chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 10 changes)
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localizeflow[bot]
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75b5bd34cc
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7a2eae4daf
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README.md
12
README.md
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@ -29,13 +29,23 @@ Explore the world of **Artificial Intelligence** (AI) with our 12-week, 24-lesso
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[Arabic](./translations/ar/README.md) | [Bengali](./translations/bn/README.md) | [Bulgarian](./translations/bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./translations/my/README.md) | [Chinese (Simplified)](./translations/zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](./translations/zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](./translations/zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](./translations/zh-TW/README.md) | [Croatian](./translations/hr/README.md) | [Czech](./translations/cs/README.md) | [Danish](./translations/da/README.md) | [Dutch](./translations/nl/README.md) | [Estonian](./translations/et/README.md) | [Finnish](./translations/fi/README.md) | [French](./translations/fr/README.md) | [German](./translations/de/README.md) | [Greek](./translations/el/README.md) | [Hebrew](./translations/he/README.md) | [Hindi](./translations/hi/README.md) | [Hungarian](./translations/hu/README.md) | [Indonesian](./translations/id/README.md) | [Italian](./translations/it/README.md) | [Japanese](./translations/ja/README.md) | [Kannada](./translations/kn/README.md) | [Korean](./translations/ko/README.md) | [Lithuanian](./translations/lt/README.md) | [Malay](./translations/ms/README.md) | [Malayalam](./translations/ml/README.md) | [Marathi](./translations/mr/README.md) | [Nepali](./translations/ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](./translations/pcm/README.md) | [Norwegian](./translations/no/README.md) | [Persian (Farsi)](./translations/fa/README.md) | [Polish](./translations/pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](./translations/pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](./translations/pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](./translations/pa/README.md) | [Romanian](./translations/ro/README.md) | [Russian](./translations/ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](./translations/sr/README.md) | [Slovak](./translations/sk/README.md) | [Slovenian](./translations/sl/README.md) | [Spanish](./translations/es/README.md) | [Swahili](./translations/sw/README.md) | [Swedish](./translations/sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](./translations/tl/README.md) | [Tamil](./translations/ta/README.md) | [Telugu](./translations/te/README.md) | [Thai](./translations/th/README.md) | [Turkish](./translations/tr/README.md) | [Ukrainian](./translations/uk/README.md) | [Urdu](./translations/ur/README.md) | [Vietnamese](./translations/vi/README.md)
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> **Prefer to Clone Locally?**
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>
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> This repository includes 50+ language translations which significantly increases the download size. To clone without translations, use sparse checkout:
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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>
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> **CMD (Windows):**
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> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> This gives you everything you need to complete the course with a much faster download.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "de"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "75fe3383afc51eaa84b82ace619ffea7",
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"translation_date": "2026-02-06T07:17:38+00:00",
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"original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30",
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"translation_date": "2026-02-28T08:18:13+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "de"
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},
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@ -89,6 +89,12 @@
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"source_file": "lessons/1-Intro/assignment.md",
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"language_code": "de"
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},
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"lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb": {
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"original_hash": "e5690bbc6e5119a96a8172ec7261db67",
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"translation_date": "2026-02-28T08:14:04+00:00",
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"source_file": "lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb",
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"language_code": "de"
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},
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"lessons/2-Symbolic/README.md": {
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"original_hash": "f9f06b266b8b2bfc6b8792ff2bb1bea4",
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"translation_date": "2026-01-15T10:52:48+00:00",
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@ -12,36 +12,45 @@
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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# Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
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# Künstliche Intelligenz für Anfänger – Ein Lehrplan
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| KI für Anfänger - _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan mit 24 Lektionen! Er umfasst praktische Lektionen, Quizze und Laborübungen. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
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Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen Kursprogramm mit 24 Lektionen! Es umfasst praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Tools wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
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### 🌐 Unterstützung mehrerer Sprachen
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### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung
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#### Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & stets aktuell)
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#### Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & Immer Aktuell)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md)
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[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Suaheli](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md)
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> **Möchten Sie lieber lokal klonen?**
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> Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, die die Downloadgröße erheblich vergrößern. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:
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> **Möchtest du es lieber lokal klonen?**
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>
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> Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, die die Downloadgröße erheblich erhöhen. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwende Sparse Checkout:
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> Das gibt Ihnen alles, was Sie benötigen, um den Kurs mit viel schnellerem Download abzuschließen.
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>
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> **CMD (Windows):**
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> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> So erhältst du alles, was du benötigst, um den Kurs mit einem viel schnelleren Download abzuschließen.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Wenn Sie weitere unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, sind diese [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgelistet**
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**Wenn du zusätzliche Übersetzungssprachen wünschst, werden die unterstützten Sprachen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgelistet.**
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## Treten Sie der Community bei
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## Werde Teil der Community
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## Was du lernen wirst
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@ -50,176 +59,174 @@ Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen
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In diesem Lehrplan lernst du:
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* Verschiedene Ansätze zur Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerungen ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die Kernbereiche der modernen KI sind. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks veranschaulichen - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Texten. Wir behandeln aktuelle Modelle, können aber im Bereich des Stands der Technik etwas hinterherhinken.
