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4
translations/ur/.co-op-translator.json
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@ -6,8 +6,8 @@
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188
translations/ur/README.md
View File

@ -12,24 +12,24 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# نوآموزوں کے لیے مصنوعی ذہانت - ایک نصاب
# ابتدائی افراد کے لیے مصنوعی ذہانت - ایک نصاب
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| نوآموزوں کے لیے مصنوعی ذہانت - _اسکیچ نوٹ بذریعہ [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
| ابتدائیوں کے لیے AI - _اسکیچنوٹ از [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
ہمارے 12 ہفتوں، 24 اسباق پر مشتمل نصاب کے ساتھ **مصنوعی ذہانت** (AI) کی دنیا کو دریافت کریں! اس میں عملی اسباق، کوئزز، اور لیبز شامل ہیں۔ نصاب نوآموزوں کے لیے موزوں ہے اور اس میں TensorFlow اور PyTorch جیسے ٹولز کے ساتھ ساتھ AI میں اخلاقیات بھی شامل ہیں۔
ہمارے 12 ہفتوں، 24 اسباق کے نصاب کے ساتھ **مصنوعی ذہانت** (AI) کی دنیا کو دریافت کریں! اس میں عملی اسباق، کوئزز، اور لیب شامل ہیں۔ نصاب ابتدائی افراد کے لیے موزوں ہے اور TensorFlow اور PyTorch جیسے ٹولز کے ساتھ ساتھ AI میں اخلاقیات کو بھی کور کرتا ہے۔
### 🌐 کثیرالزبان تعاون
### 🌐 کثیر اللسانی معاونت
#### گٹ ہب ایکشن کے ذریعے تعاون یافتہ (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)
#### GitHub ایکشن کے ذریعے معاونت (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](./README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
[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) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](./README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **مقامی طور پر کلون کرنے کو ترجیح دیتے ہیں؟**
> **مقامی طور پر کلون کرنا پسند کریں گے؟**
>
> یہ ذخیرہ 50+ زبانوں میں ترجمے شامل کرتا ہے جو ڈاؤن لوڈ کے سائز کو نمایاں طور پر بڑھاتے ہیں۔ بغیر ترجمے کے کلون کرنے کے لیے sparse checkout استعمال کریں:
> یہ ذخیرہ 50+ زبانوں کے تراجم پر مشتمل ہے جو ڈاؤن لوڈ کے سائز میں نمایاں اضافہ کرتے ہیں۔ بغیر تراجم کے کلون کرنے کے لیے sparse checkout استعمال کریں:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -45,10 +45,10 @@
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> یہ آپ کو کورس مکمل کرنے کے لیے سب کچھ فراہم کرتا ہے، اور ڈاؤن لوڈ بہت تیز ہو جاتا ہے۔
> اس سے آپ کو ہر وہ چیز ملے گی جس کی آپ کو کورس مکمل کرنے کے لیے ضرورت ہے، بہت تیز ڈاؤن لوڈ کے ساتھ۔
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**اگر آپ اضافی زبانوں میں ترجمہ چاہتے ہیں تو یہاں دی گئی فہرست میں سے درخواست کریں [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**اگر آپ چاہتے ہیں کہ اضافی ترجمے کی زبانیں شامل ہوں تو وہ [یہاں](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) درج ہیں۔**
## کمیونٹی میں شامل ہوں
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
@ -57,123 +57,123 @@
**[کورس کا مائنڈ میپ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
اس نصاب میں آپ سیکھیں گے:
اس نصاب میں، آپ سیکھیں گے:
* مصنوعی ذہانت کے مختلف طریقے، بشمول "پرانی اچھی" علامتی طریقہ کار جس میں **علم کی نمائندگی** اور استدلال شامل ہے ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))۔
* **نیورل نیٹ ورکس** اور **ڈیپ لرننگ**، جو جدید AI کی بنیاد ہیں۔ ہم ان اہم موضوعات کے پیچھے کے تصورات کو دو معروف فریم ورکس - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) اور [PyTorch](http://pytorch.org) - میں کوڈ کے ذریعے بیان کریں گے۔
* تصویروں اور متن کے ساتھ کام کرنے کے لیے **نیورل آرکیٹیکچرز**۔ ہم حالیہ ماڈلز کا احاطہ کریں گے مگر ہوسکتا ہے کہ جدید ترین خصوصیات میں کچھ کمی ہو۔
* کم مقبول AI طریقے، جیسے کہ **جینیٹک الگورتھمز** اور **ملٹی ایجنٹ سسٹمز**۔
* مصنوعی ذہانت کے مختلف طریقے، جن میں "پرانی اچھی" علامتی طریقہ شامل ہے جو **علم کی نمائندگی** اور استدلال ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) کے ساتھ ہے۔
* **نیورل نیٹ ورکس** اور **گہری تعلیم**، جو جدید AI کی بنیاد ہیں۔ ہم ان اہم موضوعات کے پیچھے تصورات کو دو سب سے مشہور فریم ورک کے کوڈ کے ذریعے واضح کریں گے - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) اور [PyTorch](http://pytorch.org)۔
* تصویروں اور متن کے لیے **نیورل آرکیٹیکچرز**۔ ہم حالیہ ماڈلز کو کور کریں گے لیکن ممکن ہے کچھ حد تک موجودہ جدید ترین حالت سے کم ہوں۔
* کم مشہور AI طریقے، جیسے کہ **جینیاتی الگورتھمز** اور **کئی ایجنٹ نظام**۔
ہم اس نصاب میں جن موضوعات کا احاطہ نہیں کریں گے:
ہم اس نصاب میں کیا کور نہیں کریں گے:
> [اس کورس کے تمام اضافی وسائل ہمارے Microsoft Learn کلیکشن میں تلاش کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [اس کورس کے لیے تمام اضافی وسائل ہمارے Microsoft Learn کلیکشن میں دیکھیں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **کاروبار میں AI** کے استعمال کے کاروباری معاملات۔ آپ [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستہ، یا [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) جو [INSEAD](https://www.insead.edu/) کے تعاون سے تیار کیا گیا ہے، اختیار کر سکتے ہیں۔
* **روایتی مشین لرننگ**، جس کی تفصیل ہمارے [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) میں موجود ہے۔
* عملی AI ایپلیکیشنز جو **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** کے استعمال سے بنائی گئی ہیں۔ اس کے لیے ہم تجویز کرتے ہیں کہ آپ Microsoft Learn کے ماڈیولز سے [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، [طبیعی زبان کی پروسیسنگ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، **[Azure OpenAI Service کے ساتھ Generative AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** اور دیگر ماڈیولز کے ساتھ آغاز کریں۔
* مخصوص مشین لرننگ **کلاؤڈ فریم ورکس**، جیسے کہ [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، یا [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)۔ آپ [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) اور [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستے استعمال کر سکتے ہیں۔
* **مکالماتی AI** اور **چیٹ بوٹس**۔ ایک الگ [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستہ موجود ہے، اور آپ تفصیل کے لیے [اس بلاگ پوسٹ](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) کو بھی دیکھ سکتے ہیں۔
* **گہرے ریاضیاتی اصول** جو ڈیپ لرننگ کے پیچھے ہیں۔ اس کے لیے ہم Ian Goodfellow، Yoshua Bengio اور Aaron Courville کی کتاب [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) تجویز کرتے ہیں، جو آن لائن بھی دستیاب ہے [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) پر۔
