 |
|---|
| Искусственный интеллект для начинающих - Скетчноут от @girlie_mac |
Исследуйте мир Искусственного интеллекта (ИИ) с нашей 12-недельной, 24-урочной учебной программой! Она включает практические уроки, викторины и лабораторные работы. Программа подходит для начинающих и охватывает такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, а также этические вопросы 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
Предпочитаете клонировать локально?
В этом репозитории есть переводы более чем на 50 языков, что значительно увеличивает размер загрузки. Чтобы клонировать без переводов, используйте 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"Это даст вам всё необходимое для прохождения курса с гораздо более быстрой загрузкой.
Если вы хотите, чтобы были поддержаны дополнительные языки переводов, они перечислены здесь
В этой учебной программе вы узнаете:
- Разные подходы к искусственному интеллекту, включая "старый добрый" символический подход с Представлением Знаний и рассуждениями (GOFAI).
- Нейронные сети и Глубокое обучение, которые лежат в основе современного ИИ. Мы проиллюстрируем концепции этих важных тем с помощью кода на двух самых популярных фреймворках — TensorFlow и PyTorch.
- Нейронные архитектуры для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим последние модели, хотя они могут немного отставать от самых современных.
- Менее популярные подходы ИИ, такие как Генетические алгоритмы и Мультиагентные системы.
Что мы не будем рассматривать в этой учебной программе:
Найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn
- Бизнес-кейсы использования ИИ в бизнесе. Рассмотрите возможность прохождения учебного пути Введение в ИИ для бизнес-пользователей на Microsoft Learn, или AI Business School, разработанной в сотрудничестве с INSEAD.
- Классическое машинное обучение, которое хорошо описано в нашей учебной программе Machine Learning for Beginners.
- Практические приложения ИИ, построенные с использованием Cognitive Services. Для этого рекомендуем начать с модулей Microsoft Learn для зрения, обработки естественного языка, Генеративного ИИ с Azure OpenAI Service и других.
- Конкретные ML облачные фреймворки, такие как Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, или Azure Databricks. Рассмотрите использование учебных путей Создание и эксплуатация решений машинного обучения с Azure Machine Learning и Создание и эксплуатация решений машинного обучения с Azure Databricks.
- Разговорный ИИ и Чат-боты. Существует отдельный учебный путь Создание решений разговорного ИИ, также вы можете ознакомиться с этой статьей в блоге для более подробной информации.
- Глубокая математика, лежащая в основе глубокого обучения. Для этого рекомендуем книгу Deep Learning Иэна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля, которая также доступна онлайн на https://www.deeplearningbook.org/.
Для плавного введения в темы ИИ в облаке вы можете рассмотреть учебный путь Начало работы с искусственным интеллектом на Azure.
- Материалы для предварительного чтения
- Исполняемые блокноты Jupyter, которые часто специфичны для фреймворка (PyTorch или TensorFlow). Исполняемый блокнот также содержит много теоретического материала, поэтому чтобы понять тему, нужно пройти хотя бы одну версию блокнота (либо PyTorch, либо TensorFlow).
- Лабораторные работы, доступные для некоторых тем, которые дают возможность попробовать применить изученный материал к конкретной задаче.
- Некоторые разделы содержат ссылки на модули MS Learn, которые охватывают смежные темы.
Если вы абсолютно новичок в ИИ и хотите быстро освоить практические примеры, посмотрите наши Примеры для начинающих! Среди них:
- 🌟 Hello AI World – ваша первая программа ИИ (распознавание шаблонов)
- 🧠 Простая нейронная сеть – создание нейронной сети с нуля
- 🖼️ Классификатор изображений – классификация изображений с подробными комментариями
- 💬 Анализ тональности текста – анализ позитивного/негативного текста
Эти примеры созданы, чтобы помочь вам понять концепции ИИ перед погружением в полноценный курс.
- Мы создали урок по настройке, чтобы помочь вам с установкой среды разработки.
- Для преподавателей мы также подготовили урок по настройке учебного плана!
- Как запустить код в VSCode или Codespace
Следуйте этим шагам:
Сделайте форк репозитория: нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы.
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забудьте поставить звезду (🌟) этому репозиторию, чтобы потом его легче было найти.
Присоединяйтесь к нашему официальному серверу Discord по ИИ, чтобы познакомиться и пообщаться с другими участниками курса и получить поддержку.
Если у вас есть отзывы о продукте или вопросы во время обучения, посетите наш форум разработчиков Azure AI Foundry.
Примечание о викторинах: Все викторины находятся в папке Quiz-app в etc\quiz-app, или онлайн здесь. Они связаны с уроками, приложение викторин можно запускать локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке
quiz-app. Викторины постепенно локализуются.
Есть предложения или нашли ошибки в орфографии или коде? Создайте issue или отправьте pull request.
- ✍️ Главный автор: Дмитрий Сошников, PhD
- 🔥 Редактор: Джен Лупер, PhD
- 🎨 Иллюстратор скетчей: Томоми Имура
- ✅ Создатель викторин: Латифа Белло, MLSA
- 🙏 Основные участники: Евгений Пищик
Наша команда выпускает и другие учебные планы! Посмотрите:
-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}
Если вы застряли или у вас есть вопросы о создании ИИ-приложений, присоединяйтесь к другим обучающимся и опытным разработчикам в обсуждениях MCP. Это поддерживающее сообщество, где приветствуются вопросы и свободно делятся знаниями.
Если у вас есть отзывы о продукте или ошибки во время разработки, посетите:
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия по обеспечению точности, имейте в виду, что автоматический перевод может содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется обращаться к профессиональному переводу, выполненному человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или ошибки в интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.