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* Weniger verbreitete KI-Ansätze wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.
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* Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerungen ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die im Kern moderner KI stehen. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen mit Code in zwei der beliebtesten Frameworks demonstrieren – [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln aktuelle Modelle, könnten aber bei State-of-the-Art etwas eingeschränkt sein.
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* Weniger populäre KI-Ansätze wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.
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Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
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> [Finde alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn-Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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||||
> [Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn-Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Anwendungsfälle für **KI im Geschäftsleben**. Ziehen Sie in Betracht, den Lernpfad [Einführung in KI für Geschäftsanwender](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn zu belegen oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Klassisches Machine Learning**, das in unserem [Machine Learning für Anfänger Lehrplan](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist.
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* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** erstellt wurden. Wir empfehlen, mit Microsoft Learn-Modulen für [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Natürliche Sprachverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und andere zu beginnen.
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* Spezifische ML-**Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Ziehen Sie die Lernpfade [Machine Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht.
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* **Konversationelle KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Konversationelle KI-Lösungen erstellen](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und Sie können auch diesen [Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details nutzen.
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* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Wir empfehlen dafür das Buch [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.
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* Geschäftsanwendungen der **KI im Business**. Ziehe in Betracht, den Lernpfad [Einführung in KI für Geschäftsbenutzer](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn zu absolvieren, oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Klassisches Machine Learning**, welches in unserem [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist.
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* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit Modulen von Microsoft Learn für [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natürliche Sprachverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und andere zu beginnen.
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* Spezifische ML-**Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Erwäge die Nutzung der Lernpfade [Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **Konversationelle KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Konversationelle KI-Lösungen erstellen](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und du kannst auch [diesen Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details lesen.
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* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.
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Für eine sanfte Einführung in _KI in der Cloud_ Themen können Sie den Lernpfad [Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht ziehen.
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Für eine sanfte Einführung in _KI in der Cloud_-Themen kannst du den Lernpfad [Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht ziehen.
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# Inhalt
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| | Lektion Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
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| | Lektion Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Kurseinrichtung](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Richte deine Entwicklungsumgebung ein](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [Kurs-Einrichtung](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Richte deine Entwicklungsumgebung ein](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Einführung in KI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Einführung und Geschichte der KI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **Symbolische KI** |
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| 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Konzeptgraph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
|
||||
| 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Begriffsgraf](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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||||
| III | [**Einführung in neuronale Netzwerke**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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||||
| 03 | [Perzeptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
|
||||
| 04 | [Mehrschichtiges Perzeptron und Erstellung unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Überanpassung](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Erkunde Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Einführung in Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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||||
| 07 | [Faltungsneuronale Netze](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Vortrainierte Netze und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 03 | [Perzeptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Mehrlagiges Perzeptron und Erstellung unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Überanpassung](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Erkunden Sie Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Einführung in Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Konvolutionale neuronale Netzwerke](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN-Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Vortrainierte Netzwerke und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencoder und VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Generative Adversariale Netzwerke & künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 10 | [Generative Adversarial Networks & Künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Semantische Segmentierung. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Erkunde natürliche Sprachverarbeitung auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Textrepräsentation. BOW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Erkunden Sie natürliche Sprachverarbeitung auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Textrepräsentation. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Semantische Wort-Einbettungen. Word2Vec und GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Sprachmodellierung. Eigene Einbettungen trainieren](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Rekurrente neuronale Netze](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Generative rekurrente Netze](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 15 | [Sprachmodellierung. Training eigener Einbettungen](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Rekurrente neuronale Netzwerke](./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) | |
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| 17 | [Generative rekurrente Netzwerke](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 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) | |
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| 19 | [Named Entity Recognition](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 19 | [Benannte Entitätserkennung](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Große Sprachmodelle, Prompt-Programmierung und Few-Shot-Aufgaben](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Andere KI-Techniken** || |
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| 21 | [Genetische Algorithmen](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Deep Reinforcement Learning](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 22 | [Tiefes Verstärkungslernen](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Multi-Agenten-Systeme](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **KI-Ethik** | | |
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| 24 | [KI-Ethik und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Prinzipien für verantwortungsvolle KI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| 24 | [KI-Ethik und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Verantwortungsvolle KI Prinzipien](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Multimodale Netze, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [Multimodale Netzwerke, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Jede Lektion enthält
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* Vorlesematerial
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* Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft frameworkspezifisch sind (**PyTorch** oder **TensorFlow**). Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher müssen Sie mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durchgehen, um das Thema zu verstehen.
