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AI-For-Beginners
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localizeflow[bot] 2026-02-06 07:34:01 +00:00
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4
translations/ur/.co-op-translator.json
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@ -6,8 +6,8 @@
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196
translations/ur/README.md
View File

@ -12,33 +12,33 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# شروعاتی افراد کے لیے مصنوعی ذہانت - ایک نصاب
# ابتدائی افراد کے لیے مصنوعی ذہانت - ایک نصاب
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ur/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| شروعاتی افراد کے لیے مصنوعی ذہانت - _سکچنوٹ بذریعہ [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
| ابتدائی افراد کے لیے AI - _سکیچ نوٹ بذریعہ [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
ہمارے 12 ہفتوں، 24 اسباق کے نصاب کے ساتھ **مصنوعی ذہانت** (AI) کی دنیا کو دریافت کریں! اس میں عملی اسباق، کوئزز، اور لیب شامل ہیں۔ یہ نصاب نئے آنے والوں کے لیے موزوں ہے اور اس میں ٹینسر فلو اور پائ ٹورچ جیسے اوزار کے ساتھ ساتھ AI میں اخلاقیات کا بھی احاطہ کیا گیا ہے۔
ہمارے 12 ہفتوں، 24 اسباق کے نصاب کے ساتھ **مصنوعی ذہانت** (AI) کی دنیا دریافت کریں! اس میں عملی اسباق، کوئزز، اور لیب شامل ہیں۔ یہ نصاب مبتدی افراد کے لیے آسان ہے اور اس میں TensorFlow اور PyTorch جیسے ٹولز کے ساتھ ساتھ AI میں اخلاقیات کا احاطہ کیا گیا ہے۔
### 🌐 کثیرالزبان تعاون
### 🌐 کثیراللسانی معاونت
#### GitHub ایکشن کے ذریعے تعاون یافتہ (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)
#### GitHub ایکشن کے ذریعے معاونت (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](./README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **مقامی طور پر کلون کرنا پسند کریں گے؟**
> **مقامی طور پر کلون کرنا چاہتے ہیں؟**
> یہ ذخیرہ 50+ زبانوں کے ترجمے شامل کرتا ہے جو ڈاؤن لوڈ سائز کو بہت بڑھا دیتا ہے۔ ترجمے کے بغیر کلون کرنے کے لئے sparse checkout استعمال کریں:
> اس ریپوزیٹری میں 50+ زبانوں کے تراجم شامل ہیں جس کے سبب ڈاؤن لوڈ سائز کافی بڑھ جاتا ہے۔ بغیر تراجم کے کلون کرنے کے لیے sparse checkout استعمال کریں:
> ```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'
> ```
> اس سے آپ کو کورس مکمل کرنے کے لیے تمام چیزیں ملیں گی ایک بہت تیز ڈاؤن لوڈ کے ساتھ۔
> اس سے آپ کے پاس کورس مکمل کرنے کے لیے تمام مواد دستیاب ہوگا، اور ڈاؤن لوڈ بھی بہت تیز ہوگا۔
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**اگر آپ اضافی ترجمہ زبانوں کی حمایت چاہتے ہیں تو وہ [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) درج ہیں**
**اگر آپ چاہیں کہ اضافی ترجمہ شدہ زبانیں بھی شامل کی جائیں تو وہ [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) موجود ہیں۔**
## کمیونٹی میں شامل ہوں
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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اس نصاب میں، آپ سیکھیں گے:
* مصنوعی ذہانت کے مختلف طریقے، جن میں "پرانی" علامتی طریقہ شامل ہے جس میں **علم کی نمائندگی** اور استدلال شامل ہے ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))۔
* **نیورل نیٹ ورکس** اور **ڈیپ لرننگ**، جو جدید AI کے مرکز میں ہیں۔ ہم ان اہم موضوعات کے پیچھے تصورات کو دو سب سے زیادہ مقبول فریم ورکس میں کوڈ کی مدد سے واضح کریں گے - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) اور [PyTorch](http://pytorch.org)۔
* تصاویر اور متن کے ساتھ کام کرنے کے لیے **نیورل آرکیٹیکچرز**۔ ہم حالیہ ماڈلز کا احاطہ کریں گے لیکن ممکن ہے کہ یہ سب سے جدید حالت سے کچھ پیچھے ہوں۔
* کم مقبول AI طریقے، جیسے **جینیٹک الگوردمز** اور **ملٹی ایجنٹ سسٹمز**۔
* مصنوعی ذہانت کے مختلف طریقے، جن میں "پرانی" علامتی طریقہ شامل ہے جس میں **Knowledge Representation** اور دلائل ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) شامل ہیں۔
* **نیورل نیٹ ورکس** اور **ڈیپ لرننگ**، جو جدید AI کے مرکز میں ہیں۔ ہم ان اہم موضوعات کے پیچھے کے تصورات کو دو معروف فریم ورکس میں کوڈ کے ذریعے واضح کریں گے - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) اور [PyTorch](http://pytorch.org)۔
* تصاویر اور متن کے ساتھ کام کرنے کے لیے **نیورل آرکیٹیکچرز**۔ ہم تازہ ترین ماڈلز کا احاطہ کریں گے لیکن ممکن ہے کہ جدید ترین سطح میں کچھ کمی ہو۔
* کم معروف AI طریقے، جیسے کہ **Genetic Algorithms** اور **Multi-Agent Systems**۔
اس نصاب میں ہم کیا شامل نہیں کریں گے:
اس نصاب میں ہم یہ چیزیں شامل نہیں کریں گے:
> [ہمارے Microsoft Learn کلیکشن میں اس کورس کے تمام اضافی وسائل تلاش کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [اس کورس کے تمام اضافی وسائل ہمارے Microsoft Learn کلیکشن میں دیکھیں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **کاروبار میں AI کے تجارتی کیسز**۔ مائیکروسافٹ لرن پر موجود [کاروباری صارفین کے لیے AI کا تعارف](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستہ یا [AI بزنس اسکول](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) جو [INSEAD](https://www.insead.edu/) کے تعاون سے تیار کیا گیا ہے، لینے پر غور کریں۔
* **کلاسی کل مشین لرننگ**، جو ہمارے [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) میں اچھی طرح بیان کیا گیا ہے۔
* **[کگنیٹیو سروسز](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** کا استعمال کرتے ہوئے عملی AI ایپلیکیشنز۔ اس کے لیے، ہم Microsoft Learn کے ماڈیولز کا آغاز کرنے کی سفارش کرتے ہیں، جیسے [ویژن](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، **[Azure OpenAI سروس کے ساتھ جنریٹیو AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** اور دیگر۔
* مخصوص ML **کلاؤڈ فریم ورکس**، جیسے [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)، یا [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)۔ غور کریں کہ [Azure Machine Learning کے ساتھ مشین لرننگ حل بنائیں اور چلاؤ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) اور [Azure Databricks کے ساتھ مشین لرننگ حل بنائیں اور چلائیں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) کے لرننگ راستے استعمال کریں۔
