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KevinGe · Dec 5, 2018 · 3a38e0a · 3a38e0a
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diff --git a/A-教学课程/README.md b/A-教学课程/README.md
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 # 此模块是A：教学课程
-- 内容：包含微软及多个高校开源分享的人工智能教学大纲，课件，案例。
+- 内容：包含微软及多个高校开源分享的人工智能教学大纲，课件。
 - 适用人群：
   - 有意开设高校人工智能课程的老师：
     - 可以从这个模块参考多个高校开源分享的教学大纲和课件，用于人工智能教学。
-    - 可以分享原创的教学大纲和课件或从[B-教学案例与实践]选取相应案例自由组合成适合的人工智能教学大纲和课件，用于人工智能教学。
+    - 可以分享原创的教学大纲和课件用于人工智能教学。
   - 希望系统化了解高校人工智能学习大纲的学习者。
diff --git a/A-教学课程/人工智能基本原理简明教程-微软邹欣团队.md → A-教学课程/人工智能基本原理简明教程-微软System团队.md b/A-教学课程/人工智能基本原理简明教程-微软邹欣团队.md → A-教学课程/人工智能基本原理简明教程-微软System团队.md
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 ## 写在前面，为什么要出这个系列的教程呢？
 
+  Copyright © Microsoft Corporation. All rights reserved.
+  适用于[License](./LICENSE.md)版权许可
+
   总的说来，我们现在有了很多非常厉害的深度学习框架，比如tensorflow，pytorch，paddlepaddle，caffe2等等等等。然而，我们用这些框架在搭建我们自己的深度学习模型的时候，到底做了一些什么样的操作呢？我们试图去阅读框架的源码来理解框架到底帮助我们做了些什么，但是……很难！很难！很难！因为深度学习是需要加速啦，分布式计算啦，所以框架做了很多很多的优化，也让像我们这样的小白难以理解这些框架的源码。所以，为了帮助大家更进一步的了解神经网络模型的具体内容，我们整理了这样一个系列的教程。
 
 对于这份教程的内容，如果没有额外的说明，我们通常使用如下表格的命名约定

diff --git a/A-教学课程/人工智能实践课程大纲-微软邹欣团队.md → A-教学课程/人工智能实践课程大纲-微软System团队.md b/A-教学课程/人工智能实践课程大纲-微软邹欣团队.md → A-教学课程/人工智能实践课程大纲-微软System团队.md
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-# 微软邹欣团队
+# 微软System团队
 # 人工智能应用开发实践课程
+Copyright © Microsoft Corporation. All rights reserved.适用于[License](./LICENSE.md)版权许可
+
 受众人群：具有人工智能理论基础/编程经验的的学生、程序员
 # 课程概述
 本课程以“做中学“的理念为核心，打破先理论再动手的传统的学习方式，精心按照学习曲线设计课程结构，从人工智能真实的应用场景与案例出发，先讲生动的案例，配合详实的实际操作说明，然后在动手实现场景的基础上，逐步引入人工智能学习中的相关理论知识，以递进学习的新颖方式层层剖析人工智能开发的主流场景，让大家在真正动手开始进行人工智能应用的开发的同时，对人工智能理论学习有更深的理解，提高人工智能学习的效率，可作为有意从事人工智能开发的学习者和教育者的一套实用的实践教程.