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* **Labs**, die für einige Themen verfügbar sind und Ihnen die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem spezifischen Problem anzuwenden.
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* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen abdecken.
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* Vorab-Lesematerial
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* Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (**PyTorch** oder **TensorFlow**) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher muss man mindestens eine Version des Notebooks durchgehen (entweder PyTorch oder TensorFlow), um das Thema zu verstehen.
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* **Labs** sind zu einigen Themen verfügbar, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem konkreten Problem auszuprobieren.
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* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen behandeln.
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## Erste Schritte
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## Loslegen
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### 🎯 Neu bei KI? Beginnen Sie hier!
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### 🎯 Neu bei KI? Hier starten!
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Wenn Sie völlig neu in der KI sind und schnelle, praktische Beispiele möchten, schauen Sie sich unsere [**Einsteigerfreundlichen Beispiele**](./examples/README.md) an! Diese beinhalten:
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Wenn du komplett neu bei KI bist und schnelle, praktische Beispiele möchtest, schau dir unsere [**Einsteigerfreundlichen Beispiele**](./examples/README.md) an! Diese umfassen:
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- 🌟 **Hello AI World** – Ihr erstes KI-Programm (Mustererkennung)
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- 🧠 **Einfaches neuronales Netzwerk** – Erstellen Sie ein neuronales Netzwerk von Grund auf
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- 🖼️ **Bildklassifikator** – Klassifizieren Sie Bilder mit ausführlichen Kommentaren
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- 💬 **Textstimmung** – Analysieren Sie positive/negative Texte
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- 🌟 **Hallo KI Welt** - Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
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- 🧠 **Einfaches neuronales Netzwerk** - Baue ein neuronales Netzwerk von Grund auf auf
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Diese Beispiele sollen Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie sich in den gesamten Lehrplan vertiefen.
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- 🖼️ **Bildklassifikator** - Bilder mit detaillierten Kommentaren klassifizieren
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- 💬 **Text-Stimmungsanalyse** - Positive/negative Texte analysieren
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### 📚 Setup des vollständigen Lehrplans
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Diese Beispiele sollen Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie in das vollständige Curriculum eintauchen.
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### 📚 Vollständige Curriculum-Einrichtung
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- Wir haben eine [Einrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, die Ihnen beim Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine [Curricula-Einrichtungslektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt!
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- Wir haben eine [Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, die Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine [Lehrplan-Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt!
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- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace [ausführt](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Folgen Sie diesen Schritten:
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Führen Sie diese Schritte aus:
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Forken Sie das Repository: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
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Repository forken: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
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Klonen Sie das Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Repository klonen: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Vergessen Sie nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, um es später leichter wiederzufinden.
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Vergessen Sie nicht, dieses Repo zu bewerten (🌟), um es später leichter zu finden.
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## Andere Lernende treffen
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## Treffen Sie andere Lernende
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Treten Sie unserem [offiziellen AI Discord-Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen und sich zu vernetzen sowie Unterstützung zu erhalten.
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Treten Sie unserem [offiziellen AI Discord-Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen, sich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Erstellens haben, besuchen Sie unser [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Aufbaus haben, besuchen Sie unser [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Quizze
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> **Hinweis zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner unter etc\quiz-app oder [Online hier](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sie sind in den Lektionen verlinkt, die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder in Azure bereitgestellt werden; folgen Sie der Anleitung im Ordner `quiz-app`. Sie werden nach und nach lokalisiert.
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> **Eine Anmerkung zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-app-Ordner unter etc\quiz-app oder [online hier](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sie sind von den Lektionen verlinkt, die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app` Ordner. Sie werden nach und nach lokalisiert.
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## Hilfe erwünscht
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Haben Sie Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder erstellen Sie einen Pull Request.
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Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder einen Pull Request.
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## Besonderer Dank
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* **✍️ Hauptautor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Herausgeberin:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🔥 Herausgeber:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Sketchnote-Illustratorin:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Quiz-Erstellerin:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Hauptmitwirkende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Weitere Curricula
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## Andere Lehrpläne
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Unser Team erstellt weitere Curricula! Schauen Sie sich an:
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Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an:
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](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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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Generative AI Serie
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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||||
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-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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### Generative KI-Serie
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Kernlernen
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot Serie
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot-Serie
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Hilfe erhalten
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Wenn Sie feststecken oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps haben, schließen Sie sich anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP an. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
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Wenn Sie feststecken oder Fragen beim Erstellen von KI-Anwendungen haben. Schließen Sie sich anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP an. Es ist eine unterstützende Community, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fehler beim Erstellen haben, besuchen Sie:
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fehler während des Aufbaus haben, besuchen Sie:
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**Haftungsausschluss**:
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Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir um Genauigkeit bemüht sind, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache gilt als maßgebliche Quelle. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Nutzung dieser Übersetzung entstehen.
