人工智能的浪潮正如火如荼的袭来，作为开发人员和数据科学家，我们将如何抓住这一趋势，抢占先机？在人工智能大潮中，公有云平台提供的计算能力和服务接口是重要的推动力。
在《微软人工智能公开课》中，我们将通过服务和API、数据分析平台、以及深度机器学习框架基础设施和工具三个层级和大家一起学习微软在共有云平台Azure上和人工智能相关的服务、技术和工具产品。
希望通过此系列课程，开发人员和数据科学家可以更加充分的借用云平台的力量，开发更加智能、更富有生命力的产品，服务大众。
作为人工智能系列公开课的开篇，微软亚洲研究院掌门人洪小文博士将在《微软人工智能公开课》中为大家介绍微软研究院最新AI成果，微软在Azure公有云中围绕人工智能和数据分析、深度学习提供的接口和服务；并着重介绍AI的重要性，在数字化转型过程中如何使用大数据以及AI，和微软AI的资源与策略
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。微软认知服务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。微软认知服务包含的智能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
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之手，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。
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到最新发布的AML Workbench，再到商业 R服务器，Data Lake、 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和AML Workbench、R Server、Data Lake、HDInsight on Linux 等相关服务。并附有在零售行业的最新客户案例解析，帮助大家了解如何将微软数据分析平台应用在实际场景。
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Azure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。
同时微软研究院在深度神经网络及其应用领域一直处于领先的地位，并提供了一系列算法和工具不断促进性能的提升。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深度研究方向以及深度学习在业界使用的场景，介绍深度学习网络的基本概念和应用在语音、视觉、视频、图像等领域的最佳实践，同时为大家带来一系列实际应用案例的解析。