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| AI For Beginners - @girlie_mac によるスケッチノート |
12週間、全24レッスンのカリキュラムで人工知能（AI）の世界を探究しましょう！実践的なレッスン、クイズ、ラボが含まれています。初心者向けで、TensorFlowやPyTorchなどのツールやAI倫理もカバーしています。
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
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このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを利用してください：
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"コースを完了するために必要なすべてをより高速にダウンロードできます。
追加の翻訳対応言語をご希望の場合はこちらをご覧ください
このカリキュラムで学ぶ内容：
- 「古典的」記号的アプローチである知識表現と推論を含む、人工知能のさまざまなアプローチ（GOFAI）。
- 現代AIの核となるニューラルネットワークとディープラーニング。これらの重要なトピックの背後にある概念を、人気のある二つのフレームワークTensorFlowとPyTorchのコードを使って説明します。
- 画像やテキストを扱うためのニューラルアーキテクチャ。最近のモデルを扱いますが、最新技術はやや不足している場合があります。
- 遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムなど、あまり一般的でないAIアプローチ。
このカリキュラムで扱わない内容：
- ビジネスにおけるAI活用の事例。Microsoft Learnのビジネスユーザー向けAI入門学習パスや、INSEADと協力開発したAIビジネススクールを検討してください。
- 我々の初心者向け機械学習カリキュラムでよく解説されている古典的な機械学習。
- Cognitive Services を使った実践的なAIアプリケーション。こちらはMicrosoft Learnのコンピュータビジョン、自然言語処理、**Azure OpenAI Service を使った生成AI**などのモジュールを推奨します。
- Azure Machine Learning、Microsoft Fabric、Azure Databricksなどの特定の機械学習クラウドフレームワーク。Azure Machine Learningで機械学習ソリューションを構築・運用するおよびAzure Databricksで機械学習ソリューションを構築・運用するの学習パスを利用してください。
- 会話型AIやチャットボット。専用の会話型AIソリューションの作成学習パスがあり、より詳細はこちらのブログ投稿も参照できます。
- ディープラーニングの背後にある高度な数学。この分野には、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron CourvilleによるDeep Learningという著作がおすすめで、オンラインでhttps://www.deeplearningbook.org/としても利用できます。
_クラウドAI_の易しい導入としては、Azureでの人工知能入門学習パスを受講することを検討してください。
- 事前学習資料
- フレームワーク固有の実行可能なJupyterノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともどちらか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）のバージョンを通読する必要があります。
- 一部のトピックにはラボが用意されており、学んだ内容を特定の問題に適用してみる機会が得られます。
- いくつかのセクションには関連トピックを扱うMS Learnモジュールへのリンクがあります。
AIがまったく初めてで、素早く実践的な例を見たい方は、初心者向けの例をチェックしてください！これらには以下が含まれます：
- 🌟 Hello AI World - 最初のAIプログラム（パターン認識）
- 🧠 単純なニューラルネットワーク - 一からニューラルネットワークを構築する
- 🖼️ 画像分類器 - 詳細なコメント付き画像分類
- 💬 テキスト感情分析 - ポジティブ/ネガティブのテキスト分析
これらの例は、カリキュラム全体に入る前にAIの概念を理解する手助けをします。
- 開発環境のセットアップを支援するセットアップ用レッスンを用意しています。 - 教員向けにはカリキュラムのセットアップレッスンも作成しています！
- VSCodeまたはCodespaceでのコードの実行方法
次の手順に従ってください：
リポジトリをフォークする：このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリをクローンする：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
あとで見つけやすくするためにスター(🌟)を付けるのを忘れないでください。
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを得るために、公式AI Discordサーバーに参加しましょう。
プロダクトのフィードバックや質問がある場合は、Azure AI Foundry Developer Forumを訪れてください。
クイズについての注意：すべてのクイズはetc\quiz-appフォルダー内のQuiz-appフォルダーに含まれているか、こちらのオンラインサイトで利用可能です。レッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。
quiz-appフォルダー内の手順に従ってください。徐々にローカライズが進められています。
提案やスペルミス、コードエラーを見つけた場合は、Issueを上げるかプルリクエストを作成してください。
- ✍️ 主要著者: Dmitry Soshnikov、博士
- 🔥 編集者: Jen Looper、博士
- 🎨 スケッチノートイラストレーター: Tomomi Imura
- ✅ クイズ作成者: Lateefah Bello、MLSA
- 🙏 コアコントリビューター: Evgenii Pishchik
私たちのチームは他のカリキュラムも作成しています！ぜひご覧ください：
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AIアプリの開発中に行き詰まったり質問があった場合は、他の学習者や経験豊富な開発者と一緒にMCPについて話し合いましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。
開発中に製品へのフィードバックやエラーがある場合は以下を訪れてください：
免責事項：
本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」（https://github.com/Azure/co-op-translator）を使用して翻訳されています。正確性には努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文が正式な情報源とみなされます。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について当方は一切責任を負いかねます。