* کاروباری معاملات میں **AI کا استعمال**۔ Microsoft Learn پر [کاروباری صارفین کے لیے AI کا تعارف](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) سیکھنے کا راستہ، یا [AI بزنس اسکول](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، جو [INSEAD](https://www.insead.edu/) کے تعاون سے تیار کیا گیا ہے، لینے پر غور کریں۔
* **روایتی مشین لرننگ**، جو ہمارے [Beginners کے لیے مشین لرننگ نصاب](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) میں اچھی طرح بیان کی گئی ہے۔
* عملی AI اطلاقات جو **[کگنیٹیو سروسز](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** کا استعمال کرتے ہیں۔ اس کے لیے ہم Microsoft Learn پر [ویژن](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، [قدرتی زبان کی پروسیسنگ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، **[ایزور اوپن AI سروس کے ساتھ جنریٹیو AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** اور دیگر ماڈیولز سے شروع کرنے کی سفارش کرتے ہیں۔
* مخصوص ML **کلاؤڈ فریم ورکس**، جیسے کہ [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)، یا [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)۔ [Azure Machine Learning کے ساتھ مشین لرننگ حل بنائیں اور چلائیں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) اور [Azure Databricks کے ساتھ مشین لرننگ حل بنائیں اور چلائیں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) سیکھنے کے راستے استعمال کرنے پر غور کریں۔
* **بات چیت والی AI** اور **چیٹ بوٹس**۔ ایک علیحدہ [بات چیت والی AI حل بنائیں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) سیکھنے کا راستہ موجود ہے، اور مزید تفصیل کے لیے آپ [اس بلاگ پوسٹ](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) کا بھی حوالہ دے سکتے ہیں۔
* گہری تعلیم کے پیچھے ****گہرا ریاضیاتی مطالعہ****۔ اس کے لیے ہم Ian Goodfellow، Yoshua Bengio اور Aaron Courville کی کتاب [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) کی سفارش کریں گے، جو آن لائن [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) پر بھی دستیاب ہے۔
AI کو کلاؤڈ میں ہلکے انداز میں سمجھنے کے لیے آپ [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) لرننگ راستہ لے سکتے ہیں۔
_Cloud میں AI_ موضوعات کا نرم تعارف کے لیے آپ [ایزور پر مصنوعی ذہانت کے ساتھ شروعات کریں](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) سیکھنے کا راستہ لینے پر غور کر سکتے ہیں۔
# مواد
| | سبق کا لنک | PyTorch/Keras/TensorFlow | لیب |
| | سبق کا لنک | PyTorch/Keras/TensorFlow | لیب |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [کورس سیٹ اپ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [اپنا ڈیولپمنٹ ماحول سیٹ کریں](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| 0 | [کورس سیٹ اپ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [اپنے ترقیاتی ماحول کو سیٹ اپ کریں](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI کا تعارف**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AI کا تعارف اور تاریخ](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **علامتی AI** |
| 02 | [نالج ریپریزنٹیشن اور ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [اونٹولوجی](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[تصوری گراف](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| 02 | [علمی نمائندگی اور ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [ماہر نظام](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [اونٹولوجی](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[تصوری خاکہ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**نیورل نیٹ ورکس کا تعارف**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [پرسیپٹرون](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [نوٹ بُک](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [کثیر پرت والا پرسیپٹرون اور اپنا فریم ورک بنانا](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [نوٹ بُک](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [فریم ورکس کا تعارف (پائی ٹورچ / ٹینسر فلو) اور اوورفٹنگ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [کیراس](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**کمپیوٹر وژن**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [پائی ٹورچ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [ٹینسر فلو](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [مائیکروسافٹ ایزور پر کمپیوٹر وژن دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [کمپیوٹر وژن کا تعارف۔ اوپن سی وی](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [نوٹ بُک](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN فن تعمیرات](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [پہلے سے تربیت یافتہ نیٹ ورکس اور ٹرانسفر لرننگ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) اور [ٹریننگ ٹرکس](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [آٹو انکوڈرز اور وی اے ای](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [جنریٹو ایڈورسیریل نیٹ ورکس اور آرٹسٹک اسٹائل ٹرانسفر](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [آبجیکٹ ڈٹیکشن](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [سیمنٹک سیگمنٹیشن۔ یو-نیٹ](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**قدرتی زبان کی پروسیسنگ**](./lessons/5-NLP/README.md) | [پائی ٹورچ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[ٹینسر فلو](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [مائیکروسافٹ ایزور پر قدرتی زبان کی پروسیسنگ دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [متن کی نمائندگی۔ باو/ٹی ایف-آئی ڈی ایف](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [پائی ٹورچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [سیمنٹک ورڈ ایمبیڈنگز۔ ورڈ2ویک اور گلوو](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [پائی ٹورچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [زبان کی ماڈلنگ۔ اپنی ایمبیڈنگز کی تربیت](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [پائی ٹورچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [ریکارنٹ نیورل نیٹ ورکس](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [پائی ٹورچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [جنریٹو ریکارنٹ نیٹ ورکس](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [پائی ٹورچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [ٹرانسفارمرز۔ بی ای آر ٹی۔](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [پائی ٹورچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [نامزد ادارے کی شناخت](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [ٹینسر فلو](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [بڑے زبان کے ماڈلز، پرامپٹ پروگرامنگ اور چند شوٹ کے کام](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [پائی ٹورچ](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **دیگر AI تکنیکس** || |