* **بات چیت پر مبنی AI** اور **بات چیت کے بوٹس**۔ اس کا الگ [بات چیت پر مبنی AI حل بنائیں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستہ ہے، اور آپ تفصیل کے لیے [اس بلاگ پوسٹ](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) کو بھی دیکھ سکتے ہیں۔
* **ڈیپ لرننگ کے پیچھے گہری ریاضی**۔ اس کے لیے، ہم Ian Goodfellow, Yoshua Bengio اور Aaron Courville کی کتاب [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) کی سفارش کرتے ہیں، جو [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) پر آن لائن بھی دستیاب ہے۔
* **AI in Business** کے کاروباری کیسز۔ آپ [تعارفی کورس برائے کاروباری صارفین کے لیے AI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) استعمال کر سکتے ہیں، یا [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، جو [INSEAD](https://www.insead.edu/) کے تعاون سے تیار کیا گیا ہے۔
* **کلاسیک مشین لرننگ**، جو ہمارے [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) میں اچھی طرح بیان کی گئی ہے۔
* عملی AI ایپلیکیشنز جو **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** کا استعمال کرتے ہیں۔ اس کے لیے، ہم Microsoft Learn کے ماڈیولز شروع کرنے کی سفارش کرتے ہیں، جیسے [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** وغیرہ۔
* مخصوص ML **کلاؤڈ فریم ورکس**، جیسے [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)، یا [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)۔ آپ [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) اور [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) سیکھنے والے راستے استعمال کر سکتے ہیں۔
* **Conversational AI** اور **چیٹ بوٹس**۔ اس کے لیے ایک الگ [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) سیکھنے والا راستہ موجود ہے، اور مزید تفصیل کے لیے آپ [اس بلاگ پوسٹ](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) کا بھی حوالہ لے سکتے ہیں۔
* **ڈیپ لرننگ کے پیچھے گہری ریاضی**۔ اس کے لیے ہم Ian Goodfellow، Yoshua Bengio اور Aaron Courville کی کتاب [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) کی سفارش کرتے ہیں، جو آن لائن بھی دستیاب ہے [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)۔
_کلاؤڈ میں AI_ کے لیے ہلکی پھلکی تعارف کے لیے، آپ [Azure پر مصنوعی ذہانت کے ساتھ شروع کریں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستہ لے سکتے ہیں۔
آسان تعارف کے لیے _Cloud میں AI_ کے موضوعات پر، آپ [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) کا سیکھنے والا راستہ اختیار کر سکتے ہیں۔
# مواد
| | سبق کا لنک | PyTorch/Keras/TensorFlow | لیب |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [کورس سیٹ اپ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [اپنا ڈیولپمنٹ ماحول سیٹ کریں](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| 0 | [کورس سیٹ اپ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [اپنا ترقیاتی ماحول سیٹ اپ کریں](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**مصنوعی ذہانت کا تعارف**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [مصنوعی ذہانت کا تعارف اور تاریخ](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **علامتی AI** |
| 02 | [علم کی نمائندگی اور ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [انتولوجی](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[کانسیپٹ گراف](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| 02 | [Knowledge Representation اور ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontology](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Concept Graph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**نیورل نیٹ ورکس کا تعارف**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [پرسپٹرون](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptrون/lab/README.md) |
| 04 | [ملٹی-لیئرڈ پرسپٹرون اور اپنا فریم ورک بنانا](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [فریم ورکس کا تعارف (پائی ٹورچ/ٹینسر فلو) اور اوور فٹنگ](./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) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**کمپیوٹر وژن**](./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)| [مائیکروسافٹ ایجر پر کمپیوٹر وژن دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [کمپیوٹر وژن کا تعارف۔ اوپن سی وی](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [سی این این آرکیٹیکچرز](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 03 | [پرسیپٹرون](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [ملٹی لئیرڈ پرسیپٹرون اور اپنا فریم ورک بنانا](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [فریم ورکس کا تعارف (PyTorch/TensorFlow) اور اوورفٹنگ](./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) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**کمپیوٹر وژن**](./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)| [مائیکروسافٹ ایزور پر کمپیوٹر وژن دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [کمپیوٹر وژن کا تعارف۔ OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN کے آرکیٹیکچرز](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [پری ٹرینڈ نیٹ ورکس اور ٹرانسفر لرننگ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) اور [ٹریننگ ٹرکس](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [آٹو اینکوڈر اور وی اے ایز](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس اور آرٹسٹک اسٹائل ٹرانسفر](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 09 | [آٹو اینکوڈرز اور 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 | [جنریٹو ایڈورسیرئل نیٹ ورکس اور آرٹسٹک اسٹائل ٹرانسفر](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [آبجیکٹ ڈیٹیکشن](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [سیمینٹک سگمنٹیشن۔ یو-نیٹ](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**نیچرل لینگویج پروسیسنگ**](./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) | [مائیکروسافٹ ایجر پر نیچرل لینگویج پروسیسنگ دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [متن کی نمائندگی۔ باؤ/ٹی ایف-آئی ڈی ایف](./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 | [سیمانٹک ورڈ ایمبیڈنگز۔ ورڈ2 ویک اور گلوو](./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 | [لینگویج ماڈلنگ۔ اپنی ایمبیڈنگز کی تربیت](./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) | [لیب](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 12 | [سیمانٹک سیگمنٹیشن۔ 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 | [**قدرتی زبان کی پروسیسنگ**](./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) | [مائیکروسافٹ ایزور پر قدرتی زبان کی پروسیسنگ دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [ٹیکسٹ کی نمائندگی۔ بو/ٹی ایف-آئی ڈی ایف](./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 | [سیمانٹک ورڈ ایمبیڈنگز۔ Word2Vec اور 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 | [لینگویج ماڈلنگ۔ اپنی ہی ایمبیڈنگز کی تربیت](./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) | [لیب](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس](./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 | [جنریٹیو ریکرنٹ نیٹ ورکس](./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) | [لیب](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [ٹرانسفارمرز۔ بی ای آر ٹی۔](./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 | [نامزد ادارہ شناخت](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [بڑے زبان ماڈلز، پرامپٹ پروگرامنگ اور چند شوت کام](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| 17 | [جنریٹو ریکرنٹ نیٹ ورکس](./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) | [لیب](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [ٹرانسفارمرز۔ 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 | [نیامڈ اینٹیٹی ریکگنیشن](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [لارج لینگوئج ماڈلز، پرامپٹ پروگرامنگ اور فیو-شاٹ ٹاسکس](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **دیگر AI تکنیکس** || |
| 21 | [جینیٹک الگوردمز](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [گہری تقویتی تعلیم](./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) | [لیب](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [کثیر ایجنٹ سسٹمز](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| 21 | [جینیٹک الگورتھمز](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [ڈیپ رینفورسمنٹ لرننگ](./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) | [لیب](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [ملٹی ایجنٹ سسٹمز](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI اخلاقیات** | | |
| 24 | [AI اخلاقیات اور ذمہ دار AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: ذمہ دار AI اصول](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **اضافی مواد** | | |
| 25 | [کثیر الجہتی نیٹ ورکس، کلِپ اور وی کیو جی اے این](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 25 | [ملٹی ماڈل نیٹ ورکس، CLIP اور VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## ہر سبق میں شامل ہے
* پری ریڈنگ مواد
* قابل عمل جیوپیٹر نوٹ بکس، جو اکثر مخصوص فریم ورک (**PyTorch** یا **TensorFlow**) کے لیے ہوتے ہیں۔ قابل عمل نوٹ بک میں بہت سا نظریاتی مواد بھی ہوتا ہے، اس لیے موضوع کو سمجھنے کے لیے آپ کو کم از کم نوٹ بک کا ایک ورژن (PyTorch یا TensorFlow میں سے) دیکھنا ضروری ہے۔
* کچھ موضوعات کے لیے **لیبز** دستیاب ہیں، جو آپ کو سیکھے ہوئے مواد کو کسی خاص مسئلے پر لاگو کرنے کا موقع دیتی ہیں۔
* کچھ حصے [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) کے ماڈیولز کے لنکس پر مشتمل ہیں جو متعلقہ موضوعات کا احاطہ کرتے ہیں۔
* پہلے سے پڑھنے کا مواد
* قابلِ عمل جیوپیٹر نوٹ بکس، جو عموماً فریم ورک (**PyTorch** یا **TensorFlow**) کے مخصوص ہوتے ہیں۔ قابلِ عمل نوٹ بک میں بہت سا نظریاتی مواد بھی شامل ہوتا ہے، لہذا موضوع کو سمجھنے کے لیے آپ کو کم از کم نوٹ بک کا ایک ورژن (یا تو PyTorch یا TensorFlow) دیکھنا ضروری ہے۔
* کچھ موضوعات کے لیے **لیبز** دستیاب ہیں، جو آپ کو سکھائے گئے مواد کو کسی مخصوص مسئلے پر لاگو کرنے کا موقع فراہم کرتے ہیں۔
* کچھ حصوں میں [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ماڈیولز کے لنکس شامل ہیں جو متعلقہ موضوعات کو کور کرتے ہیں۔
## شروع کریں
## آغاز کریں
### 🎯 AI میں نئے ہیں؟ یہاں سے شروع کریں!
اگر آپ بالکل نئے ہیں اور فوری، عملی مثالیں چاہتے ہیں تو ہمارے [**آسان مثالیں برائے شروعات کار**](./examples/README.md) دیکھیں! ان میں شامل ہیں:
اگر آپ AI میں بالکل نئے ہیں اور فوری، ہاتھوں پر عملی مثالیں چاہتے ہیں، تو ہمارے [**ابتدائی دوستانہ مثالیں**](./examples/README.md) دیکھیں! ان میں شامل ہیں:
- 🌟 **ہیلو AI ورلڈ** - آپ کا پہلا AI پروگرام (پیٹرن کی شناخت)
- 🧠 **سادہ نیورل نیٹ ورک** - نیورل نیٹ ورک کو صفر سے بنائیں
- 🖼️ **تصویری درجہ بندی کرنے والا** - تصاویر کو تفصیلی تبصروں کے ساتھ درجہ بندی کریں
- 💬 **متن کا جذباتی تجزیہ** - مثبت/منفی متن کا تجزیہ کریں
- 🌟 **ہیلو AI دنیا** - آپ کا پہلا AI پروگرام (پیٹرن کی پہچان)
- 🧠 **سادہ نیورل نیٹ ورک** - نیورل نیٹ ورک کی بنیاد سے تعمیر کریں
- 🖼️ **تصویری درجہ بندی کرنے والا** - تفصیلی تبصروں کے ساتھ تصاویر کی درجہ بندی کریں
- 💬 **متن کے جذبات** - مثبت/منفی متن کا تجزیہ کریں
یہ مثالیں آپ کو مکمل نصاب میں شامل ہونے سے پہلے AI کے تصورات کو سمجھنے میں مدد کرنے کے لیے تیار کی گئی ہیں۔
یہ مثالیں آپ کو مکمل نصاب میں شامل ہونے سے پہلے AI کے تصورات کو سمجھنے میں مدد کے لیے بنائی گئی ہیں۔
### 📚 مکمل نصاب کی ترتیب
- ہم نے آپ کی ترقیاتی ماحول کی ترتیب میں مدد کے لیے ایک [ترتیبی سبق](./lessons/0-course-setup/setup.md) تیار کیا ہے۔ - اساتذہ کے لیے، ہم نے آپ کے لیے بھی ایک [نصاب ترتیب سبق](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) تیار کیا ہے!
