ML for Beginners

ML for Beginners是什么

ML for Beginners是微软推出的免费开源机器学习入门课程，专为零基础学习者设计，无需数学或编程背景即可上手。课程共12周（支持中文字内的几十种语言），涵盖机器学习核心概念、经典算法及实际应用，通过Excel、Azure ML等低代码工具降低技术门槛。内容完全开放在GitHub上（microsoft.github.io/ML-For-Beginners），支持自学、课堂教学或小组共学，适合学生、教师、产品经理及对AI感兴趣的非技术人员。

ML for Beginners的主要功能

• 12周结构化课程：从什么是机器学习开始，逐步讲解回归、分类、聚类、神经网络、评估指标等核心主题，每周含理论讲解与实践任务。
• 多工具实践路径：提供Python代码版和无代码版（使用Excel、Azure Machine Learning Studio），满足不同技术背景需求。
• 真实案例驱动：每课围绕生活化场景展开，如预测披萨价格、识别鸢尾花种类、分析客户流失，帮助理解抽象概念。
• 完整教学资源包：包含PPT课件、教师指南、学生作业、测验题和项目模板，便于教育者直接用于课堂。
• 开源与社区共建：课程托管于GitHub，支持全球用户贡献翻译、修正错误或扩展内容，已有多语种版本（含中文）。
• 配套视频与播客：部分章节配有短视频讲解和专家访谈，增强学习沉浸感。
• 跨平台访问：无需安装软件，所有材料通过网页或GitHub免费获取，支持离线下载。

ML for Beginners官网地址：

官网：microsoft.github.io/ML-For-Beginners

ML for Beginners的应用场景

• 高校通识课教学：计算机或非计算机专业教师将其作为AI素养课程教材。
• 中学科技拓展课：高中生通过无代码实验初步接触机器学习逻辑。
• 企业内训入门材料：公司为非技术岗员工（如市场、运营）提供AI基础培训。
• 个人自学入门：零基础爱好者系统了解机器学习能做什么、怎么做。
• 教育公益项目：公益组织利用其免费资源在资源有限地区开展数字技能培训。
• 教师备课参考：教育工作者借鉴其案例设计本土化教学内容。

ML for Beginners常见问题有哪些

• 要会编程吗？
  不需要。课程提供无代码路径（用Excel或Azure ML界面操作），Python版仅作为可选进阶。
• 有中文吗？
  有。GitHub社区已提供简体中文翻译，包括课件、笔记和部分视频字幕。
• 学完能找工作吗？
  不能直接就业，但可建立对机器学习的正确认知，为后续深入学习（如Azure AI Engineer认证）打下基础。
• 需要联网吗？
  大部分内容可离线使用（下载GitHub仓库即可），但使用Azure ML或在线测验时需网络连接。
• 和Andrew Ng课程比有什么不同？
  更轻量、更侧重概念理解而非数学推导，适合完全零基础人群；Ng课程偏重工程师培养，数学要求更高。
• 更新频繁吗？
  作为开源项目，内容稳定，但社区会持续修复错误并适配新工具（如新增Hugging Face集成示例）。