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**Haftungsausschluss**:
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Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache gilt als maßgebliche Quelle. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die durch die Nutzung dieser Übersetzung entstehen.
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
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@ -18,27 +18,38 @@
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| AI For Beginners - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones. Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es apto para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como la ética en la IA.
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¡Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es amigable para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como ética en IA
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### 🌐 Soporte Multilenguaje
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#### Soportado mediante GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado)
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### 🌐 Soporte Multilingüe
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#### Soportado vía GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado)
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[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](./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)
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> **¿Prefieres Clonar Localmente?**
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> Este repositorio incluye más de 50 traducciones que aumentan considerablemente el tamaño de la descarga. Para clonar sin las traducciones, usa sparse checkout:
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> **¿Prefieres clonar localmente?**
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>
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> Este repositorio incluye más de 50 traducciones de idiomas, lo que incrementa significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin las traducciones, usa sparse checkout:
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> Esto te proporciona todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida.
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>
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> **CMD (Windows):**
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> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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||||
> Esto te dará todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Si deseas que se agreguen idiomas adicionales, están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Si deseas que se soporten idiomas adicionales, estos están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Únete a la Comunidad
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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@ -47,31 +58,31 @@ Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo d
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**[Mapa mental del curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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En este currículo aprenderás:
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En este currículo, aprenderás:
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* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el enfoque "clásico" simbólico con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neuronales** y **Aprendizaje Profundo**, que son el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes usando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede faltar un poco de lo último en el estado del arte.
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* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el "antiguo y bueno" enfoque simbólico con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neuronales** y **Aprendizaje Profundo**, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes usando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes, aunque puede que no estén completamente al día con el estado del arte.
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* Enfoques de IA menos populares, como **Algoritmos Genéticos** y **Sistemas Multi-Agente**.
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Lo que no cubriremos en este currículo:
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> [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Casos de negocio del uso de **IA en negocios**. Considera seguir la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocio](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o la [Escuela de Negocios de IA](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Casos de negocio de usar **IA en los Negocios**. Considera tomar la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o [Escuela de Negocios de IA](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Aprendizaje Automático Clásico**, que está bien descrito en nuestro [Currículo de Aprendizaje Automático para Principiantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Aplicaciones prácticas de IA construidas usando **[Servicios Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto recomendamos comenzar con módulos de Microsoft Learn para [visón](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
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* **Frameworks específicos de ML en la Nube**, tales como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construye y opera soluciones de machine learning con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** y **Chat Bots**. Hay una ruta de aprendizaje separada [Crea soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes referirte a [este post del blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles.
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||||
* **Matemáticas Profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Aplicaciones prácticas de IA construidas usando **[Servicios Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto, recomendamos que comiences con los módulos de Microsoft Learn para [visión](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
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* **Frameworks específicos de ML en la Nube**, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Construir y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construir y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** y **Chat Bots**. Existe una ruta de aprendizaje separada [Crear soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes consultar [esta publicación en blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles.
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||||
* **Matemáticas Profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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||||
Para una introducción suave a los temas de _IA en la Nube_ podrías considerar la Ruta de Aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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||||
Para una introducción suave a temas de _IA en la Nube_ puedes considerar tomar la ruta de aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Contenido
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| | Enlace a la Lección | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
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| | Enlace de la Lección | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu Entorno de Desarrollo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu entorno de desarrollo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introducción a la IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introducción e Historia de la IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Simbólica** |
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@ -90,81 +101,79 @@ Para una introducción suave a los temas de _IA en la Nube_ podrías considerar
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| 12 | [Segmentación Semántica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Procesamiento de Lenguaje Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorar Procesamiento de Lenguaje Natural en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Representación de Texto. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Incrustaciones semánticas de palabras. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelado del Lenguaje. Entrenamiento de tus propias incrustaciones](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
|
||||
| 14 | [Embeddings de palabras semánticos. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelado de Lenguaje. Entrenando tus propios embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Redes Neuronales Recurrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Redes Recurrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 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) | |
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| 19 | [Reconocimiento de Entidades Nombradas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Modelos de Lenguaje Grandes, Programación de Prompts y Tareas Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| 20 | [Modelos de Lenguaje Grandes, Programación de Prompts y Tareas con Pocos Ejemplos](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Otras Técnicas de IA** || |
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| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Cuaderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizaje por Refuerzo Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemas Multiagente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Ética en IA** | | |
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| 24 | [Ética en IA y IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principios de IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| 24 | [Ética en IA e IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principios de IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Redes Multi-Modales, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [Redes Multimodales, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Cada lección contiene
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* Material de lectura previa
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* Cuadernos ejecutables de Jupyter, que a menudo son específicos para el framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema debes revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
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* **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te ofrecen la oportunidad de intentar aplicar el material aprendido a un problema específico.