- ہم نے آپ کی ترقیاتی ماحول کی ترتیب میں مدد کے لیے [سیٹ اپ سبق](./lessons/0-course-setup/setup.md) تیار کیا ہے۔ - معلمین کے لیے بھی ہم نے [نصاب ترتیب کا سبق](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) تیار کیا ہے!
- VSCode یا Codespace میں [کوڈ کیسے چلائیں](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
ان اقدامات پر عمل کریں:
یہ اقدامات کریں:
ریپوزٹری کو فورک کریں: اس صفحے کے اوپری دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔
ذخیرہ کو فورک کریں: اس صفحے کے اوپری دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔
ریپوزٹری کو کلون کریں: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
ذخیرہ کو کلون کریں: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
اس ریپو کو بعد میں آسانی سے تلاش کرنے کے لیے اس کا ستارہ (🌟) لگانا نہ بھولیں۔
اس ریپو کو ستارہ (🌟) دینا نہ بھولیں تاکہ بعد میں اسے آسانی سے تلاش کیا جا سکے۔
## دیگر سیکھنے والوں سے ملیں
ہمارے [سرکاری AI Discord سرور](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) میں شامل ہوں تاکہ اس کورس کے دیگر سیکھنے والوں سے ملیں، رابطہ قائم کریں اور مدد حاصل کریں۔
دوسرے سیکھنے والوں سے ملنے اور نیٹ ورک بنانے کے لیے ہمارے [سرکاری AI Discord سرور](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) میں شامل ہوں جو یہ کورس کر رہے ہیں اور مدد حاصل کریں۔
اگر آپ کے پاس پراڈکٹ کے بارے میں فیڈبیک یا سوالات ہیں تو ہماری [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) ملاحظہ کریں۔
اگر آپ کو پروڈکٹ فیڈ بیک یا سوالات ہیں تو ہمارے [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) پر جائیں۔
## کوئزز
> **کوئزز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئزز کو Quiz-app فولڈر میں etc\quiz-app میں رکھا گیا ہے، یا [یہاں آن لائن](https://ff-quizzes.netlify.app/) استعمال کریں۔ یہ سبق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں۔ کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ انہیں بتدریج طور پر مقامی زبانوں میں ترجمہ کیا جا رہا ہے۔
> **کوئزز کے بارے میں ایک نوٹ**: تمام کوئزز Quiz-app فولڈر میں etc\quiz-app کے اندر ہیں، یا [آن لائن یہاں](https://ff-quizzes.netlify.app/)۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں۔ کوئز ایپ مقامی طور پر چلائی جا سکتی ہے یا Azure پر تعینات کی جا سکتی ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں ہدایات پر عمل کریں۔ انہیں بتدریج مقامی زبانوں میں بھی ڈھالا جا رہا ہے۔
## مدد درکار ہے
کیا آپ کے پاس تجاویز ہیں یا کہیں ہجے یا کوڈ کی غلطیاں ملی ہیں؟ مسئلہ اٹھائیں یا پل ریکوئسٹ بنائیں۔
کیا آپ کے پاس تجاویز ہیں یا آپ نے املا یا کوڈ کی غلطیاں دیکھی ہیں؟ ایک مسئلہ اٹھائیں یا پل ریکویسٹ بنائیں۔
## خصوصی شکریہ
* **✍️ بنیادی مصنف:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), پی ایچ ڈی
* **🔥 مدیر:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), پی ایچ ڈی
* **🎨 سکیچ نوٹ مصور:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ کوئز بنانے والا:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **✍️ مرکزی مصنف:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 مدیر:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 سکیچ نوٹ مصور:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ کوئز بنانے والی:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 مرکزی شراکت دار:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## دیگر نصاب
ہماری ٹیم دیگر نصاب بھی بناتی ہے! ملاحظہ کریں:
ہماری ٹیم دوسرے نصاب بھی تیار کرتی ہے! دیکھیں:
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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)
[![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 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)
[![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 AI Series
[![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)
### جنریٹو AI سیریز
[![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)
---
### Core Learning
[![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)
### بنیادی تعلیم
[![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)
---
### Copilot Series
[![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)
### کوپائلٹ سیریز
[![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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## مدد حاصل کرنا
اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپ بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو تو MCP کے بارے میں بات چیت کرنے کے لیے دیگر سیکھنے والوں اور تجربہ کار ڈویلپرز کے ساتھ شامل ہوں۔ یہ ایک مددگار کمیونٹی ہے جہاں سوالات کا استقبال کیا جاتا ہے اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔
اگر آپ پھنس گئے ہیں یا AI ایپ بنانے کے سلسلے میں کوئی سوالات ہیں، تو MCP کے بارے میں بات چیت میں ساتھی سیکھنے والے اور تجربہ کار ڈیولپرز سے شامل ہوں۔ یہ ایک سپورٹو کمیونٹی ہے جہاں سوالات خوش آمدید ہیں اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
اگر آپ کو مصنوعات کے بارے میں کوئی فیڈبیک یا تعمیر کے دوران غلطیاں ملیں تو ملاحظہ کریں:
اگر آپ کو پروڈکٹ فیڈ بیک یا تعمیر کے دوران خرابیوں کا سامنا ہو تو زیل میں جائیں:
[![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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**اعلانِ بازداری**:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کے ذریعے ترجمہ کی گئی ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کی کوشش کرتے ہیں، براہ کرم اس بات سے آگاہ رہیں کہ خودکار ترجموں میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز اپنی مادری زبان میں معتبر ماخذ سمجھی جانی چاہیے۔ حساس معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ تجویز کیا جاتا ہے۔ اس ترجمہ کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کی ذمہ داری ہم پر عائد نہیں ہوتی۔
**ڈس کلیمر**:
اس دستاویز کا ترجمہ AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہِ کرم اس بات کا خیال رکھیں کہ خودکار ترجموں میں غلطیاں یا غیر یقینی صورتحال ہو سکتی ہے۔ اصل دستاویز اپنی مادری زبان میں معتبر ماخذ سمجھی جانی چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والے کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ذمہ دار نہیں ہیں۔
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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 人工智能初学者课程
# 人工智能入门课程
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/zh-CN/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| 人工智能初学者 - _草图笔记由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 提供_ |
| AI入门 - _由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 绘制的思维导图_ |
通过我们的为期12周、共24课的课程，探索**人工智能**（AI）的世界！课程包含实用的课程、测验和实验室。课程面向初学者，涵盖了TensorFlow和PyTorch等工具，以及人工智能伦理。
通过我们为期12周、共24课时的课程，探索**人工智能**（AI）的世界！课程包含实用课堂、测验和实验。内容适合初学者，涵盖 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及人工智能伦理。
