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AI-For-Beginners
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4
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@ -6,8 +6,8 @@
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148
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@ -12,33 +12,34 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 初心者のための人工知能 - カリキュラム
# 初心者向け人工知能 - カリキュラム
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ja/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| 初心者のためのAI - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)によるスケッチノート_ |
| AI For Beginners - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)によるスケッチノート_ |
12週間、24レッスンで構成されたカリキュラムで**人工知能**(AI)の世界を探求しましょう！実践的なレッスン、クイズ、ラボを含んでいます。初心者に優しく、TensorFlowやPyTorchなどのツールや、AIにおける倫理も扱います。
12週間、24レッスンのカリキュラムで**人工知能**（AI）の世界を探検しましょう！ 実践的なレッスン、クイズ、ラボを含みます。このカリキュラムは初心者に優しく、TensorFlowやPyTorchのようなツールやAIの倫理にも触れています。
### 🌐 多言語サポート
#### GitHub Actionsによるサポート（自動化＆常に最新）
#### GitHub Actionsによるサポート（自動化 & 常に最新）
<!-- 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](./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](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
[アラビア語](../ar/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [ビルマ語（ミャンマー）](../my/README.md) | [中国語（簡体字）](../zh-CN/README.md) | [中国語（繁体字、香港）](../zh-HK/README.md) | [中国語（繁体字、マカオ）](../zh-MO/README.md) | [中国語（繁体字、台湾）](../zh-TW/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | [カンナダ語](../kn/README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [リトアニア語](../lt/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [マラヤーラム語](../ml/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [ナイジェリア ピジン語](../pcm/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [ペルシア語（ファルシ）](../fa/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [ポルトガル語（ブラジル）](../pt-BR/README.md) | [ポルトガル語（ポルトガル）](../pt-PT/README.md) | [パンジャブ語（グルムキー）](../pa/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [セルビア語（キリル）](../sr/README.md) | [スロバキア語](../sk/README.md) | [スロベニア語](../sl/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [スワヒリ語](../sw/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [タガログ語（フィリピン）](../tl/README.md) | [タミル語](../ta/README.md) | [テルグ語](../te/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ウクライナ語](../uk/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md)
> **ローカルでクローンすることを希望されますか？**
> **ローカルにクローンしたい方へ**
> このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳無しでクローンするには、スパースチェックアウトを使用してください：
> このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれ、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするには、スパースチェックアウトを利用してください：
> ```bash
> 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'
> ```
> これにより、コースを完了するために必要なすべてをより速くダウンロードすることができます。
> これにより、コース修了に必要なすべての内容を、はるかに高速なダウンロードで入手可能です。
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**追加の翻訳言語を希望する場合は、[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)にリストがあります。**
**追加の翻訳言語をご希望の場合は、[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)に記載されています。**
## コミュニティに参加しよう
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
@ -47,133 +48,132 @@
**[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
このカリキュラムでは以下を学びます：
このカリキュラムでは、以下を学びます：
* 「古き良き」記号的手法である**知識表現**と推論を含む、様々な人工知能へのアプローチ（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 現代AIの中心である**ニューラルネットワーク**と**深層学習**。この重要なトピックの概念を、人気のフレームワークである[TensorFlow](http://Tensorflow.org)と[PyTorch](http://pytorch.org)のコード例で説明します。
* 画像やテキストを扱うための**ニューラルアーキテクチャ**。最新モデルも扱いますが、最先端の点では少し不足しているかもしれません。
* **遺伝的アルゴリズム**や**マルチエージェントシステム**など、あまり知られていないAIアプローチ。
* 「古き良き」知識表現と推論を含む、様々な人工知能のアプローチ（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 現代AIの中核をなす**ニューラルネットワーク**と**深層学習**。人気のフレームワークである[TensorFlow](http://Tensorflow.org)と[PyTorch](http://pytorch.org)を使ったコードで、これらの重要概念を説明します。
* 画像やテキスト処理のための**ニューラルアーキテクチャ**。最新モデルを扱いますが、最先端にはやや及ばないかもしれません。
* あまり知られていないAIのアプローチ、例えば**遺伝的アルゴリズム**や**マルチエージェントシステム**。
このカリキュラムで扱わない内容：
> [Microsoft Learnのコレクションでこのコースの追加リソースを全て見つける](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [Microsoft Learnコレクションで本コースの追加リソースをすべて見る](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **ビジネスにおけるAI**のビジネスケース。Microsoft Learnの[ビジネスユーザー向けAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)ラーニングパス、または[AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)（[INSEAD](https://www.insead.edu/)協力開発）を検討してください。
* よく説明されている**クラシック機械学習**は、[機械学習初心者向けカリキュラム](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)を参照してください。
* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**を使った実践的なAIアプリケーション。これにはMicrosoft Learnの[コンピュータビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI Serviceによる生成AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**モジュールなどをおすすめします。
* [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)、[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)などの特定のML**クラウドフレームワーク**。[Azure Machine Learningを使った機械学習ソリューションの構築と運用](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure Databricksを使った機械学習ソリューションの構築と運用](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)ラーニングパスを利用してください。
* **会話型AI**や**チャットボット**。専用の[会話型AIソリューションの作成](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)ラーニングパスがあり、さらに詳細は[このブログ投稿](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)も参照できます。
* 深層学習の背後にある**高度な数学**。これにはIan Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)（オンラインでも[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)で利用可能）をおすすめします。
* **ビジネスにおけるAI**の事例。Microsoft Learnの[ビジネスユーザー向けAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や、[INSEAD](https://www.insead.edu/)との協力による[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の受講を推奨します。
