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| AI For Beginners - Sketchnote por @girlie_mac |
Explore o mundo da Inteligência Artificial (IA) com o nosso currículo de 12 semanas e 24 lições! Inclui lições práticas, quizzes e laboratórios. O currículo é amigável para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, além de ética em IA.
Árabe | Bengali | Búlgaro | Birmanês (Myanmar) | Chinês (Simplificado) | Chinês (Tradicional, Hong Kong) | Chinês (Tradicional, Macau) | Chinês (Tradicional, Taiwan) | Croata | Checo | Dinamarquês | Holandês | Estónio | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Kannada | Coreano | Lituano | Malaio | Malayalam | Marathi | Nepalês | Pidgin Nigeriano | Norueguês | Persa (Farsi) | Polaco | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Suaíli | Sueco | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita
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Este repositório inclui mais de 50 traduções linguísticas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use checkout esparso:
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"Isto dá-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
Se desejar que idiomas adicionais de tradução sejam suportados, estão listados aqui
Neste currículo, vai aprender:
- Diferentes abordagens à Inteligência Artificial, incluindo a abordagem simbólica "à antiga" com Representação do Conhecimento e raciocínio (GOFAI).
- Redes Neuronais e Aprendizagem Profunda, que estão no núcleo da IA moderna. Iremos ilustrar os conceitos por trás destes tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - TensorFlow e PyTorch.
- Arquiteturas Neuronais para trabalhar com imagens e texto. Iremos cobrir modelos recentes, embora possam faltar um pouco no estado da arte.
- Abordagens menos populares de IA, como Algoritmos Genéticos e Sistemas Multi-Agentes.
O que não iremos cobrir neste currículo:
Encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn
- Casos de negócio da utilização da IA nos Negócios. Considere fazer o percurso de aprendizagem Introdução à IA para utilizadores de negócio na Microsoft Learn, ou a Escola de Negócios de IA, desenvolvida em cooperação com a INSEAD.
- Aprendizagem Automática Clássica, que está bem descrita no nosso Currículo de Aprendizagem Automática para Iniciantes.
- Aplicações práticas de IA construídas usando Serviços Cognitivos. Para isso, recomendamos que comece com módulos da Microsoft Learn para visão, processamento de linguagem natural, IA Generativa com Serviço Azure OpenAI e outros.
- Frameworks Específicos de ML na Cloud, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, ou Azure Databricks. Considere usar os percursos de aprendizagem Construir e operar soluções de aprendizagem automática com Azure Machine Learning e Construir e Operar Soluções de Aprendizagem Automática com Azure Databricks.
- IA Conversacional e Chat Bots. Existe um percurso de aprendizagem separado Criar soluções de IA conversacional, e também pode consultar este post de blog para mais detalhes.
- Matemática Profunda por trás da aprendizagem profunda. Para isso, recomendamos Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que também está disponível online em https://www.deeplearningbook.org/.
Para uma introdução suave aos tópicos de IA na Cloud, pode considerar fazer o Percurso de Aprendizagem Começar com inteligência artificial no Azure.
- Material de pré-leitura
- Jupyter Notebooks executáveis, que são frequentemente específicos do framework (PyTorch ou TensorFlow). O notebook executável também contém muito material teórico, por isso, para entender o tópico, é necessário passar por pelo menos uma versão do notebook (PyTorch ou TensorFlow).
- Laboratórios disponíveis para alguns tópicos, que lhe dão a oportunidade de tentar aplicar o material que aprendeu a um problema específico.
- Algumas secções contêm links para módulos do MS Learn que cobrem tópicos relacionados.
Se é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, veja os nossos Exemplos para Iniciantes! Estes incluem:
- 🌟 Olá Mundo IA - O seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrões)
- 🧠 Rede Neural Simples - Construa uma rede neural do zero
- 🖼️ Classificador de Imagens - Classifique imagens com comentários detalhados
- 💬 Análise de Sentimento de Texto - Analise textos positivos/negativos
Estes exemplos são concebidos para o ajudar a compreender conceitos de IA antes de mergulhar no currículo completo.
- Criámos uma lição de configuração para o ajudar a configurar o seu ambiente de desenvolvimento.
- Para Educadores, criámos também uma lição de configuração do currículo!
- Como Executar o código no VSCode ou num Codespace
Siga estes passos:
Fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
Clone o Repositório: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Não se esqueça de dar estrela (🌟) a este repositório para o encontrar mais facilmente depois.
Junte-se ao nosso servidor oficial de Discord de IA para conhecer e fazer networking com outros alunos deste curso e obter apoio.
Se tiver feedback sobre o produto ou questões enquanto desenvolve, visite o nosso Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry
Nota sobre os questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou Online Aqui. Estão ligados a partir das lições, a aplicação dos questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta
quiz-app. Estão a ser gradualmente localizados.
Tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou código? Abra uma issue ou crie um pull request.
- ✍️ Autor Principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustradora de Sketchnotes: Tomomi Imura
- ✅ Criadora de Questionários: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Contribuidores Principais: Evgenii Pishchik
A nossa equipa produz outros currículos! Veja:
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Se ficar bloqueado ou tiver alguma questão sobre a construção de aplicações de IA, junte-se a colegas aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre o MCP. É uma comunidade acolhedora onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente.
Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante o desenvolvimento, visite:
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