diff --git a/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb b/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb index ef59d6a4..5be7bb0b 100644 --- a/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb +++ b/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb @@ -12,12 +12,12 @@ "\n", "**Mecanismele de atenție** oferă o modalitate de a pondera impactul contextual al fiecărui vector de intrare asupra fiecărei predicții de ieșire a RNN-ului. Acest lucru este implementat prin crearea unor scurtături între stările intermediare ale RNN-ului de intrare și RNN-ului de ieșire. Astfel, atunci când generăm simbolul de ieșire $y_t$, vom lua în considerare toate stările ascunse de intrare $h_i$, cu coeficienți de greutate diferiți $\\alpha_{t,i}$.\n", "\n", - "![Imagine care arată un model encoder/decoder cu un strat de atenție aditiv](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.ro.png)\n", + "![Imagine care arată un model encoder/decoder cu un strat de atenție aditiv](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.ro.png)\n", "*Modelul encoder-decoder cu mecanism de atenție aditiv din [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), citat din [acest articol de blog](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html)*\n", "\n", "Matricea de atenție $\\{\\alpha_{i,j}\\}$ ar reprezenta gradul în care anumite cuvinte de intrare contribuie la generarea unui cuvânt dat în secvența de ieșire. Mai jos este un exemplu al unei astfel de matrice:\n", "\n", - "![Imagine care arată o aliniere exemplară găsită de RNNsearch-50, preluată din Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.ro.png)\n", + "![Imagine care arată o aliniere exemplară găsită de RNNsearch-50, preluată din Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.ro.png)\n", "\n", "*Figura preluată din [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Fig.3)*\n", "\n", @@ -35,7 +35,7 @@ "\n", "**BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este o rețea transformatoare foarte mare, cu mai multe straturi: 12 straturi pentru *BERT-base* și 24 pentru *BERT-large*. Modelul este mai întâi pre-antrenat pe un corpus mare de date text (Wikipedia + cărți) folosind antrenare nesupravegheată (prezicerea cuvintelor mascate într-o propoziție). În timpul pre-antrenării, modelul absoarbe un nivel semnificativ de înțelegere a limbajului, care poate fi apoi valorificat cu alte seturi de date prin ajustare fină. Acest proces se numește **învățare transferabilă**.\n", "\n", - "![Imagine de pe http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.ro.png)\n", + "![Imagine de pe http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.ro.png)\n", "\n", "Există multe variații ale arhitecturilor Transformatoare, inclusiv BERT, DistilBERT, BigBird, OpenGPT3 și altele, care pot fi ajustate fin. Pachetul [HuggingFace](https://github.com/huggingface/) oferă un depozit pentru antrenarea multora dintre aceste arhitecturi cu PyTorch.\n", "\n", diff --git a/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb b/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb index 40fa36e4..8cd5548d 100644 --- a/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb +++ b/translations/ro/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb @@ -12,12 +12,12 @@ "\n", "**Mecanismele de atenție** oferă o modalitate de a pondera impactul contextual al fiecărui vector de intrare asupra fiecărei predicții de ieșire a RNN-ului. Acest lucru este implementat prin crearea unor scurtături între stările intermediare ale RNN-ului de intrare și RNN-ului de ieșire. Astfel, atunci când generăm simbolul de ieșire $y_t$, vom lua în considerare toate stările ascunse de intrare $h_i$, cu coeficienți de greutate diferiți $\\alpha_{t,i}$. \n", "\n", - "![Imagine care arată un model encoder/decoder cu un strat de atenție aditiv](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.ro.png)\n", + "![Imagine care arată un model encoder/decoder cu un strat de atenție aditiv](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.ro.png)\n", "*Modelul encoder-decoder cu mecanism de atenție aditiv din [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), citat din [acest articol de blog](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html)*\n", "\n", "Matricea de atenție $\\{\\alpha_{i,j}\\}$ reprezintă gradul în care anumite cuvinte de intrare contribuie la generarea unui cuvânt dat în secvența de ieșire. Mai jos este un exemplu al unei astfel de matrici:\n", "\n", - "![Imagine care arată o aliniere exemplară găsită de RNNsearch-50, preluată din Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.ro.png)\n", + "![Imagine care arată o aliniere exemplară găsită de RNNsearch-50, preluată din Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.ro.png)\n", "\n", "*Figura preluată din [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Fig.3)*\n", "\n", @@ -229,7 +229,7 @@ "\n", "**BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este o rețea de transformatoare foarte mare, cu mai multe straturi, având 12 straturi pentru *BERT-base* și 24 pentru *BERT-large*. Modelul este mai întâi pre-antrenat pe un corpus mare de date textuale (Wikipedia + cărți) folosind antrenare nesupravegheată (prezicerea cuvintelor mascate într-o propoziție). În timpul pre-antrenării, modelul dobândește un nivel semnificativ de înțelegere a limbajului, care poate fi apoi valorificat cu alte seturi de date prin ajustare fină. Acest proces se numește **învățare transferabilă**.\n", "\n", - "![imagine de pe http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.ro.png)\n", + "![imagine de pe http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.ro.png)\n", "\n", "Există multe variații ale arhitecturilor Transformer, inclusiv BERT, DistilBERT, BigBird, OpenGPT3 și altele, care pot fi ajustate fin.\n", "\n", diff --git a/translations/ro/lessons/5-NLP/19-NER/README.md b/translations/ro/lessons/5-NLP/19-NER/README.md index 3187aea2..7e136725 100644 --- a/translations/ro/lessons/5-NLP/19-NER/README.md +++ b/translations/ro/lessons/5-NLP/19-NER/README.md @@ -58,7 +58,7 @@ infant | O Deoarece trebuie să construim o corespondență unu-la-unu între token-uri și clase, putem antrena un model neuronal **many-to-many** din această imagine: -![Imagine care arată modele comune de rețele neuronale recurente.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42dce6c42d8a56c184729aa2378d059b851be4ce12b993033df.ro.jpg) +![Imagine care arată modele comune de rețele neuronale recurente.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42d.ro.jpg) > *Imagine din [acest articol de blog](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) de [Andrej Karpathy](http://karpathy.github.io/). Modelele de clasificare de token-uri NER corespund arhitecturii de rețea din partea dreaptă a imaginii.