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AI-For-Beginners
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2
README.md
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@ -170,7 +170,7 @@ Our team produces other curricula! Check out:
### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agents

4
translations/de/.co-op-translator.json
View File

@ -6,8 +6,8 @@
"language_code": "de"
},
"README.md": {
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"translation_date": "2026-01-30T01:02:51+00:00",
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"source_file": "README.md",
"language_code": "de"
},

220
translations/de/README.md
View File

@ -12,214 +12,214 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# Künstliche Intelligenz für Anfänger – Ein Lehrplan
# Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
|![Sketchnote von @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/de/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| KI für Anfänger – _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
| KI für Anfänger - _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan mit 24 Lektionen! Er beinhaltet praktische Lektionen, Quizfragen und Labs. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan mit 24 Lektionen! Er umfasst praktische Lektionen, Quizze und Laborübungen. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung
#### Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer Aktuell)
#### Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & stets aktuell)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Suaheli](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md)
[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md)
> **Lieber lokal klonen?**
> **Möchten Sie lieber lokal klonen?**
> Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, was die Downloadgröße erheblich erhöht. Zum Klonen ohne Übersetzungen, verwenden Sie Sparse Checkout:
> Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, die die Downloadgröße erheblich vergrößern. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:
> ```bash
> 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'
> ```
> Dies liefert Ihnen alles, was Sie für den Kurs brauchen, bei deutlich schnellerem Download.
> Das gibt Ihnen alles, was Sie benötigen, um den Kurs mit viel schnellerem Download abzuschließen.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**Wenn Sie wünschen, dass weitere Übersetzungssprachen unterstützt werden, sind diese [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgelistet**
**Wenn Sie weitere unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, sind diese [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgelistet**
## Trete der Community bei
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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
## Was Sie lernen werden
## Was du lernen wirst
**[Mindmap des Kurses](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
In diesem Lehrplan lernst du:
* Verschiedene Ansätze der künstlichen Intelligenz, einschließlich des "guten alten" symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerungen ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die im Kern der modernen KI stehen. Wir veranschaulichen die Konzepte dieser wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks – [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Neuronale Architekturen** zur Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln neuere Modelle, die jedoch etwas weniger den neuesten Stand der Technik widerspiegeln könnten.
* Weniger populäre KI-Ansätze, wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.
* Verschiedene Ansätze zur Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerungen ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die Kernbereiche der modernen KI sind. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks veranschaulichen - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Texten. Wir behandeln aktuelle Modelle, können aber im Bereich des Stands der Technik etwas hinterherhinken.
* Weniger verbreitete KI-Ansätze wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.
Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
> [Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Kollektion](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [Finde alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn-Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* Geschäftsbeispiele für die Nutzung von **KI im Business**. Ziehe in Betracht, den Lernpfad [Einführung in KI für Business-Anwender](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) zu nutzen, entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* **Klassisches Machine Learning**, das gut in unserem [Machine Learning für Anfänger Lehrplan](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) beschrieben wird.
* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** gebaut werden. Hierfür empfehlen wir Module auf Microsoft Learn zu [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natürlicher Sprachverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und weiteren.
* Spezifische ML-**Cloud-Frameworks** wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Ziehe Lernpfade wie [Maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Maschinelle Lern-Lösungen mit Azure Databricks aufbauen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht.
* **Konversations-KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Konversations-KI-Lösungen erstellen](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und du kannst dich auch in [diesem Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) genauer informieren.
* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Hierfür empfehlen wir [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.
* Anwendungsfälle für **KI im Geschäftsleben**. Ziehen Sie in Betracht, den Lernpfad [Einführung in KI für Geschäftsanwender](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn zu belegen oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* **Klassisches Machine Learning**, das in unserem [Machine Learning für Anfänger Lehrplan](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist.
* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** erstellt wurden. Wir empfehlen, mit Microsoft Learn-Modulen für [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Natürliche Sprachverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und andere zu beginnen.
* Spezifische ML-**Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Ziehen Sie die Lernpfade [Machine Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht.
* **Konversationelle KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Konversationelle KI-Lösungen erstellen](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und Sie können auch diesen [Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details nutzen.
* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Wir empfehlen dafür das Buch [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.