* よく解説されている**クラシック機械学習**。詳細は[Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)をご覧ください。
* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**を使った実践的AIアプリケーション。Microsoft Learnの[ビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI Serviceによる生成AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**などのモジュールを推奨します。
* [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)、[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)などの特定のML**クラウドフレームワーク**。[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)や[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)学習パスの利用を検討してください。
* **会話型AI**や**チャットボット**。専用の[Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあり、詳細は[このブログ記事](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)も参考にできます。
* 深層学習の**深い数学的基礎**。これには、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)を推奨します。オンラインでも[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)で利用可能です。
クラウド上の_AI_トピックのやさしい入門として[Azureで人工知能を始める](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)ラーニングパスもご検討ください。
_cloud_上のAIにやさしく入門したい方は、[Azureで人工知能を始めよう](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の学習パスもご検討ください。
# コンテンツ
| | レッスンリンク | PyTorch/Keras/TensorFlow | ラボ |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [コースセットアップ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [開発環境のセットアップ](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI入門**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| I | [**AIのイントロダクション**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AIの紹介と歴史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **記号的AI** |
| 02 | [知識表現とエキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [エキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [オントロジー](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[コンセプトグラフ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| II | **シンボリックAI** |
| 02 | [知識表現とエキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [エキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [オントロジー](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念グラフ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**ニューラルネットワーク入門**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [パーセプトロン](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層パーセプトロンと独自フレームワークの作成](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [フレームワーク入門（PyTorch/TensorFlow）と過学習](./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) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**コンピュータビジョン**](./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)| [Microsoft Azureでコンピュータビジョンを探検](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [コンピュータビジョン入門. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [ノートブック](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 05 | [フレームワーク入門 (PyTorch/TensorFlow) と過学習](./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) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**コンピュータービジョン**](./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)| [Microsoft Azureでコンピュータービジョンを探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [コンピュータービジョン入門・OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [ノートブック](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [畳み込みニューラルネットワーク](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNNアーキテクチャ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [事前学習済みネットワークと転移学習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) と [トレーニングのコツ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [オートエンコーダーとVAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [敵対的生成ネットワーク & アーティスティックスタイル転送](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 10 | [敵対的生成ネットワークと芸術的スタイル転送](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物体検出](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [セマンティックセグメンテーション. 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 | [**自然言語処理**](./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) | [Microsoft Azureで自然言語処理を探検](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [テキスト表現. 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 | [意味的単語埋め込み. Word2Vec と 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 | [言語モデル. 独自の埋め込みのトレーニング](./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) | [ラボ](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [再帰型ニューラルネットワーク](./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 | [生成型再帰ネットワーク](./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) | [ラボ](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [トランスフォーマー. 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) | |
| 12 | [セマンティックセグメンテーション・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 | [**自然言語処理**](./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) | [Microsoft Azureで自然言語処理を探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [テキスト表現・Bag of Words/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 | [意味的単語埋め込み・Word2Vecと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 | [言語モデル・独自の埋め込みの訓練](./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) | [ラボ](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [リカレントニューラルネットワーク](./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 | [生成的リカレントネットワーク](./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) | [ラボ](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [トランスフォーマー・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 | [固有表現抽出](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大規模言語モデル、プロンプトプログラミングと少数ショットタスク](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| 20 | [大規模言語モデル、プロンプトプログラミング、少数ショットタスク](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **その他のAI技術** || |