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* Cuadernos Jupyter ejecutables, que a menudo son específicos del framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
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* **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te dan la oportunidad de intentar aplicar el material aprendido a un problema específico.
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* Algunas secciones contienen enlaces a módulos de [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cubren temas relacionados.
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## Comenzando
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### 🎯 ¿Nuevo en IA? ¡Empieza aquí!
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Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos prácticos y rápidos, consulta nuestros [**Ejemplos para Principiantes**](./examples/README.md)! Estos incluyen:
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Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos rápidos y prácticos, consulta nuestros [**Ejemplos para Principiantes**](./examples/README.md). Estos incluyen:
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- 🌟 **Hola Mundo IA** - Tu primer programa de IA (reconocimiento de patrones)
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- 🧠 **Red Neuronal Simple** - Construye una red neuronal desde cero
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- 🖼️ **Clasificador de Imágenes** - Clasifica imágenes con comentarios detallados
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- 💬 **Análisis de Sentimiento de Texto** - Analiza texto positivo/negativo
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- 🖼️ **Clasificador de imágenes** - Clasifica imágenes con comentarios detallados
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- 💬 **Sentimiento de texto** - Analiza texto positivo/negativo
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Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a entender conceptos de IA antes de profundizar en el currículo completo.
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Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a entender conceptos de IA antes de sumergirte en el plan de estudios completo.
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### 📚 Configuración completa del currículo
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### 📚 Configuración del plan de estudios completo
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- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del plan de estudios](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)
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- Cómo [Ejecutar el código en VSCode o en un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md).
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- Cómo [Ejecutar el código en VSCode o Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Sigue estos pasos:
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Bifurca el repositorio: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
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Haz un fork del repositorio: haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
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Clona el repositorio: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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No olvides marcar con estrella (🌟) este repositorio para encontrarlo más fácilmente luego.
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No olvides darle estrella (🌟) a este repositorio para encontrarlo más fácilmente después.
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## Conoce a otros estudiantes
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Únete a nuestro [servidor oficial de Discord de AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conocer y conectarte con otros estudiantes que toman este curso y recibir apoyo.
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Únete a nuestro [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conocer y conectar con otros estudiantes que están tomando este curso y obtener apoyo.
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Si tienes retroalimentación sobre el producto o preguntas mientras construyes, visita nuestro [Foro de Desarrolladores de Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Si tienes comentarios o preguntas sobre el producto mientras construyes, visita nuestro [Foro de Desarrolladores de Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Cuestionarios
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> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [En línea Aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/) Están enlazados desde dentro de las lecciones. La aplicación del cuestionario se puede ejecutar localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando gradualmente.
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> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [En línea Aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/). Están vinculados desde dentro de las lecciones; la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando gradualmente.
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## Se busca ayuda
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¿Tienes sugerencias o encontraste errores ortográficos o en el código? Abre un problema o crea una solicitud de extracción.
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¿Tienes sugerencias o encontraste errores ortográficos o de código? Abre un issue o crea un pull request.
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## Agradecimientos especiales
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* **✍️ Autor principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Ilustradora de sketchnotes:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creadora de cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores principales:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **🎨 Ilustrador de Sketchnotes:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creador de Cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores Principales:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Otros planes de estudios
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## Otros Currículos
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¡Nuestro equipo produce otros planes de estudios! Revisa:
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¡Nuestro equipo produce otros currículos! Mira:
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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@ -180,7 +189,7 @@ Si tienes retroalimentación sobre el producto o preguntas mientras construyes,
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie de IA Generativa
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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@ -188,8 +197,8 @@ Si tienes retroalimentación sobre el producto o preguntas mientras construyes,
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[-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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---
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### Aprendizaje básico
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### Aprendizaje Básico
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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@ -199,26 +208,26 @@ Si tienes retroalimentación sobre el producto o preguntas mientras construyes,
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Serie Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## Obtener ayuda
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Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA. Únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad de apoyo donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
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Si te quedas atascado o tienes alguna pregunta sobre la construcción de aplicaciones de IA, únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad solidaria donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Si tienes retroalimentación sobre el producto o encuentras errores mientras construyes, visita:
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Si tienes comentarios sobre el producto o errores mientras construyes, visita:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**Aviso legal**:
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables por malentendidos o interpretaciones erróneas derivadas del uso de esta traducción.