Für eine sanfte Einführung in _KI in der Cloud_ kannst du den Lernpfad [Mit Künstlicher Intelligenz auf Azure starten](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht ziehen.
Für eine sanfte Einführung in _KI in der Cloud_ Themen können Sie den Lernpfad [Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht ziehen.
# Inhalt
| | Link zur Lektion | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
| :-: | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [Kurs Setup](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Richte deine Entwicklungsumgebung ein](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| | Lektion Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [Kurseinrichtung](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Richte deine Entwicklungsumgebung ein](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**Einführung in KI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [Einführung und Geschichte der KI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **Symbolische KI** |
| 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Begriffsgrafik](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**Einführung in neuronale Netze**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [Perzeptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [Mehrschichtiges Perzeptron und Erstellung unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Untersuche Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [Einführung in Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [Convolutional Neural Networks](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN-Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [Vortrainierte Netzwerke und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Konzeptgraph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**Einführung in neuronale Netzwerke**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [Perzeptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [Mehrschichtiges Perzeptron und Erstellung unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Überanpassung](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Erkunde Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [Einführung in Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [Faltungsneuronale Netze](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [Vortrainierte Netze und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [Autoencoder und VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [Generative adversariale Netzwerke & künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 10 | [Generative Adversariale Netzwerke & künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [Semantische Segmentierung. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Untersuche natürliche Sprachverarbeitung auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [Textrepräsentation. BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [Semantische Wort-Embeddings. Word2Vec und GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Sprachmodellierung. Trainiere eigene Embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Erkunde natürliche Sprachverarbeitung auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [Textrepräsentation. BOW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [Semantische Wort-Einbettungen. Word2Vec und GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Sprachmodellierung. Eigene Einbettungen trainieren](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [Rekurrente neuronale Netze](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [Generative rekurrente Netze](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 17 | [Generative rekurrente Netze](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [Erkennung benannter Entitäten](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 19 | [Named Entity Recognition](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [Große Sprachmodelle, Prompt-Programmierung und Few-Shot-Aufgaben](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **Andere KI-Techniken** || |
| 21 | [Genetische Algorithmen](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [Deep Reinforcement Learning](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 22 | [Deep Reinforcement Learning](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [Multi-Agenten-Systeme](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **KI-Ethik** | | |
| 24 | [KI-Ethik und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Prinzipien verantwortungsvoller KI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| 24 | [KI-Ethik und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Prinzipien für verantwortungsvolle KI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **Extras** | | |
| 25 | [Multi-Modal-Netze, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 25 | [Multimodale Netze, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## Jede Lektion enthält
* Vorlesematerial
* Ausführbare Jupyter Notebooks, die oft auf das jeweilige Framework (**PyTorch** oder **TensorFlow**) spezialisiert sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viele theoretische Inhalte, daher solltest du mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durcharbeiten, um das Thema zu verstehen.
* **Labore** zu einzelnen Themen, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem konkreten Problem anzuwenden.
* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen abdecken.
* Vorab-Lesematerial
* Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (**PyTorch** oder **TensorFlow**) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher muss man mindestens eine Version des Notebooks durchgehen (entweder PyTorch oder TensorFlow), um das Thema zu verstehen.
* **Labs** sind zu einigen Themen verfügbar, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem konkreten Problem auszuprobieren.
* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen behandeln.
## Erste Schritte
## Loslegen
### 🎯 Neu in KI? Hier starten!
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Wenn du komplett neu in KI bist und schnelle, praxisnahe Beispiele suchst, schau dir unsere [**Anfängergerechten Beispiele**](./examples/README.md) an! Diese enthalten:
Wenn du komplett neu bei KI bist und schnelle, praktische Beispiele möchtest, schau dir unsere [**Einsteigerfreundlichen Beispiele**](./examples/README.md) an! Diese umfassen:
- 🌟 **Hallo KI Welt** - Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
- 🧠 **Einfaches neuronales Netz** - Baue ein neuronales Netz von Grund auf auf
- 🧠 **Einfaches neuronales Netzwerk** - Baue ein neuronales Netzwerk von Grund auf auf
- 🖼️ **Bildklassifikator** - Klassifizieren Sie Bilder mit ausführlichen Kommentaren
- 💬 **Text-Stimmung** - Analysieren Sie positive/negative Texte
- 🖼️ **Bildklassifikator** - Bilder mit detaillierten Kommentaren klassifizieren
- 💬 **Text-Stimmungsanalyse** - Positive/negative Texte analysieren
Diese Beispiele sollen Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie in den vollständigen Lehrplan eintauchen.