| 21 | [جینیاتی الگورتھمز](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [نوٹ بُک](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [گہری تقویت سیکھنا](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [پائی ٹورچ](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[ٹینسر فلو](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [کئی ایجنٹ نظام](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| 03 | [پرسیپٹران](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [ملٹی لئیرڈ پرسیپٹران اور ہمارا اپنا فریم ورک بنانا](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [فریم ورکس کا تعارف (پائی ٹارچ/ٹینسر فلو) اور اوورفٹنگ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [کیراس](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [لیب](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**کمپیوٹر وژن**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [پائی ٹارچ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [ٹینسر فلو](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [مائیکروسافٹ ایجور پر کمپیوٹر وژن کو دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [کمپیوٹر وژن کا تعارف۔ اوپن سی وی](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [کنولوشنل نیورل نیٹ ورکس](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [سی این این آرکیٹیکچرز](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [پری ٹرینڈ نیٹ ورکس اور ٹرانسفر لرننگ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) اور [ٹریننگ ٹرکس](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [آٹو اینکوڈرز اور وی اے ایز](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس اور فنکارانہ اسٹائل ٹرانسفر](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [آبجیکٹ کی شناخت](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [لیب](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [سیمانٹک سیگمنٹیشن۔ یو-نیٹ](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**قدرتی زبان کی پراسیسنگ**](./lessons/5-NLP/README.md) | [پائی ٹارچ](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[ٹینسر فلو](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [مائیکروسافٹ ایجور پر قدرتی زبان کی پراسیسنگ کو دریافت کریں](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [متن کی نمائندگی۔ بو/ٹی ایف-آئی ڈی ایف](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [پائی ٹارچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [سیمانٹک ورڈ ایمبیڈنگز۔ ورڈ2ویک اور گلوو](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [پائی ٹارچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [زبان کی ماڈلنگ۔ اپنی ایمبیڈنگز کی تربیت](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [پائی ٹارچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [ریکرینٹ نیورل نیٹ ورکس](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [پائی ٹارچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [جنریٹو ریکرینٹ نیٹ ورکس](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [پائی ٹارچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [ٹرانسفارمرز۔ برٹ۔](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [پائی ٹارچ](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[ٹینسر فلو](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [نم شدہ ہستی کی شناخت](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [ٹینسر فلو](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [بڑے زبان کے ماڈلز، پرامپٹ پروگرامنگ اور کم نمونہ کے کام](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [پائی ٹارچ](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **دوسری AI تکنیکیں** || |
| 21 | [ جناتی الجوردمز](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [ڈیپ ری انفورسمنٹ لرننگ](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [پائی ٹارچ](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[ٹینسر فلو](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [لیب](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [کثیر ایجنٹ سسٹمز](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI اخلاقیات** | | |
| 24 | [AI اخلاقیات اور ذمہ دار AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [مائیکروسافٹ لرن: ذمہ دار AI اصول](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| 24 | [AI اخلاقیات اور ذمہ دار AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: ذمہ دار AI اصول](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **اضافی** | | |
| 25 | [کثیر وضعیاتی نیٹ ورکس، کلپ اور VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [نوٹ بُک](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 25 | [کثیر الوضع نیٹ ورکس، کلپ اور وی کیو گین](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [نوٹ بک](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## ہر سبق میں شامل ہے
* پری ریڈنگ مواد
* قابل عمل جیوپیٹر نوٹ بکس، جو اکثر فریم ورک کے مخصوص ہوتے ہیں (**PyTorch** یا **TensorFlow**)۔ قابل عمل نوٹ بک میں بہت سا نظریاتی مواد بھی ہوتا ہے، لہٰذا موضوع کو سمجھنے کے لیے آپ کو کم از کم نوٹ بک کا ایک ورژن (چاہے PyTorch ہو یا TensorFlow) دیکھنا ضروری ہے۔
* کچھ موضوعات کے لیے دستیاب **لیبز**، جو آپ کو سیکھے گئے مواد کو کسی مخصوص مسئلے پر آزمانے کا موقع فراہم کرتی ہیں۔
* بعض حصے [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ماڈیولز کے لنکس شامل کرتے ہیں جو متعلقہ موضوعات کا احاطہ کرتے ہیں۔
* قابل عمل جیوپیٹر نوٹ بکس، جو اکثر فریم ورک (PyTorch یا TensorFlow) کے مطابق ہوتے ہیں۔ قابل عمل نوٹ بک میں بہت سا نظریاتی مواد بھی شامل ہوتا ہے، اس لیے موضوع کو سمجھنے کے لیے کم از کم نوٹ بک کا ایک ورژن (PyTorch یا TensorFlow میں سے کوئی ایک) دیکھنا ضروری ہے۔
* کچھ موضوعات کے لیے دستیاب **لیبز**، جو آپ کو سیکھے ہوئے مواد کو کسی مخصوص مسئلہ پر آزمانے کا موقع فراہم کرتی ہیں۔
* بعض حصوں میں [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) کے ماڈیولز کے لنکس شامل ہیں جو متعلقہ موضوعات کو کور کرتے ہیں۔
