 |
|---|
| AI For Beginners - Скетчноут от @girlie_mac |
Изследвайте света на Изкуствения интелект (ИИ) с нашата 12-седмична програма с 24 урока! Включва практически уроци, викторини и лабораторни упражнения. Учебната програма е подходяща за начинаещи и обхваща инструменти като TensorFlow и PyTorch, както и етика в ИИ
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Предпочитате да клонирате локално?
Това хранилище включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера на изтегляне. За да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.
Ако желаете да имате допълнителни поддържани езици за превод, те са изброени тук
В тази учебна програма ще научите:
- Различни подходи към изкуствения интелект, включително "добрия стар" символен подход с Представяне на знанието и разсъждаване (GOFAI).
- Невронни мрежи и Дълбоко обучение, които са в основата на съвременния ИИ. Ще илюстрираме концепциите зад тези важни теми с код в две от най-популярните рамки - TensorFlow и PyTorch.
- Невронни архитектури за работа с изображения и текст. Ще покрием последни модели, но може да липсва малко от съвременния елит.
- По-малко популярни подходи в ИИ, като Генетични алгоритми и Мултиагентни системи.
Какво няма да покриваме в тази учебна програма:
Намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата колекция в Microsoft Learn
- Бизнес случаи за използване на ИИ в бизнеса. Помислете да вземете учебния път Въведение в ИИ за бизнес потребители в Microsoft Learn, или AI Business School, разработен в сътрудничество с INSEAD.
- Класическо машинно обучение, което е добре описано в нашата Учебна програма за машинно обучение за начинаещи.
- Практически ИИ приложения, изградени с помощта на Когнитивни услуги. За това препоръчваме да започнете с Microsoft Learn модули за компютърно зрение, обработка на естествен език, Генеративен ИИ с Azure OpenAI Service и други.
- Специфични ML Облачни рамки, като Azure Machine Learning, Microsoft Fabric или Azure Databricks. Помислете да използвате учебните пътища Създаване и опериране на решения за машинно обучение с Azure Machine Learning и Създаване и опериране на решения за машинно обучение с Azure Databricks.
- Разговорен ИИ и Чат ботове. Съществува отделен учебен път Създаване на разговорни AI решения, както и можете да се обърнете към този блог пост за повече детайли.
- Дълбока математика зад дълбокото обучение. За това препоръчваме Дълбоко обучение от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio и Aaron Courville, която също е достъпна онлайн на https://www.deeplearningbook.org/.
За плавно въвеждане в темите за ИИ в облака може да помислите да вземете учебния път Започнете с изкуствен интелект в Azure.
- Материал за предварително четене
- Изпълними Jupyter тетрадки, които често са специфични за дадена рамка (PyTorch или TensorFlow). Изпълнимата тетрадка съдържа и много теоретичен материал, така че за да разберете темата, трябва да преминете през поне една версия на тетрадката (или PyTorch, или TensorFlow).
- Лаборатории, налични за някои теми, които ви дават възможност да опитате да приложите научения материал към конкретен проблем.
- Някои секции съдържат връзки към модули от MS Learn, които покриват свързани теми.
Ако сте напълно нови в AI и искате бързи, практични примери, разгледайте нашите Примери за начинаещи! Те включват:
- 🌟 Hello AI World - Вашата първа AI програма (разпознаване на шаблони)
- 🧠 Проста невронна мрежа - Изграждане на невронна мрежа от нулата
- 🖼️ Класификатор на изображения - Класифицирайте изображения с подробни коментари
- 💬 Текстов сентимент - Анализиране на положителен/отрицателен текст
Тези примери са създадени, за да ви помогнат да разберете концепциите на AI преди да се потопите напълно в учебната програма.
- Създадохме урок за настройка, който да ви помогне с настройката на средата за разработка.
- За преподаватели също сме създали урок за настройка на учебната програма!
- Как да стартирате кода във VSCode или Codespace
Следвайте тези стъпки:
Форкнете хранилището: Кликнете на бутона "Fork" в горния десен ъгъл на тази страница.
Клонирайте хранилището: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забравяйте да дадете звезда (🌟) на това хранилище, за да го намерите по-лесно по-късно.
Присъединете се към нашия официален Discord сървър за AI, за да се срещнете и да създадете мрежа с други учащи, които следват курса, и да получите подкрепа.
Ако имате обратна връзка или въпроси по време на работа, посетете нашия Azure AI Foundry Developer Forum.
Бележка относно въпросите: Всички въпроси се съдържат в папката Quiz-app в etc\quiz-app, или онлайн тук. Те са свързани от уроците; приложението за въпроси може да се стартира локално или да се разположи в Azure; следвайте инструкциите в папката
quiz-app. Постепенно се локализират.
Имате ли предложения или сте открили грешки в правописа или кода? Създайте проблем (issue) или pull request.
- ✍️ Основен автор: Дмитрий Сошников, доктор по науки
- 🔥 Редактор: Джен Лупър, доктор по науки
- 🎨 Илюстратор на скици: Томоми Имура
- ✅ Създател на въпроси: Латифа Бело, MLSA
- 🙏 Основни сътрудници: Евгений Пищик
Нашият екип създава и други учебни програми! Вижте:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Ако се затрудните или имате въпроси относно създаването на AI приложения, присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е поддържаща общност, където въпросите са добре дошли и знанието се споделя свободно.
Ако имате обратна връзка или грешки по време на разработване, посетете:
Отказ от отговорност: Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за никакви недоразумения или неправилни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.