Diese Beispiele sollen Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie in das vollständige Curriculum eintauchen.
### 📚 Vollständige Lehrplaneinrichtung
### 📚 Vollständige Curriculum-Einrichtung
- Wir haben eine [Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, um Ihnen beim Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung zu helfen. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine [Lehrplaneinrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt!
- Wie man [den Code in VSCode oder einem Codespace ausführt](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- Wir haben eine [Einrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, die Ihnen beim Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine [Curricula-Einrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt!
- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace [ausführt](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
Folgen Sie diesen Schritten:
Repository forkieren: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
Forken Sie das Repository: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
Repository klonen: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
Klonen Sie das Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
Vergessen Sie nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu versehen, damit Sie es später leichter finden.
Vergessen Sie nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, um es später leichter wiederzufinden.
## Treffen Sie andere Lernende
## Andere Lernende treffen
Treten Sie unserem [offiziellen AI Discord-Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende, die diesen Kurs belegen, kennenzulernen und sich zu vernetzen sowie Unterstützung zu erhalten.
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Buildens haben, besuchen Sie unser [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum).
Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Erstellens haben, besuchen Sie unser [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)
## Quizze
## Quizze
> **Eine Anmerkung zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Ordner Quiz-app im Verzeichnis etc\quiz-app oder [Online Hier](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sie sind in den Lektionen verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; befolgen Sie die Anweisungen im Ordner `quiz-app`. Sie werden nach und nach lokalisiert.
> **Hinweis zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner unter etc\quiz-app oder [Online hier](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sie sind in den Lektionen verlinkt, die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder in Azure bereitgestellt werden; folgen Sie der Anleitung im Ordner `quiz-app`. Sie werden nach und nach lokalisiert.
## Gesucht: Unterstützung
## Hilfe erwünscht
Haben Sie Vorschläge oder Rechtschreib- bzw. Codefehler gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder erstellen Sie einen Pull Request.
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## Besonderer Dank
* **✍️ Hauptautor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Herausgeber:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Sketchnote-Illustratorin:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Quiz-Ersteller:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 Hauptbeitragende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ Hauptautor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Herausgeberin:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Sketchnote-Illustratorin:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Quiz-Erstellerin:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 Hauptmitwirkende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## Weitere Lehrpläne
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### LangChain
[![LangChain4j für Anfänger](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
[![AZD für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Edge AI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP für Anfänger](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI Agents für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Azure / Edge / MCP / Agents
[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Generative KI Serie
[![Generative KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative KI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative KI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative KI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Generative AI Serie
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Kernlernen
[![ML für Anfänger](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Datenwissenschaft für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![KI für Anfänger](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersicherheit für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web-Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT für Anfänger](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR-Entwicklung für Anfänger](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Kernlernen
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot Serie
[![Copilot für KI-Paarprogrammierung](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot für C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Abenteuer](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Copilot Serie
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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¡Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículum de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículum es apto para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como la ética en la IA.
Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones. Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es apto para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como la ética en la IA.
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**[Mapa Mental del Curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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En este currículum aprenderás:
En este currículo aprenderás:
* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el enfoque simbólico "clásico" con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Redes Neuronales** y **Aprendizaje Profundo**, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes utilizando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede que falte algo del estado del arte.
* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el enfoque "clásico" simbólico con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Redes Neuronales** y **Aprendizaje Profundo**, que son el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes usando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede faltar un poco de lo último en el estado del arte.
* Enfoques de IA menos populares, como **Algoritmos Genéticos** y **Sistemas Multi-Agente**.
Lo que no cubriremos en este currículum:
Lo que no cubriremos en este currículo:
> [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* Casos de negocio del uso de la **IA en los Negocios**. Considera tomar la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocio](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o la [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* **Aprendizaje Automático Clásico**, que está bien descrito en nuestro [Currículum para principiantes en Machine Learning](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
* Aplicaciones prácticas de IA construidas usando **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto, recomendamos comenzar con módulos de Microsoft Learn para [visión](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
* **Frameworks en la Nube para ML** específicos, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construye y opera soluciones de Machine Learning con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
* **IA Conversacional** y **Chat Bots**. Existe una ruta de aprendizaje separada [Crea soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes consultar [esta publicación en el blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles.