### 🌐 多语言支持
#### 通过 GitHub Actions 支持（自动且始终保持最新）
#### 通过 GitHub Action 支持（自动且始终保持最新）
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[阿拉伯语](../ar/README.md) | [孟加拉语](../bn/README.md) | [保加利亚语](../bg/README.md) | [缅甸语](../my/README.md) | [中文（简体）](./README.md) | [中文（繁体，香港）](../zh-HK/README.md) | [中文（繁体，澳门）](../zh-MO/README.md) | [中文（繁体，台湾）](../zh-TW/README.md) | [克罗地亚语](../hr/README.md) | [捷克语](../cs/README.md) | [丹麦语](../da/README.md) | [荷兰语](../nl/README.md) | [爱沙尼亚语](../et/README.md) | [芬兰语](../fi/README.md) | [法语](../fr/README.md) | [德语](../de/README.md) | [希腊语](../el/README.md) | [希伯来语](../he/README.md) | [印地语](../hi/README.md) | [匈牙利语](../hu/README.md) | [印度尼西亚语](../id/README.md) | [意大利语](../it/README.md) | [日语](../ja/README.md) | [卡纳达语](../kn/README.md) | [韩语](../ko/README.md) | [立陶宛语](../lt/README.md) | [马来语](../ms/README.md) | [马拉雅拉姆语](../ml/README.md) | [马拉地语](../mr/README.md) | [尼泊尔语](../ne/README.md) | [尼日利亚皮钦语](../pcm/README.md) | [挪威语](../no/README.md) | [波斯语（法尔西语）](../fa/README.md) | [波兰语](../pl/README.md) | [巴西葡萄牙语](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙语（葡萄牙）](../pt-PT/README.md) | [旁遮普语（古鲁穆奇）](../pa/README.md) | [罗马尼亚语](../ro/README.md) | [俄语](../ru/README.md) | [塞尔维亚语（西里尔字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克语](../sk/README.md) | [斯洛文尼亚语](../sl/README.md) | [西班牙语](../es/README.md) | [斯瓦希里语](../sw/README.md) | [瑞典语](../sv/README.md) | [塔加洛语（菲律宾语）](../tl/README.md) | [泰米尔语](../ta/README.md) | [泰卢固语](../te/README.md) | [泰语](../th/README.md) | [土耳其语](../tr/README.md) | [乌克兰语](../uk/README.md) | [乌尔都语](../ur/README.md) | [越南语](../vi/README.md)
[阿拉伯语](../ar/README.md) | [孟加拉语](../bn/README.md) | [保加利亚语](../bg/README.md) | [缅甸语](../my/README.md) | [中文（简体）](./README.md) | [中文（繁体，香港）](../zh-HK/README.md) | [中文（繁体，澳门）](../zh-MO/README.md) | [中文（繁体，台湾）](../zh-TW/README.md) | [克罗地亚语](../hr/README.md) | [捷克语](../cs/README.md) | [丹麦语](../da/README.md) | [荷兰语](../nl/README.md) | [爱沙尼亚语](../et/README.md) | [芬兰语](../fi/README.md) | [法语](../fr/README.md) | [德语](../de/README.md) | [希腊语](../el/README.md) | [希伯来语](../he/README.md) | [印地语](../hi/README.md) | [匈牙利语](../hu/README.md) | [印度尼西亚语](../id/README.md) | [意大利语](../it/README.md) | [日语](../ja/README.md) | [卡纳达语](../kn/README.md) | [韩语](../ko/README.md) | [立陶宛语](../lt/README.md) | [马来语](../ms/README.md) | [马拉雅拉姆语](../ml/README.md) | [马拉地语](../mr/README.md) | [尼泊尔语](../ne/README.md) | [尼日利亚皮钦语](../pcm/README.md) | [挪威语](../no/README.md) | [波斯语（法尔西语）](../fa/README.md) | [波兰语](../pl/README.md) | [葡萄牙语（巴西）](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙语（葡萄牙）](../pt-PT/README.md) | [旁遮普语（古鲁穆奇文）](../pa/README.md) | [罗马尼亚语](../ro/README.md) | [俄语](../ru/README.md) | [塞尔维亚语（西里尔文）](../sr/README.md) | [斯洛伐克语](../sk/README.md) | [斯洛文尼亚语](../sl/README.md) | [西班牙语](../es/README.md) | [斯瓦希里语](../sw/README.md) | [瑞典语](../sv/README.md) | [他加禄语（菲律宾语）](../tl/README.md) | [泰米尔语](../ta/README.md) | [泰卢固语](../te/README.md) | [泰语](../th/README.md) | [土耳其语](../tr/README.md) | [乌克兰语](../uk/README.md) | [乌尔都语](../ur/README.md) | [越南语](../vi/README.md)
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> ```
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**如果您希望支持其他翻译语言，请参阅[这里](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## 加入社区
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## 您将学到的内容
## 你将学到什么
**[课程思维导图](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在本课程中，您将学习：
在本课程中，你将学习：
* 人工智能的不同方法，包括带有**知识表示**和推理的“传统”符号方法（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 位于现代人工智能核心的**神经网络**和**深度学习**。我们将使用两个最流行的框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org)和[PyTorch](http://pytorch.org)中的代码，来说明这些重要主题背后的概念。
* 处理图像和文本的**神经架构**。我们将涵盖近期模型，但可能对最新前沿应用涉及较少。
* 人工智能的不同方法，包括使用**知识表示**和推理的“传统”符号方法 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* **神经网络**和**深度学习**，这是现代人工智能的核心。我们将通过两大流行框架 [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的代码示例，说明这些关键主题背后的概念。
* 用于处理图像和文本的**神经架构**。我们将涵盖近期模型，但可能在最新技术方面稍显不足。
* 较少流行的AI方法，如**遗传算法**和**多智能体系统**。
本课程不涵盖的内容：
本课程不涵盖：
> [在我们的 Microsoft Learn 资源集中找到本课程的所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [在我们的 Microsoft Learn 集合中查找本课程的所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **企业中的 AI** 业务案例。您可以考虑参加 Microsoft Learn 上的[面向业务用户的 AI 入门](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径，或由[INSEAD](https://www.insead.edu/)合作开发的[AI 商业学院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* 我们[机器学习初学者课程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)中详细介绍的**经典机器学习**。
* 使用**[认知服务](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**构建的实用AI应用。为此，我们建议您从 Microsoft Learn 上的[视觉](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然语言处理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[基于 Azure OpenAI 服务的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**等模块开始。
* 特定的机器学习**云框架**，如[Azure 机器学习](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)或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。可考虑使用[使用 Azure 机器学习构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)和[使用 Azure Databricks 构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径。
* **对话式 AI** 和 **聊天机器人**。微软提供了独立的[创建对话式 AI 解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径，您也可以参考[这篇博客文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多细节。
* 深度学习背后的**深层数学**。为此，我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的著作[深度学习](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，该书也可在线阅读：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* 关于**AI在商业中的应用**案例。推荐学习 Microsoft Learn 上的[面向商业用户的AI入门](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径，或与[INSEAD](https://www.insead.edu/)合作开发的[AI 商业学院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **经典机器学习**，可参见我们的[机器学习入门课程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。
* 使用**[认知服务](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**构建的实际 AI 应用。推荐从 Microsoft Learn 上的[视觉](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然语言处理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服务的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**等模块入手。
* 特定的机器学习**云框架**，如 [Azure 机器学习](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) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。推荐使用学习路径 [使用 Azure 机器学习构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 和 [使用 Azure Databricks 构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **对话式AI**和**聊天机器人**。有专门的[创建对话式 AI 解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径，也可参考[这篇博客文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多细节。