* diff --git a/translations/ro/lessons/5-NLP/README.md b/translations/ro/lessons/5-NLP/README.md index 8c239a67..65858429 100644 --- a/translations/ro/lessons/5-NLP/README.md +++ b/translations/ro/lessons/5-NLP/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Procesarea Limbajului Natural -![Rezumat al sarcinilor NLP într-un desen](../../../../translated_images/ai-nlp.b22dcb8ca4707ceaee8576db1c5f4089c8cac2f454e9e03ea554f07fda4556b8.ro.png) +![Rezumat al sarcinilor NLP într-un desen](../../../../translated_images/ai-nlp.b22dcb8ca4707cea.ro.png) În această secțiune, ne vom concentra pe utilizarea Rețelelor Neuronale pentru a rezolva sarcini legate de **Procesarea Limbajului Natural (NLP)**. Există multe probleme NLP pe care ne dorim ca calculatoarele să le poată rezolva: diff --git a/translations/ro/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md b/translations/ro/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md index 0003348e..ad95d969 100644 --- a/translations/ro/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md +++ b/translations/ro/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md @@ -70,7 +70,7 @@ Poți deschide unul dintre modele, de exemplu **Biology → Flocking**. După ce deschizi modelul, vei fi dus la ecranul principal NetLogo. Iată un model exemplu care descrie populația de lupi și oi, având resurse finite (iarbă). -![Ecranul principal NetLogo](../../../../../translated_images/NetLogo-Main.32653711ec1a01b3cab22ec0b148e64193d0b979b055285bef329d5e3d6958c5.ro.png) +![Ecranul principal NetLogo](../../../../../translated_images/NetLogo-Main.32653711ec1a01b3.ro.png) > Captură de ecran de Dmitry Soshnikov diff --git a/translations/ro/lessons/README.md b/translations/ro/lessons/README.md index 487e6d62..f5a8af88 100644 --- a/translations/ro/lessons/README.md +++ b/translations/ro/lessons/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Prezentare generală -![Prezentare generală într-un desen](../../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500d0ef8b803d77110c738dcafc52306e6d68724742cd4af167.ro.png) +![Prezentare generală într-un desen](../../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500.ro.png) > Notiță ilustrată de [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) diff --git a/translations/ro/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md b/translations/ro/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md index c07d837a..8ba3ede2 100644 --- a/translations/ro/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md +++ b/translations/ro/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md @@ -15,7 +15,7 @@ După succesul modelelor transformer în rezolvarea sarcinilor NLP, aceleași sa Ideea principală a CLIP este de a putea compara descrieri textuale cu o imagine și de a determina cât de bine corespunde imaginea descrierii. -![CLIP Architecture](../../../../../translated_images/clip-arch.b3dbf20b4e8ed8be1c38e2bc6100fd3cc257c33cda4692b301be91f791b13ea7.ro.png) +![CLIP Architecture](../../../../../translated_images/clip-arch.b3dbf20b4e8ed8be.ro.png) > *Imagine din [acest articol](https://openai.com/blog/clip/)* @@ -29,7 +29,7 @@ Odată ce acest model este pre-antrenat, putem să-i oferim un lot de imagini ș Să presupunem că trebuie să clasificăm imagini între, să zicem, pisici, câini și oameni. În acest caz, putem oferi modelului o imagine și o serie de descrieri textuale: "*o imagine cu o pisică*", "*o imagine cu un câine*", "*o imagine cu un om*". În vectorul rezultat de 3 probabilități, trebuie doar să selectăm indexul cu cea mai mare valoare. -![CLIP for Image Classification](../../../../../translated_images/clip-class.3af42ef0b2b19369a633df5f20ddf4f5a01d6c8ffa181e9d3a0572c19f919f72.ro.png) +![CLIP for Image Classification](../../../../../translated_images/clip-class.3af42ef0b2b19369.ro.png) > *Imagine din [acest articol](https://openai.com/blog/clip/)* @@ -53,13 +53,13 @@ Aflați mai multe despre VQGAN pe site-ul [Taming Transformers](https://compvis. Una dintre diferențele importante între VQGAN și GAN-ul tradițional este că cel din urmă poate produce o imagine decentă din orice vector de intrare, în timp ce VQGAN este probabil să producă o imagine incoerentă. Astfel, trebuie să ghidăm procesul de creare a imaginii, iar acest lucru poate fi realizat folosind CLIP. -![VQGAN+CLIP Architecture](../../../../../translated_images/vqgan.5027fe05051dfa3101950cfa930303f66e6478b9bd273e83766731796e462d9b.ro.png) +![VQGAN+CLIP Architecture](../../../../../translated_images/vqgan.5027fe05051dfa31.ro.png) Pentru a genera o imagine corespunzătoare unei descrieri textuale, începem cu un vector de codificare aleatoriu care este transmis prin VQGAN pentru a produce o imagine. Apoi, CLIP este utilizat pentru a produce o funcție de pierdere care arată cât de bine corespunde imaginea descrierii textuale. Scopul este de a minimiza această pierdere, utilizând backpropagation pentru a ajusta parametrii vectorului de intrare. O bibliotecă excelentă care implementează VQGAN+CLIP este [Pixray](http://github.com/pixray/pixray). -![Imagine produsă de Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_watercolor_portrait_of_young_male_teacher_of_literature_with_a_book.2384968e9db8a0d09dc96de938b9f95bde8a7e1c721f48f286a7795bf16d56c7.ro.png) | ![Imagine produsă de Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_young_female_teacher_of_computer_science_with_a_computer.e0b6495f210a439077e1c32cc8afdf714e634fe24dc78dc5aa45fd2f560b0ed5.ro.png) | ![Imagine produsă de Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_old_male_teacher_of_math.5362e67aa7fc2683b9d36a613b364deb7454760cd39205623fc1e3938fa133c0.ro.png) +![Imagine produsă de Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_watercolor_portrait_of_young_male_teacher_of_literature_with_a_book.2384968e9db8a0d0.ro.png) | ![Imagine produsă de Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_young_female_teacher_of_computer_science_with_a_computer.e0b6495f210a4390.ro.png) | ![Imagine produsă de Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_old_male_teacher_of_math.5362e67aa7fc2683.ro.png) ----|----|---- Imagine generată din descrierea *un portret în acuarelă, prim-plan, al unui tânăr profesor de literatură cu o carte* | Imagine generată din descrierea *un portret în ulei, prim-plan, al unei tinere profesoare de informatică cu un computer* | Imagine generată din descrierea *un portret în ulei, prim-plan, al unui profesor bătrân de matematică în fața unei table negre* diff --git a/translations/ru/README.md b/translations/ru/README.md index c3da73af..de3583cc 100644 --- a/translations/ru/README.md +++ b/translations/ru/README.md @@ -1,15 +1,15 @@ [![Лицензия GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) -[![Участники GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![Issues на GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) +[![Контрибьюторы GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Проблемы GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [![Pull-запросы GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [![PRs приветствуются](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) @@ -19,57 +19,57 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry в Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) # Искусственный интеллект для начинающих - Учебная программа -|![Скетчноут от @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500d0ef8b803d77110c738dcafc52306e6d68724742cd4af167.ru.png)| +|![Скетчноут от @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500.ru.png)| |:---:| -| ИИ для начинающих - _Скетчноут от [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | +| AI для начинающих - _Скетчноут от [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | -Изучите мир **искусственного интеллекта** (ИИ) с нашей 12-недельной программой из 24 уроков! В нее включены практические занятия, тесты и лабораторные работы. Учебная программа подходит для начинающих и охватывает такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, а также вопросы этики в ИИ +Исследуйте мир **искусственного интеллекта** (ИИ) с нашей 12-недельной, 24-урочной учебной программой! Она включает практические уроки, викторины и лабораторные