* **Matemáticas Profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
* Casos de negocio del uso de **IA en negocios**. Considera seguir la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocio](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o la [Escuela de Negocios de IA](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* **Aprendizaje Automático Clásico**, que está bien descrito en nuestro [Currículo de Aprendizaje Automático para Principiantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
* Aplicaciones prácticas de IA construidas usando **[Servicios Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto recomendamos comenzar con módulos de Microsoft Learn para [visón](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
* **Frameworks específicos de ML en la Nube**, tales como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
* **IA Conversacional** y **Chat Bots**. Hay una ruta de aprendizaje separada [Crea soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes referirte a [este post del blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles.
* **Matemáticas Profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
Para una introducción suave a temas de _IA en la Nube_ puedes considerar tomar la ruta de aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
Para una introducción suave a los temas de _IA en la Nube_ podrías considerar la Ruta de Aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
# Contenido
| | Enlace de la Lección | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
| | Enlace a la Lección | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu entorno de desarrollo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu Entorno de Desarrollo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**Introducción a la IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [Introducción e Historia de la IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **IA Simbólica** |
| 02 | [Representación del Conocimiento y Sistemas Expertos](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemas Expertos](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontología](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo de Conceptos](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**Introducción a las Redes Neuronales**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| III | [**Introducción a Redes Neuronales**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [Perceptrón](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Cuaderno](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [Perceptrón Multicapa y Creación de nuestro propio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Cuaderno](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [Introducción a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) y Sobreajuste](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**Visión por Computadora**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explora Visión por Computadora en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| IV | [**Visión por Computadora**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explorar Visión por Computadora en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [Introducción a Visión por Computadora. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Cuaderno](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [Redes Neuronales Convolucionales](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquitecturas CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [Redes Pre-entrenadas y Aprendizaje por Transferencia](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) y [Trucos de Entrenamiento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 08 | [Redes Preentrenadas y Aprendizaje por Transferencia](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) y [Trucos de Entrenamiento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [Autoencoders y VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [Redes Generativas Antagónicas y Transferencia de Estilo Artístico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [Detección de Objetos](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [Segmentación Semántica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**Procesamiento de Lenguaje Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explora Procesamiento de Lenguaje Natural en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| V | [**Procesamiento de Lenguaje Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorar Procesamiento de Lenguaje Natural en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [Representación de Texto. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [Embeddings semánticos de palabras. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Modelado del Lenguaje. Entrenando tus propios embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 14 | [Incrustaciones semánticas de palabras. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Modelado del Lenguaje. Entrenamiento de tus propias incrustaciones](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [Redes Neuronales Recurrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [Redes Recurrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
@ -101,125 +100,125 @@ Para una introducción suave a temas de _IA en la Nube_ puedes considerar tomar
| VI | **Otras Técnicas de IA** || |
| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Cuaderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [Aprendizaje por Refuerzo Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [Sistemas Multi-Agentes](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| 23 | [Sistemas Multiagente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **Ética en IA** | | |
| 24 | [Ética en IA e IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principios de IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| 24 | [Ética en IA y IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principios de IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **Extras** | | |
| 25 | [Redes Multi-Modal, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 25 | [Redes Multi-Modales, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## Cada lección contiene
* Material de lectura previa
* Cuadernos ejecutables de Jupyter, que a menudo son específicos para el framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
* **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te dan la oportunidad de intentar aplicar el material que has aprendido a un problema específico.
* Cuadernos ejecutables de Jupyter, que a menudo son específicos para el framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema debes revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
* **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te ofrecen la oportunidad de intentar aplicar el material aprendido a un problema específico.
* Algunas secciones contienen enlaces a módulos de [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cubren temas relacionados.
