零基础学人工智能与深度学习神经网络手绘图解科普自学教程
自学人工智能时，许多人常被满屏幕的复杂数学公式和枯燥的神经网络理论所劝退。微软官方推出的这套零基础AI自学课程，通过精心设计的直观手绘图解，将抽象的神经网络、计算机视觉与自然语言处理等算法概念全部转化为通俗易懂的大白话。教程不仅能帮助我们轻松攻克理论门槛，还配套了可以直接在本地动手运行的 PyTorch 与 TensorFlow 实验代码，让我们可以在动手实践中直观地看到AI底层大脑逻辑的运行效果，是自学人工智能的绝佳入门起点。
这套自学资源非常适合希望理清大模型运作原理、神经网络算法以及想亲自动手尝试 AI 编程的初学者。整个课程包含 12 周共 24 课时的体系化内容，具备以下核心亮点：
- 画风图解AI概念：完全不用担心被复杂的微积分和矩阵乘法劝退。通过精美的手绘图解（Sketchnotes），即便是卷积神经网络的提取机制或文本生成的循环逻辑，普通用户也能快速看懂。
- 全方位的知识体系：课程全面涵盖了机器学习基础、计算机视觉（AI 识图/图像分类）、自然语言处理（智能写作/聊天机器人自制）以及遗传算法等核心领域。
- 动手实验代码包：为每节课都配备了 Jupyter Notebook 代码实验，方便在本地直接运行、修改参数，亲手感受数据流过神经元的完整过程。
- 零门槛双语自学：资源包内已经打包好了完整的中文简体翻译版。如果您平时不想配置复杂的开发环境，可以直接在本地离线阅读中文版图解与教程，同样能收获满满。
极速上手与环境配置指南
如需在本地运行交互式的代码实验（Jupyter Notebooks），请参考以下步骤：
- 解压资源包：将资源包解压到本地（如
D:\AI-For-Beginners）。直接进入translations/zh-CN/文件夹即可直接在本地无门槛离线阅读中文教程，不需要任何环境配置。 - 搭建运行环境：下载并安装免费的 Anaconda 工具包。安装后打开 Anaconda Prompt，并切到解压后的文件夹目录。
- 安装程序依赖：在命令行中运行以下命令安装必要的 Python 依赖：
pip install -r requirements.txt - 启动看板学习：在控制台中输入
jupyter notebook启动，浏览器会自动打开页面。点击对应的.ipynb文件，即可开始对照着手绘图解运行代码。
💡 AI 调试避坑小贴士： 如果您在搭建环境或运行实验代码时遇到任何报错（如 DLL 缺失或库版本冲突），建议直接把报错截图或文字发送给您常用的 AI 助手（如 DeepSeek 等），并提问：“我在运行微软 AI-For-Beginners 课程代码时遇到了这个报错，应该怎么解决？”它会立刻给您最精准的一键修复方案。
项目来源
本项目基于优秀的开源项目 AI-For-Beginners 构建。我们对原作者的无私分享表示衷心感谢，并鼓励有能力的用户访问其 GitHub 页面以获取更多信息或参与贡献。
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