1753原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值