Microsoft 的表現實在不俗，除了我自己的確很想買台 Microsoft Surface 犒賞自己，當作父親節禮物之外 (正在幻想有人真的送我一台)，也很想要弄台 Hololens 來耍耍酷過過癮。不過言歸正傳，微軟在目前全球 AI 人工智慧的發展上，也是一哥級的人物。
2017 年 7 月 13 日微軟公司宣布建立專注於人工智慧技術研發實驗室，實驗室位於微軟公司總部，由 100 多位人工智慧領域的科學家組成，涉及自然語言處理、深度學習、感知系統等領域。
除此之外，微軟也由亞洲研究院主導，在 Channel 9 開設了 AI 人工智慧線上公開課程，完整地闡述了微軟的 AI 人工智慧發展策略、與各種技術整合應用案例。有興趣的朋友，可以參考 : 微軟人工智能公開課
微软人工智能 – 概览
微软人工智能 – 服务和 API
以微软认知服务和机器人框架为代表的服务和 API，让你的应用和服务可以轻而易举的拥有人的智慧。将人工智能技术快速地落地到自己应用和服务中，是广大开发者一直翘首相盼的事情，但是很多开发者一直苦于没有人工智能相关技术和算法的积累，无法实现自己的想法。
现在你的想法不再只是想法。微软已将基于机器学习，全球最领先的人工智能技术通过简单、易用的服务和 API 开发出来。使自然的人机交互变为可能，为你的应用增加前所未有的用户体验。现在你就可以在你的应用中接入这些智能，把你的想法变成现实。微软认知服务包涵的智能 API 让你仅用几行代码就可以借助强大的算法开发应用程序。它们跨设备，跨平台，不论是 iOS、Android 或者 Windows ，你都可以轻松完成配置。百闻不如一见，来看看认知服务可以怎么玩，真实的应用场景与案例与你分享！
此外您还将了解到如何开发 IA （Intelligent Agents）— 智能助手。通过微软的 Bot Framework – 会话机器人框架，你还可快速地搭建起自己的智能助手，同时支持各种不同的消息、应用渠道，比如手机应用、微信公众号、小程序等，让你的智能助手通过自然交流帮助用户完成一些复杂应用操作。
微软人工智能服务和 API 概览微软认知服务包涵的智能 API 让你仅用几行代码就可以借助强大的算法开发应用程序。它们跨设备，跨平台，不论是 iOS、Android 或者 Windows ，你都可以轻松完成配置。百闻不如一见，来看看认知服务可以怎么玩，真实的应用场景与案例与你分享！
微软认知服务 – 视觉 API通过本课程，你将能够了解到分析图像 API 是什么样的 API，如何在 Azure 上申请相应的 Key，如何利用 Console 进行测试以及在哪里下载对应样例代码。
微软认知服务 – 语义及语音 API微软认知服务中的语义理解服务—LUIS：即自然语言处理，这个是基于在线的大量语料库进行集成，可以提取出用户的意图。本课程详细介绍自然语言理解、认知服务—语音 API 和认知服务—语义 API。
微软对话即平台及会话机器人框架 Bot Framework本课程将介绍如何通过 Bot Framework 和微软认知服务打造你自己的智能 Bot，让你的用户可以和你的业务通过人的自然语音进行交流。
微软人工智能 – 数据分析平台
随着移动互联网、物联网技术的发展，企业将有能力收集到越来越多的数据，数据的统计、分析甚至是机器学习成为如今最热门的话题。为了满足飞速累积的数据和日益增长的需求，数据分析人员对便捷的机器学习训练工具、高度自管理化的大数据分析平台有着强烈的渴望。
微软 Azure 云平台提供了丰富的大数据和机器学习相关服务，从 Machine Learning Studio，到商业 R服务器，再到 HDInsight、Spark 等等。基于这些服务和公有云强大的扩展能力，用户可以快速构建机器学习算法，并轻松实现 Web 服务的弹性扩展。这几节课将详细介绍 Azure Machine Learning Studio、R Server、HDInsight on Linux 等相关服务。
数据分析平台概览整体介绍微软Azure的数据分析服务，重点强调 Azure 数据湖泊（包括存储和分析），HDInsight，Spark，微软R服务，以及在线机器学习服务 Machine Learning Studio。
微软 Azure 机器学习服务微软 Azure 云平台提供的 Machine Learning Studio，基于公有云强大的扩展能力。用户可以拖拽模块化的算法快速构建机器学习算法，并通过自定义 R 和 Python 模块展开更丰富的分析手段。本节课将详细介绍微软 Azure 机器学习服务的使用和案例。
微软 R服务介绍微软R服务的基本概念，以及如何在 HDInsight 和 SQL Server 上使用 R 进行机器学习算法的分布式计算和快速部署。
微软人工智能 – 深度学习框架
从最新一次的 ImageNet 大赛（ILSVRC）的结果，机器的视觉已经超过人类的视觉，基于深度学习的机器认知能力超过人类似乎指日可待。深度学习在对 IT 基础设施和 IT 计算能力有很高要求，而公有云平台降低了深度学习运行的门槛，使得更多的人可以便捷的使用云平台强大的计算能力来完成深度学习相关的计算。
微软的公有云针对现有流行的深度学习框架提供了强大的支持，为 Cognitive Toolkit，TensorFlow 以及 Caffe 等业界主流的深度学习框架提供了虚拟机模板和预配置的环境。数据科学家们可以快速的利用这些资源进行深度学习相关的研究、开发和应用。
本部分内容讲围绕微软最新的研究方向以及深度学习在业界使用的场景，介绍微软公有云对多种深度学习框架 Cognitive Toolkit、TensorFlow 和 Caffe 的支持。
深度学习概览深度学习在近年来的迅速发展，推进了微软平台上众多产品的发展。为了让开发者更容易的使用各种深度学习的工具，微软也对开发平台和工具做了相应的更新。在本次课程里，会给大家概括性的介绍一些在微软平台上与深度学习相关的一些最新突破以及对于开发者的支持。
Azure GPU 助力基于 TensorFlow 的深度学习及才云实践分享这节课邀请了微软合作伙伴——才云，一起介绍基于 Azure GPU 虚拟机如何开发高性能分布式的 TensorFlow 深度学习算法。
Cognitive Toolkit 框架以及 Azure 上 DSVM 虚拟机模板本课程通过介绍微软认知工具包和 Azure 数据科学虚拟机，结合动手实验，旨在帮助深度学习研究者加快深度学习网络模型搭建、训练以及评估的过程，帮助用户快速上手实践。
最佳实践：基于 Azure 和 Caffe 框架的深度学习为了帮助开发者更容易的使用 Caffe， 微软 Azure 上的 DSVM 也推出了针对性的更新，省却了开发者对 Caffe 环境配置的细节。在这堂课里，通过一个端到端的动手实验，会详细介绍如何基于 DSVM 进行 Caffe 的开发。
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构建基块：大数据和机器学习了解 Microsoft Azure 如何为存储和处理静态、动态数据提供了平台，探索如何应用常见的大数据处理技术，从您的大规模数据中获取洞察力，并了解如何构建支持智能应用程序的预测性机器学习模型。此外，还提供了推荐资源和后续步骤。
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