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**Descargo de responsabilidad**:
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "fr"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "75fe3383afc51eaa84b82ace619ffea7",
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"translation_date": "2026-02-06T07:13:51+00:00",
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"original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30",
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"translation_date": "2026-02-28T08:15:36+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "fr"
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},
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@ -89,6 +89,12 @@
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"source_file": "lessons/1-Intro/assignment.md",
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"language_code": "fr"
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},
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"lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb": {
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"translation_date": "2026-02-28T08:13:38+00:00",
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"source_file": "lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb",
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"language_code": "fr"
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"lessons/2-Symbolic/README.md": {
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||||
"translation_date": "2026-01-15T10:43:40+00:00",
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@ -18,28 +18,37 @@
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| AI For Beginners - _Sketchnote par [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explorez le monde de l'**Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il comprend des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
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Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il comprend des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
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### 🌐 Support Multilingue
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#### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à Jour)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (Simplifié)](../zh-CN/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Taïwan)](../zh-TW/README.md) | [Croate](../hr/README.md) | [Tchèque](../cs/README.md) | [Danois](../da/README.md) | [Néerlandais](../nl/README.md) | [Estonien](../et/README.md) | [Finnois](../fi/README.md) | [Français](./README.md) | [Allemand](../de/README.md) | [Grec](../el/README.md) | [Hébreu](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongrois](../hu/README.md) | [Indonésien](../id/README.md) | [Italien](../it/README.md) | [Japonais](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coréen](../ko/README.md) | [Lituanien](../lt/README.md) | [Malais](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Népalais](../ne/README.md) | [Pidgin Nigérian](../pcm/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../pt-BR/README.md) | [Portugais (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Pendjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roumain](../ro/README.md) | [Russe](../ru/README.md) | [Serbe (Cyrillique)](../sr/README.md) | [Slovaque](../sk/README.md) | [Slovène](../sl/README.md) | [Espagnol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suédois](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamoul](../ta/README.md) | [Télougou](../te/README.md) | [Thaï](../th/README.md) | [Turc](../tr/README.md) | [Ukrainien](../uk/README.md) | [Ourdou](../ur/README.md) | [Vietnamien](../vi/README.md)
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[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (Simplifié)](../zh-CN/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croate](../hr/README.md) | [Tchèque](../cs/README.md) | [Danois](../da/README.md) | [Néerlandais](../nl/README.md) | [Estonien](../et/README.md) | [Finnois](../fi/README.md) | [Français](./README.md) | [Allemand](../de/README.md) | [Grec](../el/README.md) | [Hébreu](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongrois](../hu/README.md) | [Indonésien](../id/README.md) | [Italien](../it/README.md) | [Japonais](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coréen](../ko/README.md) | [Lituanien](../lt/README.md) | [Malais](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Népalais](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeria](../pcm/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../pt-BR/README.md) | [Portugais (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Pendjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roumain](../ro/README.md) | [Russe](../ru/README.md) | [Serbe (Cyrillique)](../sr/README.md) | [Slovaque](../sk/README.md) | [Slovène](../sl/README.md) | [Espagnol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suédois](../sv/README.md) | [Tagalog (Philippin)](../tl/README.md) | [Tamoul](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thaï](../th/README.md) | [Turc](../tr/README.md) | [Ukrainien](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamien](../vi/README.md)
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> **Préférez cloner localement ?**
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> Ce dépôt inclut plus de 50 traductions, ce qui augmente considérablement la taille du téléchargement. Pour cloner sans les traductions, utilisez le checkout partiel :
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> **Vous préférez cloner localement ?**
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>
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> Ce dépôt inclut plus de 50 traductions, ce qui augmente significativement la taille du téléchargement. Pour cloner sans les traductions, utilisez le sparse checkout :
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>
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> **Bash / macOS / Linux :**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour suivre le cours avec un téléchargement bien plus rapide.
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>
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||||
> **CMD (Windows) :**
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||||
> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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||||
> cd AI-For-Beginners
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||||
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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||||
> ```
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>
|
||||
> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Si vous souhaitez disposer de langues de traduction supplémentaires, elles sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Si vous souhaitez que d'autres langues de traduction soient ajoutées, les langues prises en charge sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Rejoignez la Communauté
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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@ -50,169 +59,169 @@ Explorez le monde de l'**Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme d
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Dans ce programme, vous apprendrez :
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* Différentes approches de l'Intelligence Artificielle, y compris l'approche symbolique « classique » avec la **Représentation des Connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* Les **Réseaux de Neurones** et le **Deep Learning**, qui sont au cœur de l'IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants à l'aide de code dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
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* Les **Architectures Neurales** pour travailler avec les images et le texte. Nous couvrirons des modèles récents mais qui peuvent être un peu en retard sur l'état de l'art.
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* Des approches moins populaires de l'IA, telles que les **Algorithmes Génétiques** et les **Systèmes Multi-Agents**.