| 21 | [遺伝的アルゴリズム](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [ノートブック](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深層強化学習](./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) | [ラボ](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [マルチエージェントシステム](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI倫理** | | |
| 24 | [AI倫理と責任あるAI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 責任あるAIの原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **その他** | | |
| 25 | [マルチモーダルネットワーク、CLIP と VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [ノートブック](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| IX | **エクストラ** | | |
| 25 | [マルチモーダルネットワーク、CLIPとVQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [ノートブック](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 各レッスンに含まれるもの
* 事前学習資料
* 実行可能なJupyterノートブック。多くはフレームワーク（**PyTorch**または**TensorFlow**）に特化しています。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するにはノートブックのどちらか（PyTorchまたはTensorFlow）を少なくとも一つ学習する必要があります。
* 一部のトピックには**ラボ**があり、学んだ内容を具体的な問題に適用する機会を提供します。
* 一部のセクションには関連トピックを扱う[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)モジュールへのリンクがあります。
* 予習用教材
* 実行可能なJupyterノートブック。多くは特定のフレームワーク（**PyTorch** または **TensorFlow**）向けです。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともいずれか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）を通して学習する必要があります。
* 一部のトピックには**ラボ**があり、学んだ内容を特定の問題に適用する機会を提供します。
* 一部のセクションには関連トピックを扱う[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)のモジュールへのリンクがあります。
## はじめに
### 🎯 AI初心者の方はここから！
### 🎯 AI初心者の方へ！ここから始めよう！
AIが全く初めてで、手早く実践的な例を試したい場合は、[**初心者向けの例**](./examples/README.md)をご覧ください！これらには次が含まれます：
AIがまったく初めてで、手早くハンズオンの例を試したい場合は、[**初心者向けの例**](./examples/README.md)をご覧ください！以下を含みます：
- 🌟 **Hello AI World** - あなたの最初のAIプログラム（パターン認識）
- 🧠 **シンプルニューラルネットワーク** - ニューラルネットワークをゼロから構築する
- 🧠 **シンプルニューラルネットワーク** - ニューラルネットワークをゼロから構築
- 🖼️ **画像分類器** - 詳細なコメント付きで画像を分類
- 💬 **テキスト感情分析** - ポジティブ/ネガティブなテキストを解析
- 💬 **テキスト感情分析** - ポジティブ/ネガティブなテキストを分析
これらの例は、フルカリキュラムに入る前にAIの概念を理解するのに役立つように設計されています。
これらの例は、完全なカリキュラムに進む前にAIの概念を理解するのに役立つよう設計されています。
### 📚 フルカリキュラムのセットアップ
### 📚 完全なカリキュラムのセットアップ
- 開発環境のセットアップを支援するための[セットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/setup.md)を作成しました。 - 教師向けにも[カリキュラムセットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)を用意しています！
- VSCodeやCodespaceでの[コードの実行方法](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 開発環境のセットアップを支援するために [セットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/setup.md) を作成しました。- 教育者向けに [カリキュラムセットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) も用意しています！
- VSCodeまたはCodespaceでのコードの[実行方法](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
以下の手順に従ってください：
次の手順に従ってください:
リポジトリをフォークする：このページ右上の「Fork」ボタンをクリックしてください。
リポジトリをフォーク：このページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリをクローンする：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
リポジトリをクローン：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
後で見つけやすくするために、このリポジトリにスター(🌟)を付けるのを忘れないでください。
後で簡単に見つけられるようにこのリポジトリにスター（🌟）を付けるのを忘れないでください。
## 他の学習者と会う
## 他の学習者と出会う
[公式AI Discordサーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)に参加して、このコースを受講している他の学習者とネットワークを築き、サポートを得ましょう。
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを受けるために[公式AI Discordサーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)に参加しましょう。
製品のフィードバックや質問がある場合は、[Azure AI Foundry開発者フォーラム](https://aka.ms/foundry/forum)をご利用ください。
製品のフィードバックや質問がある場合は、[Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)をご利用ください。
## クイズ
> **クイズについての注意**：すべてのクイズはetc\quiz-appフォルダー内のQuiz-appフォルダーに含まれており、[オンラインはこちら](https://ff-quizzes.netlify.app/)でも利用可能です。クイズはレッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。順次ローカライズが進められています。
> **クイズに関する注意：** すべてのクイズはetc\quiz-appフォルダー内のQuiz-appフォルダーにあります。また、[オンラインはこちら](https://ff-quizzes.netlify.app/)です。クイズはレッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。徐々に多言語対応が進められています。
## お手伝い募集
## ヘルプ募集
提案やスペルミス、コードの間違いを見つけたら、Issueを上げるかプルリクエストを作成してください。
提案やスペルミス、コードの誤りを見つけた場合は、Issueを上げるかプルリクエストを作成してください。
## 特別な感謝
* **✍️ 主な著者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **✍️ 主著者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 編集者:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 スケッチノートイラストレーター:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ クイズ作成者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 コア貢献者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **🙏 コアコントリビューター:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## その他のカリキュラム
私たちのチームは他のカリキュラムも制作しています！ぜひチェックしてください：
私たちのチームはその他のカリキュラムも制作しています！ぜひご覧ください：
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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)
---
### Azure / Edge / MCP / エージェント
### 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)
@ -181,7 +181,7 @@ AIが全く初めてで、手早く実践的な例を試したい場合は、[**
---
### ジェネレーティブAIシリーズ
### 生成AIシリーズ
[![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)
@ -189,7 +189,7 @@ AIが全く初めてで、手早く実践的な例を試したい場合は、[**
---
### コア学習
### コアラーニング
[![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)
@ -206,13 +206,13 @@ AIが全く初めてで、手早く実践的な例を試したい場合は、[**
[![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)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## ヘルプを得る
## ヘルプを求める
AIアプリの開発に行き詰まったり質問がある場合は、MCPについての議論に参加しましょう。ここは質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。
AIアプリの開発で困ったり質問がある場合は、MCPに関するディスカッションに参加して他の学習者や経験豊富な開発者と交流してください。ここは質問歓迎のサポートコミュニティで、知識が自由に共有されています。
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
製品のフィードバックや開発中のエラーについては、以下をご利用ください：
製品に関するフィードバックやビルド時のエラーがある場合は、次をご利用ください：
[![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)
@ -220,5 +220,5 @@ AIアプリの開発に行き詰まったり質問がある場合は、MCPにつ