## شروع کرتے ہیں
## آغاز کیسے کریں
### 🎯 AI میں نئے ہیں؟ یہاں سے شروع کریں!
### 🎯 اے آئی میں نئے ہیں؟ یہاں سے شروع کریں!
اگر آپ AI میں بالکل نئے ہیں اور فوری، عملی مثالیں چاہتے ہیں، تو ہمارے [**ابتدائی دوستانہ مثالیں**](./examples/README.md) دیکھیں! ان میں شامل ہیں:
اگر آپ بالکل نئے ہیں اور جلدی، عملی مثالیں دیکھنا چاہتے ہیں تو ہمارے [**ابتدائی دوستانہ مثالیں**](./examples/README.md) دیکھیں! ان میں شامل ہیں:
- 🌟 **ہیلو AI ورلڈ** - آپ کا پہلا AI پروگرام (پیٹرن کی پہچان)
- 🧠 **سادہ نیورل نیٹ ورک** - نیورل نیٹ ورک کھردرا طور پر بنائیں
- 🖼️ **تصویر کی درجہ بندی کرنے والا** - تصاویر کو تفصیلی تبصروں کے ساتھ درجہ بندی کریں
- 💬 **متن کا جذباتی تجزیہ** - مثبت/منفی متن کا تجزیہ کریں
- 🌟 **ہیلو اے آئی ورلڈ** - آپ کا پہلا اے آئی پروگرام (پیٹرن کی پہچان)
- 🧠 **سادہ نیورل نیٹ ورک** - نیورل نیٹ ورک کو صفر سے بنائیں
- 🖼️ **امیج کلاسیفائر** - تفصیلی تبصروں کے ساتھ تصاویر کی درجہ بندی
- 💬 **ٹیکسٹ سینٹیمنٹ** - مثبت/منفی متن کا تجزیہ کریں
یہ مثالیں آپ کو مکمل نصاب میں جانے سے پہلے AI کے تصورات سمجھنے میں مدد دیتی ہیں۔
یہ مثالیں آپ کو اے آئی کے تصورات کو سمجھنے میں مدد دینے کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں تاکہ آپ مکمل نصاب میں داخل ہونے سے پہلے اچھی گرفت حاصل کر سکیں۔
### 📚 مکمل نصاب کی ترتیب
### 📚 مکمل نصاب کی تیاری
- ہم نے آپ کی ترقیاتی ماحول کی ترتیب میں مدد کے لیے ایک [سیٹ اپ سبق](./lessons/0-course-setup/setup.md) تیار کیا ہے۔
- اساتذہ کے لیے، ایک [نصاب ترتیب سبق](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) بھی بنایا گیا ہے!
- آپ کے ڈیولپمنٹ ماحول کو ترتیب دینے میں مدد کے لیے ہم نے ایک [سیٹ اپ سبق](./lessons/0-course-setup/setup.md) بنایا ہے۔
- معلمین کے لیے بھی ہم نے ایک [نصاب سیٹ اپ سبق](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) تیار کیا ہے!
- VSCode یا Codespace میں [کوڈ چلانے کا طریقہ](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
ان اقدامات پر عمل کریں:
ان اقدامات پر عمل کریں:
ریپوزٹری فورک کریں: اس صفحے کے اوپر دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔
ریپوزٹری کو فورک کریں: اس صفحے کے اوپر دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔
ریپوزٹری کلون کریں: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
بعد میں آسان تلاش کے لیے اس ریپو کو اسٹار (🌟) کرنا نہ بھولیں۔
اس ریپوزٹری کو اسٹار (🌟) کرنا نہ بھولیں تاکہ بعد میں اسے آسانی سے تلاش کیا جا سکے۔
## دوسرے طلباء سے ملاقات
## دیگر سیکھنے والوں سے ملیں
ہمارے [سرکاری AI Discord سرور](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) میں شامل ہوں تاکہ اس کورس کو کرنے والے دیگر طلباء سے ملیں، نیٹ ورکنگ کریں اور مدد حاصل کریں۔
اس کورس کو کرنے والے دیگر سیکھنے والوں سے ملنے اور بات چیت کرنے کے لیے ہمارے [سرکاری اے آئی ڈسکارڈ سرور](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) میں شامل ہوں اور مدد حاصل کریں۔
اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں رائے یا سوالات ہوں تو ہمارے [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) پر جائیں۔
اگر آپ کے پاس مصنوعات کے بارے میں تاثرات یا سوالات ہوں تو ہمارے [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) پر جائیں۔
## کوئزز
## کوئزز
> **کوئزز کے بارے میں نوٹ**: تمام کوئزز Quiz-app فولڈر میں etc\quiz-app میں موجود ہیں، یا [آن لائن یہاں](https://ff-quizzes.netlify.app/)۔ یہ اسباق میں لنک ہیں۔ کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ `quiz-app` فولڈر میں دی ہدایات پر عمل کریں۔ یہ آہستہ آہستہ مقامی زبانوں میں ترجمہ کیے جا رہے ہیں۔
> **کوئزز کے بارے میں نوٹ**: تمام کوئزز Quiz-app فولڈر میں etc\quiz-app میں موجود ہیں، یا آن لائن [یہاں](https://ff-quizzes.netlify.app/) دستیاب ہیں۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں، کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر تعینات کیا جا سکتا ہے؛ ہدایات `quiz-app` فولڈر میں دی گئی ہیں۔ انہیں بتدریج مختلف زبانوں میں منتقل کیا جا رہا ہے۔
## مدد درکار ہے
## مدد درکار ہے
کیا آپ کے پاس تجاویز ہیں یا ہجے یا کوڈ کے غلطیاں ملی ہیں؟ کوئی ایشو اٹھائیں یا پل ریکویسٹ بنائیں۔
کیا آپ کے پاس تجاویز ہیں یا ہجے یا کوڈ کی غلطیاں ملی ہیں؟ مسئلہ اٹھائیں یا پل ریکوسٹ بنائیں۔
## خصوصی شکریہ
## خصوصی شکریہ
* **✍️ بنیادی مصنف:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 ایڈیٹر:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 سکیچ نوٹ مصور:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ کوئز کری ایٹر:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 مرکزی شراکت دار:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ مرکزی مصنف:** [ڈمیٹری سوشنکوف](http://soshnikov.com)، پی ایچ ڈی
* **🔥 ایڈیٹر:** [جین لوپر](https://twitter.com/jenlooper)، پی ایچ ڈی
* **🎨 اسکیچنوٹ مصور:** [ٹومومی امامورا](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ کوئز بنانے والے:** [لطیفہ بیلو](https://github.com/CinnamonXI)، [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 مرکزی شراکت دار:** [ایوجینی پِشچیک](https://github.com/Pe4enIks)
## دیگر نصابات
## دیگر نصاب
ہماری ٹیم دیگر نصابات بھی تیار کرتی ہے! یہ دیکھیں:
ہماری ٹیم دیگر نصاب بھی تیار کرتی ہے! چیک کریں:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -189,7 +189,7 @@ AI کو کلاؤڈ میں ہلکے انداز میں سمجھنے کے لیے آ
[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Generative AI Series
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -197,7 +197,7 @@ AI کو کلاؤڈ میں ہلکے انداز میں سمجھنے کے لیے آ
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Core Learning
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -208,26 +208,26 @@ AI کو کلاؤڈ میں ہلکے انداز میں سمجھنے کے لیے آ
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Copilot Series
### کوپائلٹ سیریز
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## مدد حاصل کریں
## مدد حاصل کریں
اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو، تو ساتھ پڑھنے والے اور تجربہ کار ڈویلپرز کے ساتھ MCP پر گفتگو میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات کا خیرمقدم کیا جاتا ہے اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔
اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو، تو MCP پر دیگر سیکھنے والوں اور تجربہ کار ڈیولپرز کے ساتھ گفتگو میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات خوش آمدید ہیں اور علم کھلے دل سے شیئر کیا جاتا ہے۔
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
اگر آپ کو پروڈکٹ میں رائے یا تعمیر کے دوران غلطیاں ملیں تو ملاحظہ کریں:
اگر آپ کو مصنوعات کی کسی قسم کی رائے یا تعمیر کے دوران غلطیاں ملیں تو براہ کرم یہاں جائیں:
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
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**تردید**:
اس دستاویز کا ترجمہ AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کے ذریعے کیا گیا ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار تراجم میں غلطیاں یا کمی بیشی ہو سکتی ہے۔ اصل دستاویز اپنی مادری زبان میں ہی مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ تجویز کیا جاتا ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تعبیر کے لیے ذمہ دار نہیں ہیں۔