работы. Программа ориентирована на начинающих и охватывает инструменты, такие как TensorFlow и PyTorch, а также этику в ИИ -### 🌐 Поддержка нескольких языков +### 🌐 Многоязычная поддержка #### Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально) -[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощённый)](../zh/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../mo/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Нидерландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Французский](../fr/README.md) | [Немецкий](../de/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Итальянский](../it/README.md) | [Японский](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейский](../ko/README.md) | [Литовский](../lt/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непальский](../ne/README.md) | [Нигерийский пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Персидский (фарси)](../fa/README.md) | [Польский](../pl/README.md) | [Португальский (Бразилия)](../br/README.md) | [Португальский (Португалия)](../pt/README.md) | [Пенджабский (Гурмухи)](../pa/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Русский](./README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Испанский](../es/README.md) | [Суахили](../sw/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Тагалог (филиппинский)](../tl/README.md) | [Тамильский](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) +[Арабский](../ar/README.md) | [Бенгальский](../bn/README.md) | [Болгарский](../bg/README.md) | [Бирманский (Мьянма)](../my/README.md) | [Китайский (упрощенный)](../zh/README.md) | [Китайский (традиционный, Гонконг)](../hk/README.md) | [Китайский (традиционный, Макао)](../mo/README.md) | [Китайский (традиционный, Тайвань)](../tw/README.md) | [Хорватский](../hr/README.md) | [Чешский](../cs/README.md) | [Датский](../da/README.md) | [Нидерландский](../nl/README.md) | [Эстонский](../et/README.md) | [Финский](../fi/README.md) | [Французский](../fr/README.md) | [Немецкий](../de/README.md) | [Греческий](../el/README.md) | [Иврит](../he/README.md) | [Хинди](../hi/README.md) | [Венгерский](../hu/README.md) | [Индонезийский](../id/README.md) | [Итальянский](../it/README.md) | [Японский](../ja/README.md) | [Каннада](../kn/README.md) | [Корейский](../ko/README.md) | [Литовский](../lt/README.md) | [Малайский](../ms/README.md) | [Малаялам](../ml/README.md) | [Маратхи](../mr/README.md) | [Непальский](../ne/README.md) | [Нигерийский пиджин](../pcm/README.md) | [Норвежский](../no/README.md) | [Персидский (фарси)](../fa/README.md) | [Польский](../pl/README.md) | [Португальский (Бразилия)](../br/README.md) | [Португальский (Португалия)](../pt/README.md) | [Пенджаби (гурмухи)](../pa/README.md) | [Румынский](../ro/README.md) | [Русский](./README.md) | [Сербский (кириллица)](../sr/README.md) | [Словацкий](../sk/README.md) | [Словенский](../sl/README.md) | [Испанский](../es/README.md) | [Свахили](../sw/README.md) | [Шведский](../sv/README.md) | [Тагалог (филиппинский)](../tl/README.md) | [Тамильский](../ta/README.md) | [Телугу](../te/README.md) | [Тайский](../th/README.md) | [Турецкий](../tr/README.md) | [Украинский](../uk/README.md) | [Урду](../ur/README.md) | [Вьетнамский](../vi/README.md) -**Если вы хотите добавить дополнительные языки перевода, поддерживаемые языки перечислены [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Если вы хотите добавить дополнительные языки перевода, список поддерживаемых языков приведён [здесь](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## Присоединяйтесь к сообществу -[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) +[![Microsoft Foundry в Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) ## Чему вы научитесь -**[Майндмэп курса](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** +**[Ментальная карта курса](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** В этой учебной программе вы узнаете: * Различные подходы к искусственному интеллекту, включая «старый добрый» символический подход с **представлением знаний** и выводом ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). -* **Нейронные сети** и **глубокое обучение**, которые являются основой современного ИИ. Мы проиллюстрируем концепции, лежащие в основе этих важных тем, используя код в двух из самых популярных фреймворков — [TensorFlow](http://Tensorflow.org) и [PyTorch](http://pytorch.org). -* **Нейронные архитектуры** для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим недавние модели, но они могут немного отставать от передовых достижений. -* Менее популярные подходы в ИИ, такие как **генетические алгоритмы** и **мультиагентные системы**. +* **Нейронные сети** и **глубокое обучение**, которые лежат в основе современного ИИ. Мы проиллюстрируем принципы, лежащие в основе этих важных тем, с помощью кода в двух из самых популярных фреймворков - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) и [PyTorch](http://pytorch.org). +* **Нейронные архитектуры** для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим недавние модели, но можем быть несколько отстающими от самого передового уровня. +* Менее популярные подходы в ИИ, такие как **генетические алгоритмы** и **многоагентные системы**. -Чего мы не будем рассматривать в этой программе: +Что мы не будем охватывать в этой программе: > [Найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) -* Бизнес-кейсы применения **ИИ в бизнесе**. Рассмотрите прохождение учебного пути [Введение в ИИ для бизнес-пользователей](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) на Microsoft Learn, или [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), разработанную в сотрудничестве с [INSEAD](https://www.insead.edu/). -* **Классическое машинное обучение**, которое хорошо описано в нашей программе [Машинное обучение для начинающих](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). +* Бизнес-кейсы использования **ИИ в бизнесе**. Рассмотрите возможность прохождения учебного пути [Введение в ИИ для бизнес-пользователей](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) на Microsoft Learn, или [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), разработанного в сотрудничестве с [INSEAD](https://www.insead.edu/). +* **Классическое машинное обучение**, которое подробно описано в нашей учебной программе [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). * Практические приложения ИИ, построенные с использованием **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Для этого мы рекомендуем начать с модулей Microsoft Learn по [компьютерному зрению](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [обработке естественного языка](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Генеративному ИИ с Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** и другим. -* Конкретные облачные фреймворки для МО, такие как [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), или [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Рассмотрите использование учебных путей [Создание и эксплуатация решений машинного обучения с Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) и [Создание и эксплуатация решений машинного обучения с Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). -* **Разговорный ИИ** и **чат-боты**. Существует отдельный учебный путь [Создание решений разговорного ИИ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), и вы также можете обратиться к [этому посту в блоге](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) для получения подробностей. -* **Глубокая математика**, лежащая в основе