KDnuggetsはSeptember 15, 2026、データサイエンス、機械学習、生成AI、エージェント型システムを学ぶ学生向けに、Microsoftの無料GitHubカリキュラム5本を列挙したガイドを公開した。各講座はGitHub上で提供され、レッスン、クイズ、課題、コード例、プロジェクトを含むため、高額な講座に支払わず学習を始められる。

MicrosoftのData Science for Beginnersは、完全な初心者の入口と位置付けられている。10週間のカリキュラムは20レッスンで構成され、データ倫理、統計と確率、リレーショナルデータと非リレーショナルデータ、データ準備、可視化、分析を扱い、クイズ、課題、実データセットを使った実践演習も含む。

Machine Learning for Beginnersは、基礎的なデータ作業の次の段階として示されている。12週間のカリキュラムには26レッスンがあり、回帰、分類、クラスタリング、自然言語処理、時系列予測、強化学習を扱う。PythonとScikit-learnを使い、機械学習モデルの訓練と評価を行う内容だ。

Artificial Intelligence for Beginnersは、機械学習を超えて学習範囲を広げる講座である。12週間のカリキュラムには24レッスンが含まれ、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理、深層学習、シンボリックAI、強化学習を扱うほか、PyTorch、TensorFlow、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、埋め込み、トランスフォーマー、転移学習、オートエンコーダ、敵対的生成ネットワークも取り上げる。

Generative AI for Beginnersは現在21レッスンで、プロンプトエンジニアリング、モデル選択、責任あるAI、関数呼び出し、検索拡張生成（RAG、外部文書をモデル回答に加える手法）、ベクトルデータベース、AIエージェント、ファインチューニング、セキュリティ、小規模言語モデル、オープンソースモデルを扱う。リポジトリにはPythonとTypeScriptの例があり、一部の演習ではAI APIまたはMicrosoft Foundryが必要になる場合がある一方、一部モデルはFoundry Localを使ってローカルで実行できる。

AI Agents for Beginnersは現在18レッスンで、ツール利用、エージェント型RAG、計画、メモリ、コンテキストエンジニアリング、マルチエージェントシステム、MCP、コンピュータ利用エージェント、セキュリティ、本番環境への展開など、エージェント型AIシステムの構築を扱う。講座ではMicrosoft Agent FrameworkやMicrosoft Foundry Agent Serviceなどの技術を使い、筆者は先にGenerative AI for Beginnersの少なくとも一部を受講することを勧めている。

KDnuggetsはSeptember 15, 2026、データサイエンス、機械学習、生成AI、エージェント型システムを学ぶ学生向けに、Microsoftの無料GitHubカリキュラム5本を列挙したガイドを公開した。各講座はGitHub上で提供され、レッスン、クイズ、課題、コード例、プロジェクトを含むため、高額な講座に支払わず学習を始められる。

MicrosoftのData Science for Beginnersは、完全な初心者の入口と位置付けられている。10週間のカリキュラムは20レッスンで構成され、データ倫理、統計と確率、リレーショナルデータと非リレーショナルデータ、データ準備、可視化、分析を扱い、クイズ、課題、実データセットを使った実践演習も含む。

Machine Learning for Beginnersは、基礎的なデータ作業の次の段階として示されている。12週間のカリキュラムには26レッスンがあり、回帰、分類、クラスタリング、自然言語処理、時系列予測、強化学習を扱う。PythonとScikit-learnを使い、機械学習モデルの訓練と評価を行う内容だ。

Artificial Intelligence for Beginnersは、機械学習を超えて学習範囲を広げる講座である。12週間のカリキュラムには24レッスンが含まれ、ニューラルネットワーク、コンピュータビジョン、自然言語処理、深層学習、シンボリックAI、強化学習を扱うほか、PyTorch、TensorFlow、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、埋め込み、トランスフォーマー、転移学習、オートエンコーダ、敵対的生成ネットワークも取り上げる。

Generative AI for Beginnersは現在21レッスンで、プロンプトエンジニアリング、モデル選択、責任あるAI、関数呼び出し、検索拡張生成（RAG、外部文書をモデル回答に加える手法）、ベクトルデータベース、AIエージェント、ファインチューニング、セキュリティ、小規模言語モデル、オープンソースモデルを扱う。リポジトリにはPythonとTypeScriptの例があり、一部の演習ではAI APIまたはMicrosoft Foundryが必要になる場合がある一方、一部モデルはFoundry Localを使ってローカルで実行できる。

AI Agents for Beginnersは現在18レッスンで、ツール利用、エージェント型RAG、計画、メモリ、コンテキストエンジニアリング、マルチエージェントシステム、MCP、コンピュータ利用エージェント、セキュリティ、本番環境への展開など、エージェント型AIシステムの構築を扱う。講座ではMicrosoft Agent FrameworkやMicrosoft Foundry Agent Serviceなどの技術を使い、筆者は先にGenerative AI for Beginnersの少なくとも一部を受講することを勧めている。