**ڈس کلیمر**:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) کے ذریعے ترجمہ کی گئی ہے۔ اگرچہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہ کرم یاد رکھیں کہ خودکار تراجم میں غلطیاں یا غیر یقینی باتیں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز اپنی مادری زبان میں معتبر ماخذ سمجھی جانی چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے پیشہ ورانہ انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمہ کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔
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4
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|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| AI For Beginners - _作者 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 的手绘笔记_ |
| 人工智能初学者 - _由[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)手绘速记_ |
通过我们的12周、24课时课程探索**人工智能**（AI）的世界！课程包含实用课程、测验和实验。课程适合初学者，涵盖了TensorFlow和PyTorch等工具，以及人工智能伦理。
通过我们的12周、24节课课程探索<strong>人工智能</strong>（AI）的世界！课程包括实用的课程内容、测验和实验。课程适合初学者，涵盖了TensorFlow和PyTorch等工具，以及AI伦理。
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#### 通过GitHub Action支持（自动且始终保持最新）
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> **CMD (Windows):**
> **CMD（Windows）：**
> ```cmd
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
> cd AI-For-Beginners
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> ```
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## 您将学到什么
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**[课程思维导图](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在本课程中，您将学习：
在本课程中，你将学习：
* 不同的人工智能方法，包括基于**知识表示**和推理的“传统”符号方法（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 现代人工智能核心的**神经网络**和**深度学习**。我们将通过两个最受欢迎框架的代码示例（[TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org)）来解释这些重要主题背后的概念。
* 处理图像和文本的**神经架构**。将涵盖近期模型，但对最前沿技术可能稍显不足。
* 不太常见的AI方法，如**遗传算法**和**多智能体系统**。
* 不同的人工智能方法，包括“老派”的符号方法以及<strong>知识表示</strong>与推理([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* 现代AI核心的<strong>神经网络</strong>和<strong>深度学习</strong>。我们会通过代码示例讲解这些重要主题的概念，使用两种最流行的框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org)和[PyTorch](http://pytorch.org)。
* 用于处理图像和文本的<strong>神经架构</strong>。我们会介绍近期的模型，但可能稍显不足于最新技术。
* 较少使用的AI方法，如<strong>遗传算法</strong>和<strong>多智能体系统</strong>。
本课程不涵盖：
本课程不涉及内容：
> [查找本课程的所有额外资源，请访问我们的 Microsoft Learn 收藏](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [在我们的Microsoft Learn合集里找到本课程所有额外资源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* 在**业务中应用AI**的商业案例。可以考虑学习Microsoft Learn上的 [面向业务用户的AI介绍](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 学习路径，或微软与 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作开发的 [AI商业学院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **经典机器学习**，我们在 [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) 中有详细描述。
* 使用 **[认知服务](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 构建的实际AI应用。推荐先学习 Microsoft Learn 中的 [视觉](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然语言处理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服务的生成式AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模块。
* 特定的机器学习 **云框架**，如 [Azure 机器学习](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)，[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。可以参考 [使用 Azure 机器学习构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 和 [使用 Azure Databricks 构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 学习路径。
* **对话式AI** 和 **聊天机器人**。另有单独的 [创建对话式AI解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 学习路径，也可以参考 [这篇博客](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 获得更多细节。
* 深度学习背后的**深层数学**。推荐参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的《[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)》，该书也可在线阅读：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* **AI在商业中的应用案例**。建议学习微软Learn上的[面向商务用户的AI入门](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)课程或由[INSEAD](https://www.insead.edu/)协作开发的[人工智能商学院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* <strong>经典机器学习</strong>，在我们的[初学者机器学习课程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)中有详细描述。
* 基于<strong>[认知服务](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)</strong>的实际AI应用。建议先从微软Learn上的[计算机视觉](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然语言处理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、<strong>[Azure OpenAI 服务生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)</strong>等模块开始学习。
* 特定的机器学习<strong>云框架</strong>，如[Azure 机器学习](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。推荐使用[使用 Azure 机器学习构建和运行机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)和[在 Azure Databricks 上构建和运行机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径。
* <strong>会话式AI</strong>和<strong>聊天机器人</strong>。有专门的[创建会话式AI解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径，也可以参考[此博客文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解详细内容。
* 深度学习背后的<strong>深度数学</strong>。推荐阅读Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，在线版本请访问[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
如果想轻松入门 _云端AI_ 主题，可以考虑学习 [在 Azure 上开始使用人工智能](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 学习路径。
对于轻松入门云端的_Ai_相关话题，建议学习[在Azure上入门人工智能](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学习路径。
# 内容
# 课程内容
| | Lesson Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab |
| | 课程链接 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 实验 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [课程环境设置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [设置您的开发环境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智能简介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 0 | [课程环境设置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [搭建开发环境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [<strong>人工智能简介</strong>](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能介绍与历史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符号人工智能** |
| 02 | [知识表示与专家系统](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [专家系统](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本体论](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念图](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**神经网络简介**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| II | **符号AI** |