* 深度学习背后的**深层数学**。推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著的[深度学习](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，该书也在线提供：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
对于 _云端 AI_ 主题的入门，可以考虑参加[Azure 人工智能入门](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径。
对于云端 AI 相关的入门介绍，可考虑学习 [Azure 人工智能入门](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径。
# 内容
| | 课程链接 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 实验 |
| | 课程链接 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 实验 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [课程设置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [设置您的开发环境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智能入门**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能简介及历史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| 0 | [课程设置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [搭建开发环境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI简介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AI简介与历史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符号 AI** |
| 02 | [知识表示与专家系统](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [专家系统](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本体](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念图](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**神经网络简介**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多层感知器与创建我们自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架简介 (PyTorch/TensorFlow) 与过拟合](./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) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**计算机视觉**](./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)| [微软 Azure 上的计算机视觉探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [计算机视觉简介. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [笔记本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [卷积神经网络](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架构](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| III | [**神经网络介绍**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知机](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多层感知机和创建我们自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架简介（PyTorch/TensorFlow）及过拟合](./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) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**计算机视觉**](./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)| [在 Microsoft Azure 上探索计算机视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [计算机视觉简介。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [笔记本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [卷积神经网络](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 结构](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [预训练网络与迁移学习](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [训练技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自编码器与变分自编码器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 09 | [自动编码器和变分自编码器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成对抗网络与艺术风格迁移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [目标检测](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [语义分割. 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 | [**自然语言处理**](./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) | [微软 Azure 上的自然语言处理探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文本表示. 词袋模型/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 | [语义词嵌入. Word2Vec 和 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 | [语言模型. 训练你自己的嵌入](./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) | [实验](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 12 | [语义分割。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 | [**自然语言处理**](./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) | [在 Microsoft Azure 上探索自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文本表示。袋模型/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 | [语义词嵌入。Word2Vec 和 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 | [语言建模。训练你自己的嵌入](./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) | [实验](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [循环神经网络](./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 | [生成式循环网络](./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) | [实验](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [变压器模型. 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) | |
| 18 | [变换器。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 | [命名实体识别](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [实验](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大型语言模型，提示编程与少样本任务](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| 20 | [大型语言模型，提示编程和少样本任务](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **其他 AI 技术** || |
| 21 | [遗传算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [笔记本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深度强化学习](./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) | [实验](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
@ -106,61 +106,62 @@
| IX | **额外内容** | | |
| 25 | [多模态网络，CLIP 和 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [笔记本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 每节课包含
## 每节课程内容
* 预习材料
* 可执行的 Jupyter 笔记本，通常针对特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可执行的笔记本还包含大量理论内容，因此要理解主题，至少需要阅读其中一个版本的笔记本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 某些主题提供 **实验**，让你有机会尝试将所学知识应用到具体问题中。
* 部分章节包含指向相关主题的 [**微软学习**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模块链接。
* 预读材料
* 可执行的 Jupyter 笔记本，通常针对特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。这些可执行笔记本也包含大量理论材料，因此要理解主题，你需要至少通读其中一个版本的笔记本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主题提供 **实验**，给你机会尝试将学到的知识应用于具体问题。
* 部分章节包含链接到涵盖相关主题的[**微软学习**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)模块。
## 入门指南
### 🎯 AI 新手？从这里开始！
如果你刚接触 AI，想要快速实践示例，请查看我们的 [**初学者友好示例**](./examples/README.md)！包括：
如果你对 AI 完全陌生，想要快速、动手的示例，请查看我们的[**初学者友好示例**](./examples/README.md)！其中包括：
- 🌟 **Hello AI 世界** - 你的第一个 AI 程序（模式识别）
- 🌟 **Hello AI World** - 你的第一个 AI 程序（模式识别）
- 🧠 **简单神经网络** - 从零构建神经网络
- 🖼️ **图像分类器** - 通过详细注释对图像进行分类
- 💬 **文本情感分析** - 分析文本的正面/负面情绪
- 🖼️ **图像分类器** - 使用详细注释对图像进行分类
- 💬 **文本情感分析** - 分析文本的正面/负面情感
这些示例旨在帮助你在深入完整课程之前理解 AI 概念。
这些示例旨在帮助你理解 AI 概念，然后再深入完整的课程内容。
### 📚 完整课程设置
- 我们创建了一个 [设置课程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 来帮助你搭建开发环境。- 对于教师，我们也创建了一个[课程设置课程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[运行代码](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 我们创建了一个 [安装课程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 来帮助你设置开发环境。