глубокого обучения. Для этого мы рекомендуем [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) Иэна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля, которая также доступна онлайн по адресу [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). +* Конкретные облачные фреймворки для машинного обучения, такие как [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) или [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Рассмотрите возможность использования учебных путей [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) и [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). +* **Разговорный ИИ** и **чат-боты**. Существует отдельный учебный путь [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), а также вы можете обратиться к [этой статье в блоге](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) для получения дополнительных сведений. +* **Глубокая математика**, лежащая в основе глубокого обучения. Для этого мы рекомендуем книгу [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) авторов Ian Goodfellow, Yoshua Bengio и Aaron Courville, которая также доступна онлайн по адресу [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). -Для плавного введения в темы _ИИ в облаке_ вы можете рассмотреть прохождение учебного пути [Начало работы с искусственным интеллектом в Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). +Для мягкого введения в темы _ИИ в облаке_ вы можете рассмотреть прохождение учебного пути [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) на Microsoft Learn. # Содержание -| | Ссылка на урок | PyTorch/Keras/TensorFlow | Лабораторная работа | +| | Lesson Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [Настройка курса](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Настройка вашей среды разработки](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**Введение в ИИ**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | @@ -77,59 +77,59 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: | II | **Символический ИИ** | | 02 | [Представление знаний и экспертные системы](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Экспертные системы](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Онтология](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Граф понятий](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | | III | [**Введение в нейронные сети**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| -| 03 | [Персептрон](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Ноутбук](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Лаб](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | -| 04 | [Многослойный персептрон и создание собственного фреймворка](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Ноутбук](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Лаб](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | -| 05 | [Введение во фреймворки (PyTorch/TensorFlow) и переобучение](./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) | [Лаб](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | +| 03 | [Персептрон](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Блокнот](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Лаб](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | +| 04 | [Многослойный персептрон и создание собственного фреймворка](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Блокнот](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Лаб](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | +| 05 | [Введение в фреймворки (PyTorch/TensorFlow) и переобучение](./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) | [Лаб](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | | IV | [**Компьютерное зрение**](./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)| [Изучите компьютерное зрение на Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | -| 06 | [Введение в компьютерное зрение. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Ноутбук](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Лаб](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | +| 06 | [Введение в компьютерное зрение. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Блокнот](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Лаб](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [Сверточные нейронные сети](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Архитектуры CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Лаб](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [Предобученные сети и перенос обучения](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Приёмы обучения](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Лаб](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | -| 09 | [Автоэнкодеры и VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | +| 09 | [Автокодировщики и 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 | [Генеративно-состязательные сети и перенос художественного стиля](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [Обнаружение объектов](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Лаб](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [Семантическая сегментация. 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 | [**Обработка естественного языка**](./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) | [Изучите обработку естественного языка на Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [Представление текста. BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | -| 14 | [Семантические эмбеддинги слов. Word2Vec и 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) | | +| 14 | [Семантические векторные представления слов. Word2Vec и 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 | [Языковое моделирование. Обучение собственных эмбеддингов](./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) | [Лаб](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [Рекуррентные нейронные сети](./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 | [Генеративные рекуррентные сети](./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) | [Лаб](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [Трансформеры. 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 | [Распознавание именованных сущностей](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Лаб](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | -| 20 | [Большие языковые модели, программирование подсказок и задачи с малым числом примеров](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | +| 20 | [Большие языковые модели, программирование подсказок и задачи с малым количеством примеров](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **Другие методы ИИ** || | -| 21 | [Генетические алгоритмы](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Ноутбук](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | +| 21 | [Генетические алгоритмы](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Блокнот](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 22 | [Глубокое обучение с подкреплением](./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) | [Лаб](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [Мультиагентные системы](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **Этика ИИ** | | | | 24 | [Этика ИИ и ответственный ИИ](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Принципы ответственного ИИ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | -| IX | **Дополнительные материалы** | | | -| 25 | [Мультимодальные сети, CLIP и VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Ноутбук](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | +| IX | **Дополнительно** | | | +| 25 | [Мультимодальные сети, CLIP и VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Блокнот](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## Каждый урок содержит -* Предварительные материалы -* Исполняемые блокноты Jupyter, которые часто специфичны для фреймворка (**PyTorch** или **TensorFlow**). Исполняемый блокнот также содержит много теоретического материала, поэтому, чтобы понять тему, вам нужно пройти хотя бы одну версию блокнота (либо PyTorch, либо TensorFlow). -* **Лабораторные работы** доступны для некоторых тем, которые дают вам возможность попробовать применить изученный материал к конкретной задаче. -* Некоторые разделы содержат ссылки на модули [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), которые охватывают смежные темы. +* Материалы для предварительного чтения +* Исполняемые Jupyter-блокноты, которые часто специфичны для фреймворка (**PyTorch** или **TensorFlow**). Исполняемый блокнот также содержит много теоретического материала, поэтому, чтобы понять тему, вам нужно пройти по крайней мере одну версию блокнота (либо PyTorch, либо TensorFlow). +* **Лабораторные работы** доступные для некоторых тем, которые дают вам возможность попробовать применить изученный материал к конкретной задаче. +* Некоторые разделы содержат ссылки на модули [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), которые охватывают связанные темы. ## Начало работы -### 🎯 Новичок в ИИ? Начните здесь! +### 🎯 Новичок в области ИИ? Начните здесь! -Если вы полностью новичок в ИИ и хотите быстрые практические примеры, ознакомьтесь с нашими [**Примерами для начинающих**](./examples/README.md)! Среди них: +Если вы совсем новичок в ИИ и хотите быстрые практические примеры, ознакомьтесь с нашими [**Примерами для начинающих**](./examples/README.md)! В них входят: -- 🌟 **Hello AI World** - Ваша первая программа ИИ (распознавание шаблонов) +- 🌟 **Привет, мир ИИ** - Ваша первая программа ИИ (распознавание образов) - 🧠 **Простая нейронная сеть** - Постройте нейронную сеть с нуля -- 🖼️ **Классификатор изображений** - Классифицируйте изображения с подробными комментариями -- 💬 **Анализ настроений текста** - Анализ положительного/отрицательного текста +- 🖼️ **Классификатор изображений** - Классификация изображений с подробными комментариями +- 💬 **Определение тональности текста** - Анализ положительного/отрицательного текста These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum. -### 📚 Full Curriculum Setup +### 📚 Настройка полного учебного курса -- We have created a [setup lesson](./lessons/0-course-setup/setup.md) to help you with setting up your development environment. - For Educators, we have created a [curricula setup lesson](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) for you too! -- How to [Run the code in a VSCode or a Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) +- Мы создали a [урок по настройке](./lessons/0-course-setup/setup.md) to help you with setting up your development environment. - Для преподавателей, мы также создали a [урок по настройке учебной программы](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) for you too! +- Как [запустить код в VSCode или Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) Follow these steps: @@ -139,29 +139,29 @@ Clone the Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.g Don't forget to star (🌟) this repo to find it easier later. -## Meet other Learners +## Познакомьтесь с другими учащимися -Join our [official AI Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) to meet and network with other learners taking this course and get support. +Join our [официальному Discord‑серверу по ИИ](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) to meet and network with other learners taking this course and get support. -If you have product feedback or questions whilst building visit our [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) +If you have product feedback or questions whilst building visit our [Форум разработчиков Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum) -## Quizzes +## Викторины -> **A note about quizzes**: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or [Online Here](https://ff-quizzes.netlify.app/) They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the `quiz-app` folder. They are gradually being localized. +> **Примечание о викторинах**: Все викторины находятся в папке Quiz-app в etc\quiz-app, или [Онлайн здесь](https://ff-quizzes.netlify.app/) They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the `quiz-app` folder. They are gradually being localized. -## Help Wanted +## Нужна помощь Do you have suggestions or found spelling or code errors? Raise an issue or create a pull request. -## Special Thanks +## Особая благодарность -* **✍️ Основной автор:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD +* **✍️ Главный автор:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 Редактор:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD -* **🎨 Иллюстратор скетчнотов:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) -* **✅ Создатель викторин:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) +* **🎨 Иллюстратор скетчей:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) +* **✅ Создатель викторины:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) * **🙏 Основные участники:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) -## Other Curricula +## Другие учебные программы Our team produces other curricula! Check out: @@ -172,40 +172,40 @@ Our team produces other curricula! Check out: --- -### Azure / Edge / MCP / Agents +### Azure / Edge / MCP / Агенты [![AZD для начинающих](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI для начинающих](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP для начинающих](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agents для начинающих](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) +[![Агенты ИИ для начинающих](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 для начинающих](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +### Серия по генеративному ИИ +[![Генеративный ИИ для начинающих](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) +[![Генеративный ИИ (.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) +[![Генеративный ИИ (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Генеративный ИИ (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 +### Основные направления обучения [![ML для начинающих](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 для начинающих](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 для начинающих](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 для начинающих](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 для начинающих](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) +[![ИИ для начинающих](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) +[![Кибербезопасность для начинающих](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) +[![Веб-разработка для начинающих](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 для начинающих](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 для начинающих](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) +[![Разработка XR для начинающих](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- -### Copilot Series -[![Copilot для 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) +### Серия Copilot +[![Copilot для парного программирования