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**免責事項**：
本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」（https://github.com/Azure/co-op-translator）を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な箇所が含まれる可能性があることをご了承ください。原文の原言語版が正式な情報源とみなされます。重要な情報については、専門の人間翻訳をご利用されることをお勧めします。本翻訳の利用による誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。
本書類は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性の向上に努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な箇所が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文はその言語における正式な版としてご確認ください。重要な情報に関しては、専門の人間翻訳をご利用いただくことを推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
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View File

@ -6,8 +6,8 @@
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158
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View File

@ -12,165 +12,165 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 人工智能初學者課程
# 初學者人工智能課程
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/zh-HK/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| AI For Beginners - _手繪筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
| AI For Beginners - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
探索 **人工智能**（AI）的世界，透過我們為期12週、共24課的課程！課程包含實用的課堂內容、測驗及實驗室練習。該課程適合初學者，涵蓋如 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 倫理論述。
探索 **人工智能** (AI) 的世界，透過我們為期 12 星期、24 課的課程！內容包括實作課程、測驗和實驗室。課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 及 PyTorch 等工具，以及人工智能倫理。
### 🌐 多語言支援
#### 透過 GitHub Action 支援（自動且隨時更新）
#### 透過 GitHub Action 支援（自動化及保持最新）
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[阿拉伯語](../ar/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [緬甸語 (緬甸)](../my/README.md) | [中文（簡體）](../zh-CN/README.md) | [中文（繁體，香港）](./README.md) | [中文（繁體，澳門）](../zh-MO/README.md) | [中文（繁體，台灣）](../zh-TW/README.md) | [克羅地亞語](../hr/README.md) | [捷克語](../cs/README.md) | [丹麥語](../da/README.md) | [荷蘭語](../nl/README.md) | [愛沙尼亞語](../et/README.md) | [芬蘭語](../fi/README.md) | [法語](../fr/README.md) | [德語](../de/README.md) | [希臘語](../el/README.md) | [希伯來語](../he/README.md) | [印地語](../hi/README.md) | [匈牙利語](../hu/README.md) | [印度尼西亞語](../id/README.md) | [意大利語](../it/README.md) | [日語](../ja/README.md) | [卡納達語](../kn/README.md) | [韓語](../ko/README.md) | [立陶宛語](../lt/README.md) | [馬來語](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆語](../ml/README.md) | [馬拉地語](../mr/README.md) | [尼泊爾語](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威語](../no/README.md) | [波斯語 (法爾西語)](../fa/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [巴西葡萄牙語](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙語 (葡萄牙)](../pt-PT/README.md) | [旁遮普語 (古魯穆奇文)](../pa/README.md) | [羅馬尼亞語](../ro/README.md) | [俄語](../ru/README.md) | [塞爾維亞語 (西里爾字母)](../sr/README.md) | [斯洛伐克語](../sk/README.md) | [斯洛文尼亞語](../sl/README.md) | [西班牙語](../es/README.md) | [斯瓦希里語](../sw/README.md) | [瑞典語](../sv/README.md) | [他加祿語 (菲律賓語)](../tl/README.md) | [泰米爾語](../ta/README.md) | [泰盧固語](../te/README.md) | [泰語](../th/README.md) | [土耳其語](../tr/README.md) | [烏克蘭語](../uk/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [越南語](../vi/README.md)
[阿拉伯語](../ar/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [緬甸語](../my/README.md) | [中文（簡體）](../zh-CN/README.md) | [中文（繁體，香港）](./README.md) | [中文（繁體，澳門）](../zh-MO/README.md) | [中文（繁體，臺灣）](../zh-TW/README.md) | [克羅地亞語](../hr/README.md) | [捷克語](../cs/README.md) | [丹麥語](../da/README.md) | [荷蘭語](../nl/README.md) | [愛沙尼亞語](../et/README.md) | [芬蘭語](../fi/README.md) | [法語](../fr/README.md) | [德語](../de/README.md) | [希臘語](../el/README.md) | [希伯來語](../he/README.md) | [印地語](../hi/README.md) | [匈牙利語](../hu/README.md) | [印尼語](../id/README.md) | [意大利語](../it/README.md) | [日語](../ja/README.md) | [坎納達語](../kn/README.md) | [韓語](../ko/README.md) | [立陶宛語](../lt/README.md) | [馬來語](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆語](../ml/README.md) | [馬拉地語](../mr/README.md) | [尼泊爾語](../ne/README.md) | [尼日利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威語](../no/README.md) | [波斯語（法爾西語）](../fa/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [巴西葡萄牙語](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙語（葡萄牙）](../pt-PT/README.md) | [旁遮普語（古魯穆奇）](../pa/README.md) | [羅馬尼亞語](../ro/README.md) | [俄語](../ru/README.md) | [塞爾維亞語（西里爾字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克語](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞語](../sl/README.md) | [西班牙語](../es/README.md) | [斯瓦希里語](../sw/README.md) | [瑞典語](../sv/README.md) | [他加祿語（菲律賓語）](../tl/README.md) | [泰米爾語](../ta/README.md) | [泰盧固語](../te/README.md) | [泰語](../th/README.md) | [土耳其語](../tr/README.md) | [烏克蘭語](../uk/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [越南語](../vi/README.md)
> **想要本地克隆？**
> **偏好本地克隆？**
> 本存儲庫包含50多種語言翻譯，大幅增加下載大小。若想不含翻譯文件克隆，請使用稀疏簽出：
> 此存儲庫包含 50 多種語言的翻譯，下載大小因此大增。若想跳過翻譯文件，請使用稀疏檢出：
> ```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'
> ```
> 這會讓您以更快速度下載並取得完成課程所需的全部內容。
> 讓你以更快速度下載完成課程所需全部內容。
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**若想新增其他翻譯語言，支援的語言列表請見 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**如果你希望支援其他翻譯語言，請參考 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) 的列表。**
## 加入社群
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
## 你將學到什麼
## 你將學習到
**[課程思維導圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
**[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在此課程中，你將學習：
在本課程中，你將學習：
* 不同的人工智能方法，包括「舊派」的符號方法，具備 **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**，現代 AI 的核心。課程將透過兩大熱門框架 [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 與 [PyTorch](http://pytorch.org) 以程式碼說明其背後概念。
* 用以處理影像與文字的 **神經架構**。涵蓋近年模型，但在最新技術面可能略有不足。