- 对于教育者，我们还创建了一个[课程设置指导](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何[在 VSCode 或 Codespace 中运行代码](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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## 认识其他学习者
加入我们的[官方 AI Discord 服务器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，结识并与其他参加本课程的学习者交流，获得支持。
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如果你在构建过程中有产品反馈或疑问，请访问我们的[Azure AI Foundry 开发者论坛](https://aka.ms/foundry/forum)
如果你在构建过程中有产品反馈或问题，访问我们的 [Azure AI Foundry 开发者论坛](https://aka.ms/foundry/forum)
## 测验
> **关于测验的说明**：所有测验均包含在 etc\quiz-app 下的 Quiz-app 文件夹中，或在[此处在线查看](https://ff-quizzes.netlify.app/)。它们链接于课程内，测验应用可以本地运行或部署到 Azure；请遵循 `quiz-app` 文件夹中的说明。测验内容正逐步实现本地化。
> **关于测验说明**：所有测验都包含在 etc\quiz-app 下的 Quiz-app 文件夹中，或可在[此处在线访问](https://ff-quizzes.netlify.app/)。测验链接嵌入在课程内容中，该测验应用可本地运行或部署到 Azure；请遵循 `quiz-app` 文件夹中的说明。测验正在逐步本地化。
## 需要帮助
你有建议或发现了拼写或代码错误吗？请提交问题或创建拉取请求。
你有建议或发现拼写或代码错误吗？请提出 issue 或创建拉取请求。
## 特别感谢
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), 博士
* **🔥 编辑：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士
* **🎨 草图插画师：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 测验创建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心贡献者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士
* **🔥 编辑员：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，博士
* **🎨 手绘插画师：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 测验作者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心贡献者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## 其他课程
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### LangChain
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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
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## 获取帮助
如果你遇到困难或有任何关于构建 AI 应用的问题，请加入 MCP 学习者和经验丰富开发者的讨论。这是一个支持性的社区，欢迎提问并自由分享知识。
如果你遇到困难或在构建 AI 应用时有任何问题，加入 MCP 讨论区与其他学习者和经验丰富的开发者一起交流。这里是一个支持性社区，欢迎提问并自由分享知识。
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本文件由 AI 翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。虽然我们努力确保准确性，但请注意自动翻译可能存在错误或不准确之处。请以原始语言的原文档为权威来源。对于关键信息，建议采用专业人工翻译。因使用本翻译而产生的任何误解或误释，我们概不负责。
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230
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View File

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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 初學者人工智能課程
# 人工智能初學者教學大綱
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/zh-MO/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| AI For Beginners - _草圖筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
| AI For Beginners - _由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 繪製的手繪筆記_ |
透過我們為期12週、共24課的課程，探索**人工智能**（AI）的世界！課程包括實作課程、小測驗和實驗室單元。此課程對初學者友善，涵蓋了TensorFlow和PyTorch等工具，並探討AI倫理。
探索**人工智能**（AI）世界，透過我們的12週、24課教學大綱！包含實務課程、小測驗及實驗室。課程對初學者友好，涵蓋 TensorFlow、PyTorch 等工具，以及 AI 倫理
### 🌐 多語言支援
#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且持續更新）
#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且總是最新）
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> 這樣你可更快完成課程下載所需的所有內容。
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## 您將學到什麼
## 你將學到的
**[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在此課程中，您將學習：
在本教學大綱中，你將學習：
* 各種人工智能方法，包括「經典的」符號方法，涵蓋**知識表示**與推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* **神經網絡**與**深度學習**，這是現代AI的核心。我們將利用目前最流行的兩個框架—[TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的程式碼說明這些重要主題背後的概念。
* 運用於影像和文本的**神經架構**。我們會涵蓋一些近期的模型，但可能在最先進技術方面有所不足。
* 較不普及的AI方法，如**遺傳演算法**與**多智能體系統**。
* 不同的人工智能方法，包括傳統的符號方法，使用**知識表示**和推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 現代 AI 核心的**神經網絡**和**深度學習**。我們會用兩個最受歡迎的框架 - [TensorFlow](http://Tensorflow.org)和[PyTorch](http://pytorch.org)的程式碼來說明這些重要主題背後的概念。
* 處理影像與文字的**神經架構**。涵蓋近期模型，但可能略缺最新尖端技術。
* 較不流行的 AI 方法，如**遺傳算法**和**多代理系統**。
本課程不涵蓋的內容：
本教學大綱不涵蓋：
> [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到此課程所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [在我們的 Microsoft Learn 合集中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **商業中的AI案例**。建議您可參加 Microsoft Learn 上的 [面向商業用戶的AI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **經典機器學習**，詳見我們的 [初學者機器學習課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。
* 利用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建構的實務AI應用。我們推薦您先從 Microsoft Learn 中的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 和 [自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務的生成式AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 相關課程開始。
* 特定的機器學習**雲端框架**，例如 [Azure 機器學習](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) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議參閱 "使用 Azure 機器學習建立與管理機器學習解決方案" 與 "使用 Azure Databricks 建立與管理機器學習解決方案" 學習路徑。
* **對話式AI**與**聊天機器人**。另外有獨立的 [建立對話式AI解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，亦可參考 [此博客文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 獲取更多詳情。
* 深度學習背後的**深度數學**。對此我們推薦 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 的著作 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，該書也可於線上免費取得 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* 使用 **AI 在商業上的案例**。建議可參考 Microsoft Learn 的 [商業用戶 AI 入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)課程路徑，或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **傳統機器學習**，可參考我們的 [機器學習入門教學大綱](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。
* 使用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建立的實務 AI 應用。建議從 Microsoft Learn 的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模組開始。
* 特定機器學習的 **雲端框架**，例如 [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) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議使用 [利用 Azure Machine Learning 建立及運作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 和 [利用 Azure Databricks 建立與運作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)課程路徑。
* **對話式 AI** 和 **聊天機器人**。這方面有獨立的 [建立對話式 AI 解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)課程路徑，也可參考[此部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多細節。
* 深度學習背後的 **深奧數學**。推薦使用 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的著作 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，該書線上版本也可於 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) 取得。
若想輕鬆入門「雲端AI」主題，您可以考慮修讀 [Azure上的人工智能入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。
想溫和入門 _AI 雲端化_ 主題，可以參考 [Azure 上的人工智能入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。
# 內容
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [課程設定](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定您的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| 0 | [課程設定](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定你的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI 簡介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能簡介與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號式AI** |