## Comenzando
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Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos prácticos rápidos, ¡consulta nuestros [**Ejemplos para Principiantes**](./examples/README.md)! Estos incluyen:
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- 🌟 **Hola Mundo IA** - Tu primer programa de IA (reconocimiento de patrones)
- 🧠 **Red Neuronal Simple** - Construye una red neuronal desde cero
- 🖼️ **Clasificador de Imágenes** - Clasifica imágenes con comentarios detallados
- 💬 **Sentimiento del Texto** - Analiza textos positivos/negativos
- 🖼️ **Clasificador de imágenes** - Clasifica imágenes con comentarios detallados
- 💬 **Sentimiento de texto** - Analiza texto positivo/negativo
Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a entender conceptos de IA antes de adentrarte en el currículo completo.
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### 📚 Configuración del Currículo Completo
### 📚 Configuración del plan de estudios completo
- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - ¡Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
- Cómo [Ejecutar el código en VSCode o en un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del plan de estudios](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)
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## Cuestionarios
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> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [En línea Aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/) Están enlazados dentro de las lecciones. La aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando gradualmente.
> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [En línea Aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/) Están enlazados desde dentro de las lecciones. La aplicación del cuestionario se puede ejecutar localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando gradualmente.
## Se Busca Ayuda
## Se busca ayuda
¿Tienes sugerencias o has encontrado errores ortográficos o en el código? Abre un issue o crea un pull request.
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## Agradecimientos Especiales
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Ilustradora de Sketchnotes:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Creadora de Cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 Colaboradores Principales:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ Autor principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Ilustradora de sketchnotes:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Creadora de cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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### LangChain
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### Azure / Edge / MCP / Agentes
[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Azure / Edge / MCP / Agentes
[![AZD para Principiantes](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[![MCP para Principiantes](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie de IA Generativa
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Serie de IA Generativa
[![IA Generativa para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IA Generativa (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IA Generativa (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IA Generativa (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Aprendizaje Básico
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Aprendizaje básico
[![ML para Principiantes](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Ciencia de Datos para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IA para Principiantes](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Ciberseguridad para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Desarrollo Web para Principiantes](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT para Principiantes](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Desarrollo XR para Principiantes](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie Copiloto
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Serie Copilot
[![Copilot para programación en pareja con IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot para C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Aventura Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Obtener Ayuda
## Obtener ayuda
Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA, únete a otros alumnos y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA. Únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
Si tienes retroalimentación sobre el producto o errores mientras construyes, visita:
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[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
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**Descargo de responsabilidad**:
Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por personas. No nos hacemos responsables de malentendidos o interpretaciones erróneas que resulten del uso de esta traducción.
**Aviso legal**:
Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables por malentendidos o interpretaciones erróneas derivadas del uso de esta traducción.
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
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View File

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157
translations/fr/README.md
View File

@ -12,166 +12,165 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# Intelligence Artificielle pour Débutants - Un Curriculum
# Intelligence Artificielle pour Débutants - Un Programme
|![Sketchnote par @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/fr/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/fr/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| AI For Beginners - _Sketchnote par [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
Explorez le monde de **l’Intelligence Artificielle** (IA) avec notre curriculum de 12 semaines et 24 leçons ! Il inclut des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le curriculum est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l’éthique en IA.
Explorez le monde de l'**Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il comprend des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
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## Ce que vous apprendrez
**[Carte mentale du cours](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
Dans ce curriculum, vous apprendrez :
Dans ce programme, vous apprendrez :
* Différentes approches de l’Intelligence Artificielle, y compris la « bonne vieille » approche symbolique avec la **Représentation des connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Réseaux neuronaux** et **Apprentissage profond**, qui sont au cœur de l’IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants en utilisant du code dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Architectures neuronales** pour travailler avec des images et du texte. Nous couvrirons des modèles récents bien que cela puisse être un peu en deçà de l’état de l’art.
* Des approches d’IA moins populaires, telles que les **Algorithmes génétiques** et les **Systèmes multi-agents**.
* Différentes approches de l'Intelligence Artificielle, y compris l'approche symbolique « classique » avec la **Représentation des Connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* Les **Réseaux de Neurones** et le **Deep Learning**, qui sont au cœur de l'IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants à l'aide de code dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
* Les **Architectures Neurales** pour travailler avec les images et le texte. Nous couvrirons des modèles récents mais qui peuvent être un peu en retard sur l'état de l'art.
* Des approches moins populaires de l'IA, telles que les **Algorithmes Génétiques** et les **Systèmes Multi-Agents**.