* 少部分較少人知的 AI 方法，例如 **遺傳算法** 與 **多智能體系統**。
* 不同的人工智能方法，包括「經典」符號法，如 **知識表示** 及推理 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* 位於現代 AI 核心的 **神經網絡** 和 **深度學習** 理論。我們會用兩個最熱門的框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的程式碼來說明這些重要主題的概念。
* 處理影像及文字的 **神經結構（Neural Architectures）**。將涵蓋最新模型，但可能不完全達到最新尖端水平。
* 較少流行的 AI 方法，例如 **遺傳算法** 和 **多代理系統**。
本課程不包含：
> [在我們的 Microsoft Learn 集合中，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)
> [請參閱我們 Microsoft Learn 系列內本課程的所有附加資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **AI 在商業中的應用案例**。建議參考 Microsoft Learn 上的 [商業用戶人工智能入門](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 商學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **經典機器學習**，可參閱我們的 [初學者機器學習課程](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)** 所建置的實用 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) 及 **[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。
* 特定的機器學習 **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)。可以參考 [使用 Azure Machine Learning 建置與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) 及 [使用 Azure Databricks 建置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) 學習路徑。
* **對話式 AI** 與 **聊天機器人**。有單獨的 [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，也可參考 [這篇博客文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 獲取更多細節。
* 深入的深度學習 **數學原理**。推薦閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著的 [深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)（線上版本亦可在 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) 瀏覽）。
* **商業領域中的 AI** 實務案例。建議參考 Microsoft Learn 裡的 [商業用戶 AI 入門課程](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商業學校](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* 我們[機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)中詳細描述的 **經典機器學習**。
* 利用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建置的實務 AI 應用。推薦從 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。
* 特定的機器學習 **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)。建議參考 Microsoft Learn 的學習路徑 [使用 Azure Machine Learning 建置與運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 與 [使用 Azure Databricks 建置與運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **會話式 AI** 和 **聊天機器人**。有專門的 [建立會話式 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，並可參考本文：[這篇部落格](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 獲取更詳細資訊。
* 深入的深度學習數學理論。推薦參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的 [深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，也可線上閲讀 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
對於想輕鬆了解 _雲端 AI_ 主題者，建議參考 [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。
如欲漸進式接觸 _雲端 AI_，建議參考 [Azure 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 |
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [課程安裝](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定你的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智能簡介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能的介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號型 AI** |
| 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 | [**人工智能導論**](./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** |
| 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) |||
| 03 | [感知器](./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 | [多層感知器及建立我們自己的框架](./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) |
| 04 | [多層感知器與建立我們自己的框架](./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 | [框架入門（PyTorch/TensorFlow）及過度擬合](./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) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [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 | [自編碼器和變分自編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網絡與藝術風格遷移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 08 | [預訓練網絡和遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [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 | [自動編碼器與變分自動編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網絡及藝術風格轉換](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [目標檢測](./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 | [語意分割。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) | |
| 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 | [語意詞嵌入。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 | [語言建模。訓練你自己的嵌入](./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) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 13 | [文字表示。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。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 | [生成式循環網絡](./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。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、提示編程與少量示例任務](./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、提示編程及少樣本任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **其他 AI 技術** || |
| 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) | | |
| 23 | [多代理系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI 倫理** | | |
| 24 | [AI 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 | **額外資源** | | |
| 25 | [多模態網絡、CLIP 和 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 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 | **額外內容** | | |
| 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
## 每課內容包含
* 預習材料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本同時包含很多理論內容，因此想要理解主題，至少需要通讀一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow 版本）。
* 某些主題提供 **實驗室**，讓你有機會嘗試將學到的知識運用到具體問題中。
* 部分章節包含連結至涵蓋相關內容的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組。
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常特定於框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行筆記本亦包含大量理論內容，因此要理解主題，需至少瀏覽其中一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題提供 **實驗室**，讓你有機會嘗試將所學應用於具體問題。