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* Différentes approches de l'intelligence artificielle, y compris l'approche symbolique "classique" avec la **représentation des connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* Les **réseaux de neurones** et **l'apprentissage profond**, qui sont au cœur de l'IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants en codant dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
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* Les **architectures neuronales** pour travailler avec les images et le texte. Nous couvrirons les modèles récents, même si cela peut manquer un peu des dernières avancées.
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* Les approches IA moins populaires, comme les **algorithmes génétiques** et les **systèmes multi-agents**.
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Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :
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> [Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Les cas d'utilisation de l'**IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en coopération avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Le **Machine Learning Classique**, bien décrit dans notre [programme Machine Learning pour Débutants](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Des applications pratiques d’IA construites avec les **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous recommandons de commencer par des modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[l’IA Générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et autres.
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* Des **Frameworks Cloud** spécifiques de ML, tels que [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours d’apprentissage [Construire et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Construire et exploiter des solutions de machine learning avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* L’**IA conversationnelle** et les **Chat Bots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d'IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), vous pouvez également consulter [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
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* Les **Mathématiques Avancées** du deep learning. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, également disponible en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Les cas d'utilisation de l’**IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en coopération avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Le **Machine Learning classique**, bien décrit dans notre programme [Machine Learning for Beginners](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Les applications pratiques d’IA construites en utilisant les **[Services cognitifs](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et autres.
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* Les **frameworks cloud spécifiques au ML**, tels que [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours [Créer et exploiter des solutions de ML avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Créer et exploiter des solutions ML avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* L’**IA conversationnelle** et les **chatbots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d’IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), et vous pouvez aussi consulter [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
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* Les **mathématiques approfondies** derrière l'apprentissage profond. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) d’Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, disponible également en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Pour une introduction douce aux sujets _IA dans le Cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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Pour une introduction en douceur aux thèmes de _l'IA dans le cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Contenu
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| | Lien vers la Leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| :-: | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Installation du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurer votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduction à l’IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduction et histoire de l’IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| | Lien de la Leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configuration du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurez votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduction à l'IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduction et histoire de l'IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Symbolique** |
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| 02 | [Représentation des connaissances et systèmes experts](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de Concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introduction aux réseaux de neurones**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 02 | [Représentation des Connaissances et Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de Concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introduction aux Réseaux Neuronaux**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron multicouche et création de notre propre framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introduction aux frameworks (PyTorch/TensorFlow) et surapprentissage](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Vision par ordinateur**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explorez la vision par ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introduction à la vision par ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Réseaux de neurones convolutionnels](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architectures CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Réseaux pré-entraînés et apprentissage par transfert](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d'entraînement](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencodeurs et VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Réseaux antagonistes génératifs & transfert de style artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Détection d'objets](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentation sémantique. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Traitement du langage naturel**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorez le traitement du langage naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Représentation du texte. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embeddings sémantiques. Word2Vec et GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modélisation du langage. Entraîner vos propres embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Réseaux neuronaux récurrents](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Réseaux récurrents génératifs](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multicouche et Création de notre propre Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introduction aux Frameworks (PyTorch/TensorFlow) et Sur-apprentissage](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Vision par Ordinateur**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explorez la Vision par Ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introduction à la Vision par Ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Réseaux Neuronaux Convolutifs](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architectures CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Réseaux Pré-entraînés et Apprentissage par Transfert](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d'Entraînement](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencodeurs et VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Réseaux Adverses Génératifs & Transfert de Style Artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Détection d'Objets](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentation Sémantique. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Traitement du Langage Naturel**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorez le Traitement du Langage Naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Représentation de texte. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Incorporations sémantiques de mots. Word2Vec et GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modélisation du Langage. Entraîner ses propres embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Réseaux Neuronaux Récurrents](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Réseaux Récurrents Génératifs](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 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) | |
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| 19 | [Reconnaissance d'entités nommées](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Grands modèles de langage, programmation par prompt et tâches few-shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Autres techniques d'IA** || |
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| 21 | [Algorithmes génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Apprentissage par renforcement profond](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Systèmes multi-agents](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| 19 | [Reconnaissance d'Entités Nommées](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Grands Modèles de Langage, Programmation par Prompts et Tâches Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Autres Techniques d'IA** || |
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| 21 | [Algorithmes Génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Apprentissage par Renforcement Profond](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Systèmes Multi-Agents](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Éthique de l'IA** | | |
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| 24 | [Éthique de l'IA et IA responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn : Principes d'IA responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Suppléments** | | |
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| 25 | [Réseaux multi-modaux, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 24 | [Éthique de l'IA et IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn : Principes de l'IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Réseaux Multi-Modaux, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Chaque leçon contient
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* Matériel de pré-lecture
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* Carnets Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le carnet exécutable contient également beaucoup de matériel théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez parcourir au moins une version du carnet (soit PyTorch, soit TensorFlow).