с ИИ](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 для 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) +[![Приключения Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## Getting Help +## Получение помощи If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely. @@ -213,11 +213,11 @@ If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learn If you have product feedback or errors while building visit: -[![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) +[![Форум разработчиков Microsoft Foundry](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) --- -**Отказ от ответственности**: -Этот документ был переведен с помощью сервиса машинного перевода [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется обратиться к профессиональному услугам письменного перевода, выполненного человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неверные толкования, возникшие в результате использования этого перевода. +Отказ от ответственности: +Этот документ был переведён с помощью сервиса перевода на базе ИИ Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Хотя мы стремимся к точности, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на исходном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный (человеческий) перевод. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные толкования, возникшие в результате использования данного перевода. \ No newline at end of file diff --git a/translations/ru/lessons/1-Intro/README.md b/translations/ru/lessons/1-Intro/README.md index 2da867d1..85b9bb8d 100644 --- a/translations/ru/lessons/1-Intro/README.md +++ b/translations/ru/lessons/1-Intro/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Введение в искусственный интеллект -![Резюме содержания введения в ИИ в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-intro.bf28d1ac4235881c096f0ffdb320ba4102940eafcca4e9d7a55a03914361f8f3.ru.png) +![Резюме содержания введения в ИИ в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-intro.bf28d1ac4235881c.ru.png) > Рисунок от [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) @@ -19,7 +19,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Изначально компьютеры были изобретены [Чарльзом Бэббиджем](https://en.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) для работы с числами, следуя четко определенной процедуре — алгоритму. Современные компьютеры, хотя и значительно более продвинуты, чем оригинальная модель, предложенная в XIX веке, все еще основываются на той же идее управляемых вычислений. Таким образом, можно запрограммировать компьютер на выполнение задачи, если мы знаем точную последовательность шагов, необходимых для достижения цели. -![Фото человека](../../../../translated_images/dsh_age.d212a30d4e54fb5f68b94a624aad64bc086124bcbbec9561ae5bd5da661e22d8.ru.png) +![Фото человека](../../../../translated_images/dsh_age.d212a30d4e54fb5f.ru.png) > Фото от [Викки Сошниковой](http://twitter.com/vickievalerie) @@ -46,7 +46,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Одна из проблем при работе с термином **[интеллект](https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence)** заключается в том, что нет четкого определения этого термина. Можно утверждать, что интеллект связан с **абстрактным мышлением** или **самосознанием**, но мы не можем точно его определить. -![Фото кота](../../../../translated_images/photo-cat.8c8e8fb760ffe45725c5b9f6b0d954e9bf114475c01c55adf0303982851b7eae.ru.jpg) +![Фото кота](../../../../translated_images/photo-cat.8c8e8fb760ffe457.ru.jpg) > [Фото](https://unsplash.com/photos/75715CVEJhI) от [Amber Kipp](https://unsplash.com/@sadmax) с Unsplash @@ -98,13 +98,13 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: > | А как насчет ML? | | > |--------------|-----------| -> | Часть искусственного интеллекта, основанная на обучении компьютера решать задачу на основе данных, называется **машинным обучением**. Мы не будем рассматривать классическое машинное обучение в этом курсе — мы рекомендуем вам отдельный учебный курс [Машинное обучение для начинающих](http://aka.ms/ml-beginners). | ![ML для начинающих](../../../../translated_images/ml-for-beginners.9e4fed176fd5817d7d1f7d358302515186579cbf09b2a6c5bd8092b345da7f22.ru.png) | +> | Часть искусственного интеллекта, основанная на обучении компьютера решать задачу на основе данных, называется **машинным обучением**. Мы не будем рассматривать классическое машинное обучение в этом курсе — мы рекомендуем вам отдельный учебный курс [Машинное обучение для начинающих](http://aka.ms/ml-beginners). | ![ML для начинающих](../../../../translated_images/ml-for-beginners.9e4fed176fd5817d.ru.png) | ## Краткая история ИИ Искусственный интеллект как область начался в середине двадцатого века. Изначально подход символического рассуждения был преобладающим и привел к ряду важных успехов, таких как экспертные системы — компьютерные программы, способные действовать как эксперт в некоторых ограниченных областях. Однако вскоре стало ясно, что такой подход плохо масштабируется. Извлечение знаний от эксперта, представление их в компьютере и поддержание базы знаний в актуальном состоянии оказалось очень сложной задачей и слишком дорогой для практического применения во многих случаях. Это привело к так называемой [зиме ИИ](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter) в 1970-х годах. -Краткая история ИИ +Краткая история ИИ > Изображение от [Дмитрия Сошникова](http://soshnikov.com) @@ -124,7 +124,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: * Современные помощники, такие как Cortana, Siri или Google Assistant, являются гибридными системами, которые используют нейронные сети для преобразования речи в текст и распознавания нашего намерения, а затем применяют некоторые рассуждения или явные алгоритмы для выполнения необходимых действий. * В будущем мы можем ожидать полной нейронной модели, способной самостоятельно вести диалог. Недавние нейронные сети семейства GPT и [Turing-NLG](https://www.microsoft.com/research/blog/turing-nlg-a-17-billion-parameter-language-model-by-microsoft) демонстрируют большие успехи в этом. -эволюция теста Тьюринга +эволюция теста Тьюринга > Изображение Дмитрия Сошникова, [фото](https://unsplash.com/photos/r8LmVbUKgns) Марина Абросимова, [Unsplash](https://unsplash.com/@abrosimova_marina_foto) ## Недавние исследования в области ИИ diff --git a/translations/ru/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb b/translations/ru/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb index 3ba4d5a1..2769d2d2 100644 --- a/translations/ru/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb @@ -12,7 +12,7 @@ "\n", "В этом примере мы реализуем простую систему на основе знаний, которая определяет животное на основе некоторых физических характеристик. Система может быть представлена следующим деревом И-ИЛИ (это часть всего дерева, к которому можно легко добавить дополнительные правила):\n", "\n", - "![](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283703c8e9c0d69d6a786eb370f4ace67f9a7aae5ada3d260b0.ru.png)\n" + "![](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283.ru.png)\n" ] }, { diff --git a/translations/ru/lessons/2-Symbolic/README.md b/translations/ru/lessons/2-Symbolic/README.md index 7c87e3db..042349b8 100644 --- a/translations/ru/lessons/2-Symbolic/README.md +++ b/translations/ru/lessons/2-Symbolic/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Представление знаний и экспертные системы -![Сводка по символическому ИИ](../../../../translated_images/ai-symbolic.715a30cb610411a6964d2e2f23f24364cb338a07cb4844c1f97084d366e586c3.ru.png) +![Сводка