* 有些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) 模組的鏈接。
## 入門指南
## 開始入門
### 🎯 你是 AI 新手嗎？從這裡開始！
### 🎯 AI 新手？從這裡開始！
如果你完全沒有 AI 經驗，想快速獲得實戰範例，請查看我們的 [**新手友好範例**](./examples/README.md)！內容包括：
如果你是 AI 新手，想快速嘗試動手例子，請查看我們的 [**初學者友好範例**](./examples/README.md)！這些包括：
- 🌟 **Hello AI World** - 你的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單的神經網絡** - 從零構建神經網絡
- 🧠 **簡單神經網絡** - 從零開始建立神經網絡
- 🖼️ **影像分類器** - 使用詳細註解來分類影像
- 💬 **文字情感分析** - 分析文字的正面/負面情感
- 🖼️ **圖像分類器** - 使用詳細註釋來分類影像
- 💬 **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之前，先瞭解 AI 概念。
這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前了解 AI 概念。
### 📚 完整課程設定
### 📚 完整課程設置
- 我們建立了一個[設定課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)來幫助你設定開發環境。 - 教育工作者也有為你們準備的[課程設定課程](./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)
- 我們已建立一個[設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，幫助你設置開發環境。- 對於教育工作者，我們也建立了一個[課程設置課程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)給你！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
請依照以下步驟操作：
請遵循以下步驟：
Fork 倉庫：點擊此頁面右上角的「Fork」按鈕。
派生儲存庫：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。
Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
克隆儲存庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
別忘了為此倉庫加星 (🌟)，之後比較容易找到它。
別忘了給這個倉庫點星(🌟)，方便以後找回。
## 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)，與其他正在學習本課程的學員交流並取得支援。
加入我們的[官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與其他正在學習本課程的學員交流和建立網絡，並獲得支援。
如果你在開發中有產品回饋或疑問，請造訪我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
如果你在開發過程中有產品意見或問題，請訪問我們的[Azure AI Foundry 開發論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
## 測驗
## 小測驗
> **關於測驗的說明**：所有測驗內容都包含在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中，或是可[線上使用](https://ff-quizzes.netlify.app/)。這些測驗從課程中連結，可在本機執行測驗應用程式，或部署到 Azure；請依照 `quiz-app` 資料夾中的說明操作。測驗內容正逐步本地化。
> **關於小測驗的說明**：所有小測驗均包含在 etc\quiz-app 下的 Quiz-app 資料夾中，或可在[此處線上查看](https://ff-quizzes.netlify.app/)。這些小測驗與課程中的內容鏈接，小測驗應用程式可本地運行或部署到 Azure；請遵照 `quiz-app` 資料夾中的指示操作。小測驗正逐步本地化。
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## 特別感謝
* **✍️ 主要作者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 編輯:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 筆記插畫師:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 測驗題目創建者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心貢獻者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士
* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，博士
* **🎨 筆記插畫師：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 測驗創建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心貢獻者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## 其他課程
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### 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
@ -206,13 +206,13 @@ Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
[![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)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## 尋求協助
## 尋求幫助
如果你在開發 AI 應用程式時遇到困難或有任何問題，可加入學習者與經驗開發者共聚的 MCP 討論，這是一個充滿支援的社群，歡迎提問並自由分享知識。
如果你卡住了或有任何關於建立 AI 應用程式的問題，加入學員和有經驗開發者的討論 MCP 社群。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
如果你在開發中有產品回饋或錯誤，請造訪：
如果你在開發過程中有產品意見或錯誤，請訪問：
[![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)
@ -220,5 +220,5 @@ Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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**免責聲明**：
本文件乃使用人工智能翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 所翻譯。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的本地語言版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯所引致的任何誤解或誤釋負責。
本文件由 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原文文件應視為權威版本。對於重要資訊，建議尋求專業人類翻譯。我們不對因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤釋承擔責任。
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4
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173
translations/zh-TW/README.md
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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 初學者的人工智慧課程
# 人工智慧入門課程
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/zh-TW/ai-overview.0857791951d19500.webp)|
|:---:|
| AI For Beginners - _手繪筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
透過我們為期12週、共24課的課程探索**人工智慧**（AI）的世界！課程包含實作教學、測驗及實驗室操作。該課程對初學者友好，涵蓋了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 倫理相關內容
| 人工智慧入門 - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
透過這個為期12週，共24課的課程，探索 **人工智慧** (AI) 的世界！課程包含實務課程、測驗和實驗室。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow、PyTorch 等工具，以及人工智慧倫理。
### 🌐 多語言支援
#### 透過 GitHub Action 支援（自動且持續更新）
#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且持續更新）
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[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文 (Myanmar)](../my/README.md) | [中文 (簡體)](../zh-CN/README.md) | [中文 (繁體, 香港)](../zh-HK/README.md) | [中文 (繁體, 澳門)](../zh-MO/README.md) | [中文 (繁體, 台灣)](./README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [坎納達文](../kn/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆文](../ml/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文 (法爾西語)](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [葡萄牙文 (巴西)](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙文 (葡萄牙)](../pt-PT/README.md) | [旁遮普文 (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文 (西里爾字母)](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [他加祿文 (菲律賓)](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰盧固文](../te/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md)