Ce que nous ne couvrirons pas dans ce curriculum :
Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :
> [Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* Les cas d’usage de l’**IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en coopération avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* **Apprentissage automatique classique**, qui est bien décrit dans notre [curriculum Machine Learning pour débutants](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
* Applications pratiques d’IA construites à l’aide des **[Services cognitifs](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et autres.
* **Frameworks Cloud spécifiques au ML**, tels que [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours d’apprentissage [Construire et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Construire et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
* **IA conversationnelle** et **chatbots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d’IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), et vous pouvez également vous référer à [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
* **Mathématiques approfondies** derrière l’apprentissage profond. Pour cela, nous recommanderions [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, également disponible en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
* Les cas d'utilisation de l'**IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en coopération avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* Le **Machine Learning Classique**, bien décrit dans notre [programme Machine Learning pour Débutants](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
* Des applications pratiques d’IA construites avec les **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous recommandons de commencer par des modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[l’IA Générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et autres.
* Des **Frameworks Cloud** spécifiques de ML, tels que [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours d’apprentissage [Construire et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Construire et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
* L’**IA conversationnelle** et les **Chat Bots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d'IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), vous pouvez également consulter [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
* Les **Mathématiques Avancées** du deep learning. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, également disponible en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
Pour une introduction douce aux sujets _IA dans le Cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
# Contenu
| | Lien de la leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| | Lien vers la Leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| 0 | [Installation du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurer votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**Introduction à l’IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [Introduction et histoire de l’IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **IA symbolique** |
| 02 | [Représentation des connaissances et systèmes experts](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Systèmes experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**Introduction aux réseaux neuronaux**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [Perceptron multicouche et création de notre propre framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [Introduction aux frameworks (PyTorch/TensorFlow) et sur-apprentissage](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| II | **IA Symbolique** |
| 02 | [Représentation des connaissances et systèmes experts](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de Concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**Introduction aux réseaux de neurones**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [Perceptron multicouche et création de notre propre framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [Introduction aux frameworks (PyTorch/TensorFlow) et surapprentissage](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**Vision par ordinateur**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explorez la vision par ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [Introduction à la vision par ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Carnet](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [Réseaux neuronaux convolutifs](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architectures CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [Réseaux pré-entraînés et transfert d’apprentissage](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d’entraînement](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 06 | [Introduction à la vision par ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [Réseaux de neurones convolutionnels](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architectures CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [Réseaux pré-entraînés et apprentissage par transfert](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d'entraînement](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [Autoencodeurs et VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [Réseaux antagonistes génératifs & transfert de style artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [Détection d’objets](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 11 | [Détection d'objets](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [Segmentation sémantique. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**Traitement du langage naturel**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorez le traitement du langage naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [Représentation du texte. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [Incorporations sémantiques de mots. Word2Vec et GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Modélisation du langage. Entraînement de vos propres incorporations](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 14 | [Embeddings sémantiques. Word2Vec et GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Modélisation du langage. Entraîner vos propres embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [Réseaux neuronaux récurrents](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [Réseaux récurrents génératifs](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 17 | [Réseaux récurrents génératifs](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [Reconnaissance d’entités nommées](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [Modèles de langage volumineux, programmation de prompt et tâches few-shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **Autres techniques d’IA** || |
| 21 | [Algorithmes génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Carnet](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [Apprentissage par renforcement profond](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratoire](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 19 | [Reconnaissance d'entités nommées](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [Grands modèles de langage, programmation par prompt et tâches few-shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **Autres techniques d'IA** || |
| 21 | [Algorithmes génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [Apprentissage par renforcement profond](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [Systèmes multi-agents](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **Éthique de l’IA** | | |
| 24 | [Éthique de l’IA et IA responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn : Principes de l’IA responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **Extras** | | |
| 25 | [Réseaux multimodaux, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Carnet](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| VII | **Éthique de l'IA** | | |
| 24 | [Éthique de l'IA et IA responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn : Principes d'IA responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **Suppléments** | | |
| 25 | [Réseaux multi-modaux, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## Chaque leçon contient
* Du matériel de pré-lecture
* Des carnets Jupyter exécutables, souvent spécifiques à un framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le carnet exécutable contient également beaucoup de matériel théorique, donc pour comprendre le sujet, il faut parcourir au moins une version du carnet (soit PyTorch, soit TensorFlow).
