探索五门免费的 Microsoft GitHub 课程，涵盖数据科学、机器学习、人工智能、生成式 AI、LLM（大语言模型）、RAG（检索增强生成）、微调和 AI 智能体。

你不需要昂贵的课程来学习数据科学和人工智能。Microsoft 在 GitHub 上创建了多个完整、免费的学习课程，包含课程、测验、作业、代码示例和项目。

AI 学习也已远远超出传统的数据科学和机器学习。如今，你可以在学习基础知识的同时，了解大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、微调、生成式 AI、工具使用和 AI 智能体。

在本文中，我们将探索五门免费的 Microsoft GitHub 课程，它们可以带你从数据科学和机器学习基础进阶到生成式 AI 和智能体系统。

1. 面向初学者的数据科学

如果你完全刚接触数据科学，Microsoft 的《面向初学者的数据科学》是一个很好的起点。

这个为期 10 周的课程包含 20 节课，涵盖数据伦理、统计与概率、关系型和非关系型数据、数据准备、可视化和分析。你还可以获得测验、作业，以及使用真实数据集的实践练习。

我喜欢这门课程介绍了完整的数据科学工作流程，而不是过度关注单个工具。它在你转向机器学习之前为你打下了坚实的基础。

2. 面向初学者的机器学习

一旦你能够熟练处理数据，微软的《面向初学者的机器学习》就是我推荐的下一个课程。

这是一个为期12周的课程，包含26节课，涵盖回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。你还将使用 Python 和 Scikit-learn 来训练和评估机器学习模型。

我喜欢这门课程的地方在于，它专注于经典机器学习，而不是直接跳到 LLM（大语言模型）。理解训练、评估、特征和模型性能等概念，会让你之后学习更高级的 AI 变得容易得多。

微软的《面向初学者的人工智能》在机器学习的基础上进行了扩展，并介绍了人工智能更广泛的基础知识。

这个为期12周的课程包含24节课，涵盖神经网络、计算机视觉、自然语言处理、深度学习、符号 AI 和强化学习。你还将探索 PyTorch、TensorFlow、卷积神经网络、循环神经网络、嵌入、Transformer（深度学习中的注意力模型架构）、迁移学习、自编码器和生成对抗网络等技术和方法。

如果你想理解 AI 模型背后发生了什么，而不是只学习如何通过 API（应用程序编程接口）使用它们，我会推荐这门课程。

如果你主要对现代 AI 应用感兴趣，微软的《面向初学者的生成式 AI》可能是这个列表中最相关的课程。

该课程目前包含21节课，涵盖提示工程、模型选择、负责任 AI、函数调用、检索增强生成（RAG）、向量数据库、AI 智能体、微调、安全、小型语言模型和开源模型。该代码仓库还包含使用 Python 和 TypeScript 的实践示例。

如果你的目标是构建真正的 LLM 应用程序，这是我会花最多时间学习的课程。它超越了提示词工程，介绍了如今构成现代生成式 AI 技术栈的许多组件。

学习材料是免费的，但根据你选择的练习，你可能需要访问 AI API（应用程序编程接口）或 Microsoft Foundry。该课程还支持使用 Foundry Local 在本地运行一些模型。

在学习了生成式 AI 的基础知识之后，你可以继续学习微软的《面向初学者的 AI 智能体》。

该课程目前包含 18 节课，专注于构建智能体 AI 系统。它涵盖了工具使用、智能体 RAG、规划、记忆、上下文工程、多智能体系统、MCP、计算机使用智能体、安全性以及将智能体部署到生产环境。

该课程还包括使用 Microsoft Agent（智能体） Framework 和 Microsoft Foundry Agent Service 等技术的实践示例。

这可能是列表中最高级、最前沿的课程。AI 开发正日益转向这样的系统：模型能够检索信息、使用工具、维护上下文并完成多步骤任务。

我建议先至少完成《面向初学者的生成式 AI》课程的一部分。一旦你理解了 LLM、RAG 和工具调用，以智能体为重点的材料就会容易理解得多。

学习现代 AI 和机器学习不再主要取决于金钱、工具或访问权限。如今，你可以找到免费课程、免费 API、开源模型、免费开发平台，甚至免费使用 GPU（图形处理器）的机会。

这意味着入门的门槛比过去低得多。至少，我认为每个人都应该了解 AI 的基础知识，无论他们从事什么职业。无论你是医生、开发者、研究人员还是商业专业人士，理解 AI 系统如何做出决策、如何被优化，以及它们能在哪些方面改善你现有的工作流程，都正变得越来越重要。

AI 正在成为几乎所有行业的一部分。你不一定需要成为一名 AI 工程师，但理解这些系统如何运作将日益成为一项有价值的技能。

Abid Ali Awan（@1abidaliawan）是一位认证数据科学家，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，并撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为有心理健康问题的学生构建一款 AI 产品。

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原文来源：KDnuggets