[阿拉伯語](../ar/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [緬甸語](../my/README.md) | [中文 (簡體)](../zh-CN/README.md) | [中文 (繁體，香港)](../zh-HK/README.md) | [中文 (繁體，澳門)](../zh-MO/README.md) | [中文 (繁體，臺灣)](./README.md) | [克羅埃西亞語](../hr/README.md) | [捷克語](../cs/README.md) | [丹麥語](../da/README.md) | [荷蘭語](../nl/README.md) | [愛沙尼亞語](../et/README.md) | [芬蘭語](../fi/README.md) | [法語](../fr/README.md) | [德語](../de/README.md) | [希臘語](../el/README.md) | [希伯來語](../he/README.md) | [印地語](../hi/README.md) | [匈牙利語](../hu/README.md) | [印尼語](../id/README.md) | [義大利語](../it/README.md) | [日語](../ja/README.md) | [坎納達語](../kn/README.md) | [韓語](../ko/README.md) | [立陶宛語](../lt/README.md) | [馬來語](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆語](../ml/README.md) | [馬拉地語](../mr/README.md) | [尼泊爾語](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威語](../no/README.md) | [波斯語 (法爾西語)](../fa/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [巴西葡萄牙語](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙語 (葡萄牙)](../pt-PT/README.md) | [旁遮普語 (古魯穆基文)](../pa/README.md) | [羅馬尼亞語](../ro/README.md) | [俄語](../ru/README.md) | [塞爾維亞語 (西里爾字母)](../sr/README.md) | [斯洛伐克語](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞語](../sl/README.md) | [西班牙語](../es/README.md) | [斯瓦希里語](../sw/README.md) | [瑞典語](../sv/README.md) | [他加祿語 (菲律賓語)](../tl/README.md) | [坦米爾語](../ta/README.md) | [泰盧固語](../te/README.md) | [泰語](../th/README.md) | [土耳其語](../tr/README.md) | [烏克蘭語](../uk/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [越南語](../vi/README.md)
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> ```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'
> ```
> 此方式可讓您更快下載完課程所需所有內容。
> 這樣可以讓您以更快的速度取得完成課程所需的所有內容。
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**若您希望支持更多翻譯語言，請參閱 [此處](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**如果您希望支援更多其他語言，請參考此連結 [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
## 加入社群
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## 您將學到什麼
## 您將學習什麼
**[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在本課程中，您將學習：
* 各種人工智慧方法，包括「老派」的符號方法與**知識表示**及推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* **神經網路**與**深度學習**，這是現代 AI 的核心。我們將透過兩個最受歡迎的框架之一用程式碼說明這些重要主題的概念 —— [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 與 [PyTorch](http://pytorch.org)。
* 用於處理影像與文字的**神經架構**。我們將涵蓋近期模型，但可能不太包括最新尖端技術。
* 較不普及的 AI 方法，如**基因演算法**與**多代理系統**。
* 不同的人工智慧方法，包括「老派」的符號方法，利用**知識表示**和推理 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* **神經網路**和**深度學習**，是現代人工智慧的核心。我們將通過兩個最受歡迎的框架 — [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。
* 用於處理圖像和文字的**神經架構**。我們會涵蓋近期模型，但在最新技術方面可能會稍有不足。
* 較不常見的人工智慧方法，如**遺傳演算法**和**多代理系統**。
本課程不涵蓋內容：
本課程不涵蓋的內容：
> [請在 Microsoft Learn 精選中尋找本課程所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [在 Microsoft Learn 集合中查找本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* 關於**AI 在商業上的應用**案例。建議您參加 Microsoft Learn 上的 [商業用戶 AI 入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，或是與 [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**，我們的 [初學者機器學習課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) 有詳細介紹。
* 使用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 的實作 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 服務生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 模組開始。
* 具體的 ML **雲端框架**，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)。您可考慮使用 [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) 與 [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) 學習路徑。
* **對話式 AI** 與 **聊天機器人**。另有專門的 [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，也可參考 [此篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 獲得更多詳情。
* 深度學習背後的**深度數學**。推薦書籍為 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 及 Aaron Courville 合著的 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，並可於線上閱覽 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* **商業中的人工智慧**案例。建議參考 Microsoft Learn 的 [業務使用者人工智慧入門](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 商學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **經典機器學習**，在我們的 [機器學習入門課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) 中已有很好的說明。
* 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。建議先從 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。
* 特定的機器學習**雲端框架**，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)。建議參考 [使用 Azure Machine Learning 建置並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) 與 [使用 Azure Databricks 建置並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) 學習路徑。
* **對話式人工智慧**和**聊天機器人**。另有專門的 [建立對話式人工智慧解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，也可參考 [這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 了解更多細節。
* 深度學習背後的**深度數學**。推薦參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 所著的 [深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，該書亦可線上閱覽：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
若想要逐步了解_雲端 AI_，可參考 [Azure 人工智慧快速入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。
想要對 _雲端 AI_ 主題有個輕鬆的入門，可參考 [Azure 人工智慧入門](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
# 課程內容
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設置您的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智慧入門**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智慧介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號式 AI** |
| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智慧簡介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智慧簡介與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號式人工智慧** |
| 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 | [**神經網路導論**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知器](./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 | [多層感知器與自行架構框架](./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 | [框架導論 (PyTorch/TensorFlow) 與過擬合介紹](./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) |
