卢建辉：.NETCore下AI入门与ML.NET框架详解

本资源是一份由卢建晖（微软技术社区区域总监、多项专家认证）关于在.NETCore下人工智能入门的演讲稿和笔记，主要围绕机器学习基础知识以及ML.NET框架的应用展开。卢建晖强调了人工智能在图像识别、自然语言处理、翻译和搜索等领域的应用，通过本地计算、GPU加速以及云计算实现。 演讲开始时，卢建晖探讨了人工智能的基本概念和应用场景，如图像识别（如区分人脸和其他物体），并指出机器学习模型的构建过程，涉及选择合适的算法、数据生成以及模型训练。他特别提到了.NETCore作为跨平台的强大解决方案，特别是ML.NET——微软针对.NET开发者发布的机器学习框架。ML.NET 1.x版本具有以下特点： 1. **易用性**：支持C#和F#编写定制模型，并集成到Azure、Office和Windows等微软生态系统中，使得定制机器学习变得简单，提供了自动机器学习工具（如ModelBuilder和CLI）。 2. **扩展性**：兼容TensorFlow、ONNX和Infer.NET等第三方库，提供丰富的功能扩展。 3. **免费且开源**：对.NET开发者友好，无需额外成本，且代码可跨平台运行。 接下来，卢建晖分析了.NETCore在AI市场中的现状和机遇。尽管.NET语言（尤其是C#）在企业界广泛使用，特别是在500强企业、中小企业以及全球开发者群体中占据显著比例，但他们在AI开发过程中面临着挑战。据数据，约60%的财富500强企业在.NET上实施AI，而这个市场领域对于基于.NETCore的AI解决方案的需求仍然巨大。 演讲中提到的开源项目SciSharp Suite，作为一款基于.NETCore的机器学习解决方案，其在市场上的应用尚处于早期阶段，相比于市面上零散且特色不明显的开发工具，SciSharp提供了.NET生态内更为系统和专业的发展路径。这表明，在.NETCore与AI融合的领域，仍有很大的发展空间和商业机会。 该资源提供了深入浅出的.NETCore与人工智能结合的指导，不仅适用于开发人员提升技能，也为企业提供了关于如何利用.NET平台进行AI开发的实用指南。对于那些寻求在.NET环境中实践AI的开发者和企业来说，这是一个有价值的学习资源。