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* **Laboratoires** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'occasion d'essayer d'appliquer le matériel que vous avez appris à un problème spécifique.
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* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets connexes.
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* Du matériel de pré-lecture
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* Des notebooks Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le notebook exécutable contient également beaucoup de matériel théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez parcourir au moins une version du notebook (soit PyTorch soit TensorFlow).
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* Des **labs** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l’opportunité d’essayer d’appliquer le matériel appris à un problème spécifique.
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* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets associés.
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## Pour commencer
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## Commencer
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### 🎯 Nouveau en IA ? Commencez ici !
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Si vous débutez complètement en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples pour débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
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Si vous êtes complètement novice en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples adaptés aux débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
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- 🌟 **Hello AI World** - Votre premier programme d’IA (reconnaissance de motifs)
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- 🧠 **Réseau neuronal simple** - Construire un réseau neuronal à partir de zéro
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- 🌟 **Hello AI World** - Votre premier programme d'IA (reconnaissance de motifs)
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- 🧠 **Réseau de neurones simple** - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro
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- 🖼️ **Classificateur d'images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
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- 💬 **Sentiment du texte** - Analysez un texte positif/négatif
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- 💬 **Analyse du sentiment du texte** - Analysez les textes positifs/négatifs
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Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d'IA avant de plonger dans le programme complet.
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Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts de l'IA avant de plonger dans le programme complet.
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### 📚 Configuration du programme complet
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### 📚 Configuration du programme complet
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- Nous avons créé une [leçon d'installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement. - Pour les enseignants, nous avons aussi créé une [leçon d'installation du programme](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) pour vous !
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- Nous avons créé une [leçon d'installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement.
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- Pour les éducateurs, nous avons également créé une [leçon de configuration du programme](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) !
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- Comment [exécuter le code dans VSCode ou un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Suivez ces étapes :
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Suivez ces étapes :
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Forkez le dépôt : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
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Forker le dépôt : cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
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Clonez le dépôt : `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Cloner le dépôt : `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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N'oubliez pas d'ajouter une étoile (🌟) à ce repo pour le retrouver plus facilement plus tard.
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N'oubliez pas de mettre une étoile (🌟) à ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
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## Rencontrez d'autres apprenants
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## Rencontrez d'autres apprenants
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Rejoignez notre [serveur Discord officiel AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d'autres apprenants suivant ce cours et obtenir du support.
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Rejoignez notre [serveur Discord officiel AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d'autres apprenants suivant ce cours et obtenir de l'aide.
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Si vous avez des retours sur le produit ou des questions pendant votre développement, visitez notre [forum développeur Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Si vous avez des retours produit ou des questions pendant votre apprentissage, visitez notre [Forum développeurs Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Quiz
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## Quiz
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> **Une note à propos des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/) Ils sont liés depuis les leçons, l'application de quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés.
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> **Une note au sujet des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/) Ils sont liés depuis les leçons, l'application quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés.
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## Aide demandée
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## Appel à contribution
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Avez-vous des suggestions ou avez-vous trouvé des fautes d'orthographe ou des erreurs de code ? Ouvrez un ticket ou créez une demande de tirage.
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Avez-vous des suggestions ou avez-vous trouvé des fautes d’orthographe ou des erreurs dans le code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.
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## Remerciements particuliers
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## Remerciements particuliers
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* **✍️ Auteur principal :** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Éditeur :** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustrateur Sketchnote :** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Créateur de quiz :** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contributeurs principaux :** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✍️ Auteur principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Éditeur:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratrice Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Créateurs de quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contributeurs principaux:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Autres programmes
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## Autres programmes
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Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez :
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Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez :
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### LangChain
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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### Série IA Générative
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-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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### Série IA Générative
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-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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### Apprentissage de base
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Apprentissage fondamental
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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### Série Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Obtenir de l'aide
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## Obtenir de l'aide
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Si vous êtes bloqué ou avez des questions à propos du développement d'applications IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés pour discuter de MCP. C'est une communauté de soutien où les questions sont les bienvenues et le savoir est partagé librement.
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Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés dans les discussions sur MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont bienvenues et où les connaissances sont librement partagées.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Si vous avez des retours sur le produit ou trouvez des erreurs pendant le développement, visitez :
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Si vous avez des retours produit ou des erreurs lors de la création, visitez :
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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@ -220,5 +229,5 @@ Si vous avez des retours sur le produit ou trouvez des erreurs pendant le dével
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**Avertissement** :
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Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue natale doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour les informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction professionnelle réalisée par un humain. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.
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Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforçons d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d’origine doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, une traduction professionnelle réalisée par un humain est recommandée. Nous ne saurions être tenus responsables des malentendus ou interprétations erronées résultant de l’utilisation de cette traduction.
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