| 01 | [人工智能介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號式 AI** |
| 02 | [知識表示與專家系統](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [專家系統](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本體論](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念圖](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**神經網絡簡介**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| III | [**神經網絡介紹**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知機](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層感知機及自建框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架介紹（PyTorch/TensorFlow）與過擬合](./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) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| 04 | [多層感知機與自建框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架簡介（PyTorch/TensorFlow）與過擬合](./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) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**電腦視覺**](./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)| [在 Microsoft Azure 探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [電腦視覺入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 07 | [捲積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自編碼器與變分自編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 09 | [自動編碼器和變分自動編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網絡與藝術風格轉換](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物件偵測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [語義分割。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 | [**自然語言處理**](./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) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文本表示。詞袋模型/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 | [語義詞嵌入。Word2Vec 與 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 | [語言模型。訓練你自己的詞嵌入](./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) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 13 | [文本表示。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 | [語義詞嵌入。Word2Vec 和 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 | [語言模型。訓練自有詞嵌入](./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) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [循環神經網絡](./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 | [生成循環網絡](./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) | [實驗室](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [變壓器模型。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) | |
| 17 | [生成型循環網絡](./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) | [實驗室](./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 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大型語言模型、提示編程與少量樣本任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| 20 | [大型語言模型、提示程式設計與少量示範任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **其他 AI 技術** || |
| 21 | [基因演算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 21 | [遺傳算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深度強化學習](./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) | [實驗室](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [多智能體系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **人工智能倫理** | | |
| 24 | [人工智能倫理與負責任的 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn：負責任的 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **附加內容** | | |
| VII | **AI 倫理** | | |
| 24 | [AI 倫理與負責任的 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 負責任 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **額外資源** | | |
| 25 | [多模態網絡、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 每課包含
## 每個課程包含
* 預習資料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。這些可執行筆記本也包含大量理論內容，因此要理解主題，你至少需要完成其中一種框架的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題提供 **實驗室**，讓你有機會將所學運用於特定問題。
* 部分章節包含指向涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組連結。
* 預讀材料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常專門針對某個框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。這些可執行筆記本也包含大量理論材料，因此要理解主題，需至少完成一種版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題附有 **實驗室**，讓你有機會嘗試將所學套用到具體問題中。
* 部分章節包含指向涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的連結。
## 入門指南
## 開始
### 🎯 AI 新手？從這裡開始！
### 🎯 對 AI 完全陌生？從這裡開始！
如果你是 AI 完全新手，想要快速、動手的範例，請查看我們的 [**新手友好範例**](./examples/README.md)！這些包括：
如果你是 AI 新手，想要快速的實作範例，請查看我們的 [**初學者友好範例**](./examples/README.md)！其中包括：
- 🌟 **Hello AI World** — 你的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單神經網絡** — 從零開始構建神經網絡
- 🌟 **Hello AI 世界** - 你的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單神經網絡** - 從零開始構建神經網絡
- 🖼️ **影像分類器** - 以詳細註解分類影像
- 💬 **文字情感分析** - 分析正面/負面文字
- 🖼️ **圖像分類器** - 對圖片進行分類並附上詳細註解
- 💬 **文本情感分析** - 分析正面/負面文本
這些範例旨在幫助你在深入完整課程前理解 AI 概念。
這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前理解 AI 概念。
### 📚 完整課程設定
### 📚 完整課程設置
- 我們已建立一個[設定課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)協助你設定開發環境。 - 對教育工作者，我們也製作了一個[課程設定課程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[運行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 我們已製作了一個[設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，幫助你配置開發環境。
- 對於教育工作者，我們也準備了一個[課程設置教學](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
請依照以下步驟：
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## 與其他學習者見面
## 認識其他學習者
加入我們的[官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與正在修讀此課程的學習者交流並獲得支援。
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如果你在製作過程中有產品反饋或問題，請造訪我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
如果在建置過程中有產品回饋或問題，歡迎到我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)討論。
## 測驗
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> **關於測驗的說明**：所有測驗均存放於 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾，或可在[此處線上使用](https://ff-quizzes.netlify.app/)。測驗由課程內頁連結調用，測驗應用程式可在本機端執行或部署到 Azure；請遵循`quiz-app`資料夾內的說明。測驗正在逐步本地化。
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* **✍️ 主要作者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), 博士
* **🔥 編輯:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士
* **🎨 速寫插畫:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 測驗創作者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心貢獻者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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[![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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[![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)
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