| III | [**神經網路介紹**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [單層感知器](./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 | [多層感知器與建立我們自己的框架](./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）與過度擬合](./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 | [電腦視覺導論。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) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 與 [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 | [自動編碼器與變分自動編碼器](./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 | [語意分割。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) | |
| 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 | [卷積神經網路](./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 | [預訓練網路與轉移學習](./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 | [自動編碼器與變分自動編碼器（VAE）](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網路與藝術風格轉移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物體偵測](./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 | [文本表示法。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) |
| 16 | [遞迴神經網絡](./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 | [生成式遞迴網絡](./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) |
| 13 | [文本表示。詞袋模型（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 | [語意詞向量。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。訓練你自己的詞向量](./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 | [循環神經網路](./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 | [生成式循環網路](./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 | [變換器。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) | |
| 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) | |
| 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 | **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 | **附錄** | | |
| 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) | |
| 23 | [多代理系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **人工智慧倫理** | | |
| 24 | [人工智慧倫理與負責任的 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 | **額外內容** | | |
| 25 | [多模態網路、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 每堂課包含
* 預讀資料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常依框架區分（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本也包含大量理論內容，理解主題需至少通讀其中一種筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題附有 **實驗室**，讓你有機會嘗試將所學應用到具體問題。
* 部分章節提供指向相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組連結。
* 預讀教材
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常依框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）提供。筆記本內同時包含大量理論內容，為深入了解主題，您需要至少參考其中一個版本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題提供 **實驗室**，讓您有機會把所學應用於具體問題。
* 部份章節附有相關主題的[**微軟學習平台（MS Learn）**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)模組連結。
## 開始上手
## 開始學習
### 🎯 AI 新手？從這裡開始！
如果你是 AI 完全初學者，想快速獲得動手範例，請參考我們的 [**初學者友好範例**](./examples/README.md)！其中包含：
如果您是 AI 完全新手，想快速體驗動手範例，請查看我們的[**初學者友好範例**](./examples/README.md)！這些範例包括：
- 🌟 **Hello AI World** - 你的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡易神經網路** - 從零構建神經網路
- 🌟 **Hello AI World** — 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單神經網路** — 從頭建立一個神經網路
- 🖼️ **圖片分類器** - 使用詳細註解分類圖片
- 🖼️ **影像分類器** - 帶詳細註解的影像分類
- 💬 **文字情感分析** - 分析正面/負面文字
這些範例旨在幫助您在投入完整課程之前了解 AI 概念。
這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前了解 AI 概念。
### 📚 完整課程設置
### 📚 完整課程設定
- 我們建立了一個 [設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，幫助您設定開發環境。 - 對教育工作者，我們也準備了一個 [課程設置課程](./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)
- 我們已建立一個[設定課程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 來協助你設定開發環境。 - 對於教育者，我們也建立了一個[課程設定教學](./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)
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## 認識其他學習者
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如果您在開發過程中有產品回饋或疑問，請造訪我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
若在開發中有產品反饋或疑問，歡迎造訪我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
## 測驗
> **關於測驗的說明**：所有測驗都位於 etc\quiz-app 目錄下的 Quiz-app 資料夾中，或可[線上進行](https://ff-quizzes.netlify.app/)。測驗會從課程中連結，可在本地運行或部署到 Azure；請參照 `quiz-app` 資料夾內的指示。測驗內容正逐步在進行多語言在地化。
> **關於測驗的說明**：所有測驗均包含在 etc\quiz-app 資料夾中的 Quiz-app 資料夾內，或可於[線上此處](https://ff-quizzes.netlify.app/)使用。它們在課程中有連結，測驗應用程式可在本地執行或部署到 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的說明。這些測驗正在逐步本地化。
## 徵求協助
## 尋求協助
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## 特別感謝
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), 博士
* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士
* **🎨 速寫插畫師：** [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)
* **🎨 筆記插畫家：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 測驗創建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 主要貢獻者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## 其他課程
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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)
---
### Azure / Edge / MCP / Agents
@ -181,15 +180,15 @@
[![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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### 產生式 AI 系列
### 生成式 AI 系列
[![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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### 核心學習
[![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)
@ -200,7 +199,7 @@
[![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 系列
[![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)
@ -209,17 +208,17 @@
## 尋求協助
如果您遇到困難或對建立 AI 應用有任何問題，請加入與您一同學習的同學和有經驗的開發人員討論 MCP。這是一個支持性社群，歡迎提問並自由分享知識。
如果你遇到瓶頸或有任何關於開發 AI 應用的問題，加入學習者與資深開發者們的 MCP 討論社群。這是一個支持互助的社群，歡迎提問並自由分享知識。
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