по символическому ИИ](../../../../translated_images/ai-symbolic.715a30cb610411a6.ru.png) > Скетчноут от [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) @@ -41,7 +41,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Таким образом, задача **представления знаний** заключается в поиске эффективного способа представления знаний внутри компьютера в виде данных, чтобы они могли быть использованы автоматически. Это можно рассматривать как спектр: -![Спектр представления знаний](../../../../translated_images/knowledge-spectrum.b60df631852c0217e941485b79c9eee40ebd574f15f18609cec5758fcb384bf3.ru.png) +![Спектр представления знаний](../../../../translated_images/knowledge-spectrum.b60df631852c0217.ru.png) > Изображение от [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) @@ -94,7 +94,7 @@ Python | синтаксис блока | отступы Одним из ранних успехов символического ИИ стали так называемые **экспертные системы** — компьютерные системы, разработанные для выполнения роли эксперта в ограниченной области задач. Они основывались на **базе знаний**, извлеченной от одного или нескольких человеческих экспертов, и содержали **выводящий механизм**, который выполнял рассуждения на ее основе. -![Архитектура человека](../../../../translated_images/arch-human.5d4d35f1bba3ab1cdfda96af2f10b89574eb31e9796d0e3011cd9beda1c35112.ru.png) | ![Система на основе знаний](../../../../translated_images/arch-kbs.3ec5c150b09fa8dadc2beb0931a4983c9e2b03913a89eebcc103b5bb841b0212.ru.png) +![Архитектура человека](../../../../translated_images/arch-human.5d4d35f1bba3ab1c.ru.png) | ![Система на основе знаний](../../../../translated_images/arch-kbs.3ec5c150b09fa8da.ru.png) ---------------------------------------------|------------------------------------------------ Упрощенная структура нейронной системы человека | Архитектура системы на основе знаний @@ -106,7 +106,7 @@ Python | синтаксис блока | отступы В качестве примера рассмотрим следующую экспертную систему для определения животного на основе его физических характеристик: -![AND-OR дерево](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283703c8e9c0d69d6a786eb370f4ace67f9a7aae5ada3d260b0.ru.png) +![AND-OR дерево](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283.ru.png) > Изображение от [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) diff --git a/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb b/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb index 22ee0744..9488ee78 100644 --- a/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb @@ -1248,7 +1248,7 @@ "* Низкий тренировочный loss — модель хорошо аппроксимирует обучающие данные, так как обладает достаточной выразительной мощностью.\n", "* Валидационный loss может быть значительно выше тренировочного и может начать увеличиваться во время обучения — это происходит потому, что модель \"запоминает\" тренировочные точки и теряет \"общую картину\".\n", "\n", - "![Переобучение](../../../../../translated_images/overfit.a0bd57f717c157696f30c9c73fa7c3345c49b4280e412ff30c4a1a16ba29ff49.ru.png)\n", + "![Переобучение](../../../../../translated_images/overfit.a0bd57f717c15769.ru.png)\n", "\n", "> На этом изображении `x` обозначает тренировочные данные, `o` — валидационные данные. Слева — линейная модель (однослойная), она довольно хорошо аппроксимирует природу данных. Справа — переобученная модель, она идеально аппроксимирует тренировочные данные, но перестает быть полезной для любых других данных (валидационная ошибка очень высокая).\n" ] diff --git a/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md b/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md index 555756b2..bfbda4e5 100644 --- a/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md +++ b/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md @@ -58,7 +58,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Рассмотрим следующую задачу аппроксимации 5 точек (представленных как `x` на графиках ниже): -![linear](../../../../../translated_images/overfit1.f24b71c6f652e59e6bed7245ffbeaecc3ba320e16e2221f6832b432052c4da43.ru.jpg) | ![overfit](../../../../../translated_images/overfit2.131f5800ae10ca5e41d12a411f5f705d9ee38b1b10916f284b787028dd55cc1c.ru.jpg) +![linear](../../../../../translated_images/overfit1.f24b71c6f652e59e.ru.jpg) | ![overfit](../../../../../translated_images/overfit2.131f5800ae10ca5e.ru.jpg) -------------------------|-------------------------- **Линейная модель, 2 параметра** | **Нелинейная модель, 7 параметров** Ошибка на обучении = 5.3 | Ошибка на обучении = 0 @@ -79,7 +79,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Как видно из графика выше, переобучение можно обнаружить по очень низкой ошибке на обучении и высокой ошибке на валидации. Обычно во время обучения мы видим, как ошибки на обучении и валидации начинают уменьшаться, а затем в какой-то момент ошибка на валидации может перестать уменьшаться и начать расти. Это будет признаком переобучения и сигналом, что, вероятно, стоит остановить обучение (или хотя бы сохранить текущую версию модели). -![overfitting](../../../../../translated_images/Overfitting.408ad91cd90b4371d0a81f4287e1409c359751adeb1ae450332af50e84f08c3e.ru.png) +![overfitting](../../../../../translated_images/Overfitting.408ad91cd90b4371.ru.png) ## Как предотвратить переобучение diff --git a/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/README.md b/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/README.md index fbbd9a4d..f08edb0e 100644 --- a/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/README.md +++ b/translations/ru/lessons/3-NeuralNetworks/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Введение в нейронные сети -![Краткое содержание введения в нейронные сети в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-neuralnetworks.1c687ae40bc86e834f497844866a26d3e0886650a67a4bbe29442e2f157d3b18.ru.png) +![Краткое содержание введения в нейронные сети в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-neuralnetworks.1c687ae40bc86e83.ru.png) Как мы обсуждали во введении, один из способов достижения интеллекта — это обучение **компьютерной модели** или **искусственного мозга**. С середины XX века исследователи пробовали различные математические модели, и в последние годы этот подход оказался чрезвычайно успешным. Такие математические модели мозга называются **нейронными сетями**. @@ -36,13 +36,13 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Из биологии мы знаем, что наш мозг состоит из нейронных клеток (нейронов), каждая из которых имеет несколько "входов" (дендритов) и один "выход" (аксон). И дендриты, и аксоны могут проводить электрические сигналы, а соединения между ними — известные как синапсы — могут демонстрировать различные степени проводимости, которые регулируются нейромедиаторами. -![Модель нейрона](../../../../translated_images/synapse-wikipedia.ed20a9e4726ea1c6a3ce8fec51c0b9bec6181946dca0fe4e829bc12fa3bacf01.ru.jpg) | ![Модель нейрона](../../../../translated_images/artneuron.1a5daa88d20ebe6f5824ddb89fba0bdaaf49f67e8230c1afbec42909df1fc17e.ru.png) +![Модель нейрона](../../../../translated_images/synapse-wikipedia.ed20a9e4726ea1c6.ru.jpg) | ![Модель нейрона](../../../../translated_images/artneuron.1a5daa88d20ebe6f.ru.png) ----|---- Реальный нейрон *([Изображение](https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse#/media/File:SynapseSchematic_lines.svg) из Википедии)* | Искусственный нейрон *(Изображение автора)* Таким образом, самая простая математическая модель нейрона