| 02 | [知识表示与专家系统](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [专家系统](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本体论](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念图谱](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [<strong>神经网络简介</strong>](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多层感知器及自建框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架简介（PyTorch/TensorFlow）和过拟合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**计算机视觉**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [探索 Microsoft Azure 上的计算机视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 04 | [多层感知器及创建我们的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [笔记本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架简介（PyTorch/TensorFlow）及过拟合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [实验](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [<strong>计算机视觉</strong>](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 上探索计算机视觉](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [计算机视觉简介。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [笔记本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [卷积神经网络](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架构](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [预训练网络与迁移学习](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [训练技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自动编码器与变分自动编码器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 09 | [自编码器与变分自编码器 (VAE)](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成对抗网络与艺术风格迁移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [目标检测](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [实验](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [语义分割。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**自然语言处理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [探索 Microsoft Azure 上的自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| V | [<strong>自然语言处理</strong>](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 上探索自然语言处理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文本表示。词袋模型/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [语义词向量。Word2Vec 和 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [语言建模。训练你自己的词向量](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [实验](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 14 | [语义词嵌入。Word2Vec和GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [语言建模。自定义嵌入训练](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [实验](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [循环神经网络](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [生成循环网络](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [实验](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [Transformer。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 18 | [变换器。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [命名实体识别](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [实验](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大型语言模型，提示编程与少样本任务](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **其他 AI 技术** || |
| VI | **其他AI技术** || |
| 21 | [遗传算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [笔记本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深度强化学习](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [实验](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [多智能体系统](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI 伦理** | | |
| 24 | [AI 伦理与负责任 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn：负责任 AI 原则](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **附加内容** | | |
| VII | <strong>人工智能伦理</strong> | | |
| 24 | [人工智能伦理与负责任的AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 负责任的AI原则](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | <strong>附加内容</strong> | | |
| 25 | [多模态网络，CLIP 与 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [笔记本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 每节课包含
* 预读材料
* 可执行的 Jupyter 笔记本，通常针对特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可执行笔记本还包含大量理论材料，因此要理解主题，您需要至少阅读一个版本的笔记本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 一些主题提供 **实验室**，让您有机会将所学内容应用到具体问题中。
* 部分章节包含指向涵盖相关主题的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模块的链接。
* 预习材料
* 可执行的 Jupyter 笔记本，通常针对特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可执行笔记本还包含大量理论内容，因此要理解主题，你需要至少通读其中一个版本的笔记本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 一些主题配有<strong>实验</strong>，让你有机会将所学内容应用到具体问题中。
* 部分章节含有指向涵盖相关主题的[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)模块的链接。
## 入门指南
### 🎯 AI 新手？从这里开始！
如果您是 AI 完全新手且想要快速的动手示例，请查看我们的 [**初学者友好示例**](./examples/README.md)！其中包括：
如果你完全是 AI 新手，想要快速获得动手示例，请查看我们的[<strong>初学者示例</strong>](./examples/README.md)！内容包括：
- 🌟 **Hello AI World** - 您的第一个 AI 程序（模式识别）
- 🧠 **简单神经网络** - 从零构建神经网络
- 🖼️ **图像分类器** - 带有详细注释的图像分类
- 💬 **文本情感分析** - 分析文本的积极/消极情感
- 🌟 **Hello AI World** - 你的第一个 AI 程序（模式识别）
- 🧠 <strong>简单神经网络</strong> - 从零构建神经网络
- 🖼️ <strong>图像分类器</strong> - 带详细注释的图像分类
- 💬 <strong>文本情感分析</strong> - 分析正面/负面文本
这些示例旨在帮助您理解 AI 概念，然后再深入完整课程。
这些示例设计帮助你在深入完整课程前理解 AI 概念。
### 📚 完整课程设置
- 我们创建了一个 [环境设置课程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，帮助您搭建开发环境。
- 面向教育者，我们也创建了一个 [课程设置指导](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 了解如何在 VSCode 或 Codespace 中 [运行代码](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 我们制作了一个[安装课程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，帮助你搭建开发环境。
- 对于教师，我们也制作了一个[课程设置教程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[运行代码](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
请按以下步骤操作：
请遵循以下步骤：
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别忘了给该仓库点星 (🌟)，方便以后查找。
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## 认识其他学习者
加入我们的[官方 AI Discord 服务器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，与正在学习本课程的其他学习者交流与建立联系，获得帮助支持。
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如果在构建中有产品反馈或问题，请访问我们的 [Azure AI Foundry 开发者论坛](https://aka.ms/foundry/forum)
如果在构建过程中有产品反馈或问题，请访问我们的[Azure AI Foundry 开发者论坛](https://aka.ms/foundry/forum)
## 测验
> **关于测验的说明**：所有测验文件均在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 文件夹中，或可[在线访问](https://ff-quizzes.netlify.app/)。它们链接于课程中，测验应用可在本地运行或部署到 Azure；请按照 `quiz-app` 文件夹中的说明操作。测验正在逐步本地化。
> <strong>关于测验的说明</strong>：所有测验都包含在 etc\quiz-app 目录下的 Quiz-app 文件夹中，或可[在此在线访问](https://ff-quizzes.netlify.app/)。测验从课程中链接，测验应用程序可以本地运行或部署到 Azure；请按 `quiz-app` 文件夹中的说明操作。目前测验正在逐步本地化。
## 需要帮助
您有建议或发现拼写或代码错误？请提出问题或创建拉取请求。
你有建议或者发现拼写或代码错误吗？请提交 issue 或创建 pull request。
## 特别感谢
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士
* **🔥 编辑：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，博士
* **🎨 速写插画师：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 测验创建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **✅ 测验创建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI)，[MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心贡献者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## 其他课程
## 其他课程体系
我们的团队还制作了其他课程！敬请查看：
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### LangChain
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### 核心学习
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![数据科学初学者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI 初学者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![网络安全初学者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![网页开发初学者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![物联网初学者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR 开发初学者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot 系列