* Des **laboratoires** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l’opportunité d’essayer d’appliquer le matériel appris à un problème spécifique.
* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets connexes.
* Du matériel de pré-lecture
* Des notebooks Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le notebook exécutable contient également beaucoup de matériel théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez parcourir au moins une version du notebook (soit PyTorch soit TensorFlow).
* Des **labs** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l’opportunité d’essayer d’appliquer le matériel appris à un problème spécifique.
* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets associés.
## Pour commencer
### 🎯 Débutant en IA ? Commencez ici !
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Si vous êtes complètement débutant en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples pour débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
Si vous débutez complètement en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples pour débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
- 🌟 **Hello AI World** - Votre premier programme IA (reconnaissance de motifs)
- 🧠 **Réseau neuronal simple** - Construisez un réseau neuronal à partir de zéro
- 🖼️ **Classificateur d’images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
- 💬 **Sentiment de texte** - Analysez le texte positif/négatif
- 🌟 **Hello AI World** - Votre premier programme d’IA (reconnaissance de motifs)
- 🧠 **Réseau neuronal simple** - Construire un réseau neuronal à partir de zéro
- 🖼️ **Classificateur d'images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
- 💬 **Sentiment du texte** - Analysez un texte positif/négatif
Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d’IA avant de plonger dans le curriculum complet.
Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d'IA avant de plonger dans le programme complet.
### 📚 Configuration complète du curriculum
### 📚 Configuration du programme complet
- Nous avons créé une [leçon d’installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement.
- Pour les éducateurs, nous avons aussi créé une [leçon de configuration du curriculum](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) pour vous !
- Nous avons créé une [leçon d'installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement. - Pour les enseignants, nous avons aussi créé une [leçon d'installation du programme](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) pour vous !
- Comment [exécuter le code dans VSCode ou un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
Suivez ces étapes :
Forkez le dépôt : Cliquez sur le bouton « Fork » en haut à droite de cette page.
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Clonez le dépôt : `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
N’oubliez pas d’étoiler (🌟) ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
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## Rencontrez d’autres apprenants
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Rejoignez notre [serveur Discord officiel AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d’autres apprenants suivant ce cours et obtenir du support.
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Si vous avez des retours produits ou des questions pendant la création, rendez-vous sur notre [Forum des développeurs Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
Si vous avez des retours sur le produit ou des questions pendant votre développement, visitez notre [forum développeur Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
## Quiz
> **Une note au sujet des quiz** : Tous les quiz sont contenus dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/) Ils sont reliés depuis les leçons, l’application quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés.
> **Une note à propos des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/) Ils sont liés depuis les leçons, l'application de quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés.
## Recherche d’aide
## Aide demandée
Avez-vous des suggestions ou trouvé des fautes d’orthographe ou d’erreurs de code ? Ouvrez un ticket ou créez une demande de tirage.
Avez-vous des suggestions ou avez-vous trouvé des fautes d'orthographe ou des erreurs de code ? Ouvrez un ticket ou créez une demande de tirage.
## Remerciements spéciaux
## Remerciements particuliers
* **✍️ Auteur principal :** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Éditeur :** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Illustrateur Sketchnote :** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Créatrice de quiz :** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **✅ Créateur de quiz :** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 Contributeurs principaux :** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## Autres Curricula
## Autres programmes
Notre équipe produit d’autres curricula ! Découvrez :
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### LangChain
[![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
@ -190,7 +189,7 @@ Notre équipe produit d’autres curricula ! Découvrez :
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### Apprentissage Fondamental
### Apprentissage de base
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -207,13 +206,13 @@ Notre équipe produit d’autres curricula ! Découvrez :
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Obtenir de l’aide
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Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d’applications IA. Rejoignez d’autres apprenants et développeurs expérimentés dans les discussions sur MCP. C’est une communauté bienveillante où les questions sont les bienvenues et le savoir est partagé librement.
Si vous êtes bloqué ou avez des questions à propos du développement d'applications IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés pour discuter de MCP. C'est une communauté de soutien où les questions sont les bienvenues et le savoir est partagé librement.
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Si vous avez des retours produits ou des erreurs pendant la création, visitez :
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