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI 配对编程 Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![C#/.NET Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot 冒险](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## 获取帮助
如果您在构建 AI 应用时遇到困难或有任何疑问，欢迎加入学习者和资深开发者一起讨论 MCP 的社区。这里是一个支持性强的社区，鼓励提问并自由分享知识。
如果遇到瓶颈或有任何关于构建 AI 应用的问题，欢迎加入 MCP 学习者和资深开发者的讨论社区。这里是一个友好支持的社区，欢迎提问并自由分享知识。
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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本文件采用人工智能翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保准确性，但请注意，自动翻译可能存在错误或不准确之处。原始文件的母语版本应视为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。因使用本翻译而产生的任何误解或误译，我们不承担任何责任。
本文件通过 AI 翻译服务 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 进行翻译。尽管我们努力确保准确性，但请注意自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始文件的母语版本应视为权威来源。对于重要信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用本翻译而产生的任何误解或误释承担责任。
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4
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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 人工智能初學者 - 課程綱要
# 初學者人工智能課程
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| AI 初學者 - _手繪筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 提供_ |
| AI For Beginners - _Sketchnote by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
以我們12週、24課程的綱要，一同探索**人工智能**（AI）的世界！內容包含實作課程、小測驗和實驗室。此課程為初學者設計，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及AI倫理。
透過我們為期12星期、共24課的課程，探索<strong>人工智能</strong>（AI）的世界！課程包含實踐課程、測驗及實驗室。課程適合初學者，涵蓋TensorFlow和PyTorch等工具，以及AI的倫理議題。
### 🌐 多語言支援
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#### 透過GitHub Action支援（自動及隨時更新）
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> ```bash
@ -45,135 +45,134 @@
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
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> 這樣能更快下載，並取得完成本課程所需所有內容。
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**如果你希望支持其他翻譯語言，請參閱[這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## 你將學到的內容
## 你將學習到什麼
**[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在本課程中，你將學習：
本課程將教你：
* 不同的人工智能方法，包括「老派」的符號方法，搭配**知識表示**和推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 位於現代AI核心的**神經網絡**和**深度學習**。我們將用市場上兩個最受歡迎的框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org)和[PyTorch](http://pytorch.org)的程式碼說明這些重要主題背後的概念。
* 處理影像和文字的**神經網路架構**。我們會涵蓋近代模型，但可能會略缺乏最新技術。
* 較少人使用的AI方法，例如**遺傳算法**和**多智能體系統**。
* 不同的人工智能方法，包括「經典」符號方法，涵蓋<strong>知識表示</strong>與推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* <strong>神經網絡</strong>與<strong>深度學習</strong>，是現代AI的核心。我們將用兩大熱門框架的代碼來示範這些重要主題的概念——[TensorFlow](http://Tensorflow.org)及[PyTorch](http://pytorch.org)。
* 用於圖像與文本的<strong>神經結構</strong>。我們會介紹近期模型，但或許不完全涵蓋最新前沿。
* 較少流行的AI方法，如<strong>遺傳算法</strong>與<strong>多智能體系統</strong>。
本課程不涵蓋的部分：
本課程將不涵蓋的內容：
> [在我們的 Microsoft Learn 系列中找更多本課程的額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **企業AI**的商業案例。建議可參加 Microsoft Learn 上的[商業用戶 AI 入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑，或與[INSEAD](https://www.insead.edu/)合作開發的[AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **經典機器學習**，詳細說明請見我們[機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。
* 使用**[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**構建的實際AI應用。建議你從 Microsoft Learn 的[視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**等模組開始。
* 特定的機器學習**雲端框架**，如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議參考[使用 Azure Machine Learning 構建並操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)及[使用 Azure Databricks 構建與操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑。
* **對話式AI**和**聊天機器人**。另有[建立對話式AI解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑，更多細節可參閱[這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)。
* **深度學習的數學基礎**。建議閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 所著的[深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，該書也可線上閱讀於[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* 商業應用中的<strong>AI業務案例</strong>。建議參加Microsoft Learn上的[面向商務用戶的AI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑，或由[INSEAD](https://www.insead.edu/)合作開發的[AI商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* <strong>經典機器學習</strong>，詳述於我們的[機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。
* 使用<strong>[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)</strong>建立的實用AI應用。建議先從Microsoft Learn的[視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、<strong>[利用Azure OpenAI服務的生成式AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)</strong>等模塊開始。
* 特定的機器學習<strong>雲端框架</strong>，如[Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議參考[在 Azure Machine Learning 上建立及運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)及[在 Azure Databricks 上建立及運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑。
* <strong>對話式AI</strong>及<strong>聊天機械人</strong>。另有專門的[建立對話式AI解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑，也可參考[此篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多。
* 深入的<strong>深度學習數學</strong>。推薦參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的[深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)一書，線上版可見於[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
若想輕鬆入門_雲端人工智能_，可考慮參加[在 Azure 上開始人工智能之旅](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑。
若想輕鬆入門 _雲端上的AI_ 主題，可考慮學習[在Azure上開始使用人工智能](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑。
# 內容
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智能導論**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號式人工智能** |
| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設置您的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI簡介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能簡介及歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號AI** |
| 02 | [知識表示與專家系統](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [專家系統](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本體論](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念圖](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**神經網絡簡介**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層感知器及創建我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架介紹 (PyTorch/TensorFlow) 與過擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**電腦視覺**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [於 Microsoft Azure 探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [電腦視覺簡介。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自編碼器與變分自編碼器（VAE）](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網絡與藝術風格轉移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物件檢測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| III | [<strong>神經網絡入門</strong>](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層感知器與建立自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架入門（PyTorch/TensorFlow）及過度擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [<strong>電腦視覺</strong>](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [電腦視覺入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自編碼器與變分自編碼器 (VAEs)](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網絡與藝術風格遷移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物件偵測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [語義分割。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**自然語言處理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [於 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文本表示。詞袋模型/ TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [語義詞嵌入。Word2Vec 與 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [語言建模。訓練你自己的詞嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| V | [<strong>自然語言處理</strong>](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文字表示。詞袋模型／TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [語意詞嵌入。Word2Vec 與 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [語言模型。訓練自己的詞嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [循環神經網絡](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [生成循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [變壓器。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大型語言模型、提示程式設計及少量示例任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **其他人工智能技術** || |
| 21 | [遺傳算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深度強化學習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 17 | [生成循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [Transformers。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大型語言模型、提示編程與少量示例任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **其他 AI 技術** || |
| 21 | [基因演算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深度強化學習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [多智能體系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **人工智能倫理** | | |
| 24 | [人工智能倫理與負責任的人工智能](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 負責任的人工智能原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **附加內容** | | |
| VII | **AI 倫理** | | |
| 24 | [AI 倫理與負責任 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 负责任的 AI 原则](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | <strong>額外內容</strong> | | |
| 25 | [多模態網絡、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 每課包含
* 預閱讀材料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常專門針對框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本還包含大量理論材料，因此要理解主題，您需要瀏覽至少一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow 其中之一）。
* 為部分主題提供的 **實驗室**，讓您有機會嘗試將所學應用於具體問題。
* 某些章節包含指向涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的連結。
* 預讀資料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行筆記本還包含大量理論內容，因此要理解主題，您至少需要瀏覽一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow 其中一個）。
* 一些主題提供的 <strong>實驗室</strong>，讓您有機會嘗試將所學材料應用於特定問題。
* 部分章節包含連結至涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組。
## 開始使用
## 入門指南
### 🎯 AI 新手？從這裡開始！
如果您完全是 AI 新手並想要快速上手實作範例，請查看我們的 [**初學者友好範例**](./examples/README.md)！這些包含：
如果您完全是 AI 新手並想要快速進行實作範例，請參考我們的 [<strong>初學者友善範例</strong>](./examples/README.md)！這些範例包括：
- 🌟 **Hello AI World** - 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單神經網絡** - 從零開始建立神經網絡
- 🖼️ **影像分類器** - 用詳盡注解進行影像分類
- 💬 **文字情感分析** - 分析正面/負面文字
- 🧠 <strong>簡單神經網絡</strong> - 從零開始構建神經網絡
- 🖼️ <strong>圖像分類器</strong> - 使用詳細註解的圖像分類
- 💬 <strong>文本情感分析</strong> - 分析正面/負面文本
這些範例旨在幫助您理解 AI 概念，為深入完整課程做準備。
這些範例旨在幫助您在深入完整課程之前理解 AI 概念。
### 📚 完整課程設置
### 📚 完整課程設定
- 我們已製作了一個 [設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 幫助您完成開發環境設置。
- 對於教育工作者，我們同時準備了 [課程設置指南](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中 [執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 我們已建立了一個[設定課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)協助您設定開發環境。 - 針對教師，我們也建立了一個[課程設定教學](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！
- 如何[在 VSCode 或 Codespace 中執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
請依照下列步驟：
請依照以下步驟：
Fork 儲存庫：點擊頁面右上角的「Fork」按鈕。
Fork 倉庫：點擊頁面右上角的「Fork」按鈕。
Clone 儲存庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
別忘了為此儲存庫點亮星星 (🌟)，方便日後快速找到。
別忘了為此倉庫點星 (🌟)，以方便日後尋找。
## 認識其他學習者
## 與其他學習者相見
加入我們的 [官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，在裡面結識並與其他正在學習此課程的人交流，並獲取支援。
加入我們的[官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，認識並與其他修讀此課程的學習者交流，並獲得支援。
如果您在構建過程中有產品意見或疑問，歡迎訪問我們的 [Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)。
若在開發過程中有產品意見或問題，請前往我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
## 測驗
> **關於測驗的說明**：所有測驗均包含在 etc\quiz-app 資料夾下的 Quiz-app，或可在線使用 [連結](https://ff-quizzes.netlify.app/)。測驗會在課程中提供連結，測驗應用程式可在本機執行或部署至 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的說明。測驗正在逐步進行本地化。
> <strong>關於測驗的小提醒</strong>：所有測驗均位於 Quiz-app 資料夾中等路徑 etc\quiz-app，亦可[線上存取](https://ff-quizzes.netlify.app/)。它們在課程中有連結，且測驗應用程式可以本地執行或部署至 Azure；請依 `quiz-app` 資料夾中的說明操作。測驗逐步進行本地化。
## 需要幫助
## 徵求協助
您有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？歡迎提交問題單或建立拉取請求。
您有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？請提出 issue 或發起 pull request。
## 特別感謝
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士
* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，博士
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), 博士
* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士
* **🎨 筆記插畫師：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 測驗創作者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI)，[MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **✅ 測驗製作人：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 核心貢獻者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## 其他課程
我們團隊還推出其他課程！請查看：
我們的團隊還製作其他課程！請查閱：
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### LangChain
@ -200,34 +199,34 @@ Clone 儲存庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
### 核心學習
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![資料科學初學者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI 初學者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![資安初學者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![網頁開發初學者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT 初學者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR 開發初學者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot 系列
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI 配對程式設計的 Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![C#/.NET Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot 冒險](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## 尋求協助
如果您卡住了或在構建 AI 應用時有任何問題，可以加入學習者和經驗豐富的開發者一起討論 MCP。這裡是個支持性的社群，歡迎任何提問，並自由分享知識。
如果您遇到瓶頸或在建置 AI 應用時有任何疑問，加入其他學習者及經驗豐富開發者的討論吧。這是一個支持性強、歡迎發問且樂於分享知識的社群。
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
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