содержит несколько входов X1, ..., XN и один выход Y, а также ряд весов W1, ..., WN. Выход вычисляется как: -Y = f\left(\sum_{i=1}^N X_iW_i\right) +Y = f\left(\sum_{i=1}^N X_iW_i\right) где f — это некоторая нелинейная **функция активации**. diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md index 97714da7..4d1d5802 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md @@ -73,14 +73,14 @@ im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB) * **Предварительная обработка фотографии книги на шрифте Брайля**. Мы показываем, как можно использовать пороговую обработку, обнаружение признаков, перспективное преобразование и манипуляции с NumPy для разделения отдельных символов шрифта Брайля для дальнейшей классификации нейронной сетью. -![Изображение шрифта Брайля](../../../../../translated_images/braille.341962ff76b1bd7044409371d3de09ced5028132aef97344ea4b7468c1208126.ru.jpeg) | ![Обработанное изображение шрифта Брайля](../../../../../translated_images/braille-result.46530fea020b03c76aac532d7d6eeef7f6fb35b55b1001cd21627907dabef3ed.ru.png) | ![Символы шрифта Брайля](../../../../../translated_images/braille-symbols.0159185ab69d533909dc4d7d26a1971b51401c6a80eb3a5584f250ea880af88b.ru.png) +![Изображение шрифта Брайля](../../../../../translated_images/braille.341962ff76b1bd70.ru.jpeg) | ![Обработанное изображение шрифта Брайля](../../../../../translated_images/braille-result.46530fea020b03c7.ru.png) | ![Символы шрифта Брайля](../../../../../translated_images/braille-symbols.0159185ab69d5339.ru.png) ----|-----|----- > Изображение из [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) * **Обнаружение движения на видео с помощью разницы кадров**. Если камера фиксирована, то кадры из видеопотока должны быть довольно похожи друг на друга. Так как кадры представлены в виде массивов, просто вычитая массивы двух последовательных кадров, мы получим разницу пикселей, которая будет небольшой для статичных кадров и увеличиваться при значительном движении на изображении. -![Изображение кадров видео и разницы кадров](../../../../../translated_images/frame-difference.706f805491a0883c938e16447bf5eb2f7d69e812c7f743cbe7d7c7645168f81f.ru.png) +![Изображение кадров видео и разницы кадров](../../../../../translated_images/frame-difference.706f805491a0883c.ru.png) > Изображение из [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) @@ -89,7 +89,7 @@ im = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB) - **Плотный оптический поток** вычисляет векторное поле, показывающее, куда перемещается каждый пиксель. - **Разреженный оптический поток** основывается на выделении характерных признаков изображения (например, краев) и построении их траектории от кадра к кадру. -![Изображение оптического потока](../../../../../translated_images/optical.1f4a94464579a83a10784f3c07fe7228514714b96782edf50e70ccd59d2d8c4f.ru.png) +![Изображение оптического потока](../../../../../translated_images/optical.1f4a94464579a83a.ru.png) > Изображение из [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md index 998f2b09..2a785a38 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md @@ -13,11 +13,11 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: VGG-16 — это сеть, которая достигла точности 92.7% в классификации ImageNet (top-5) в 2014 году. Она имеет следующую структуру слоев: -![ImageNet Layers](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51baeaab3e768567d921e5d54befa46e1e642616c5458c934028.ru.jpg) +![ImageNet Layers](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51ba.ru.jpg) Как видно, VGG следует традиционной пирамидальной архитектуре, представляющей собой последовательность слоев свертки и пуллинга. -![ImageNet Pyramid](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49fdaa786e3f3a975b3f22615efd13efb19c5d22f12e01451a1.ru.jpg) +![ImageNet Pyramid](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49f.ru.jpg) > Изображение с [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb index 4724c061..c6d7aa4c 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb @@ -260,7 +260,7 @@ "\n", "Таким образом, в типичной CNN будет несколько сверточных слоев, между которыми располагаются слои объединения для уменьшения размеров изображения. Мы также увеличиваем количество фильтров, поскольку по мере усложнения шаблонов появляется больше возможных интересных комбинаций, которые нужно искать.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее несколько сверточных слоев с слоями объединения.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce6a8cc9da2170492c85bfd9e1b61832650e2228e037039ec4.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее несколько сверточных слоев с слоями объединения.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce.ru.png)\n", "\n", "Из-за уменьшения пространственных размеров и увеличения размеров признаков/фильтров эта архитектура также называется **пирамидальной архитектурой**.\n" ] diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb index f6af0d5b..674a95e7 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb @@ -358,7 +358,7 @@ "\n", "Таким образом, в типичной CNN будет несколько сверточных слоев, между которыми располагаются слои пуллинга для уменьшения размеров изображения. Мы также увеличиваем количество фильтров, потому что по мере усложнения шаблонов появляется больше возможных интересных комбинаций, которые нужно искать.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее несколько сверточных слоев с слоями пуллинга.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce6a8cc9da2170492c85bfd9e1b61832650e2228e037039ec4.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее несколько сверточных слоев с слоями пуллинга.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce.ru.png)\n", "\n", "Из-за уменьшения пространственных размеров и увеличения размеров признаков/фильтров эту архитектуру также называют **пирамидальной архитектурой**.\n" ] diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md index 342e1b30..a20fe042 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md @@ -17,7 +17,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Для извлечения шаблонов мы будем использовать понятие **свёрточных фильтров**. Как вы знаете, изображение представлено в виде двумерной матрицы или трёхмерного тензора с глубиной цвета. Применение фильтра означает, что мы берём относительно небольшую матрицу **ядра фильтра** и для каждого пикселя исходного изображения вычисляем взвешенное среднее с соседними точками. Это можно представить как небольшое окно, скользящее по всему изображению и усредняющее все пиксели в соответствии с весами в матрице ядра фильтра. -![Фильтр вертикальных краёв](../../../../../translated_images/filter-vert.b7148390ca0bc356ddc7e55555d2481819c1e86ddde9dce4db5e71a69d6f887f.ru.png) | ![Фильтр горизонтальных краёв](../../../../../translated_images/filter-horiz.59b80ed4feb946efbe201a7fe3ca95abb3364e266e6fd90820cb893b4d3a6dda.ru.png) +![Фильтр вертикальных краёв](../../../../../translated_images/filter-vert.b7148390ca0bc356.ru.png) | ![Фильтр горизонтальных краёв](../../../../../translated_images/filter-horiz.59b80ed4feb946ef.ru.png) ----|---- > Изображение Дмитрия Сошникова @@ -38,7 +38,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: * Мы можем спроектировать сеть так, чтобы фильтры обучались автоматически * Мы можем использовать тот же подход для поиска шаблонов в высокоуровневых признаках, а не только в исходном изображении. Таким образом, извлечение признаков в CNN работает на иерархии признаков, начиная с низкоуровневых комбинаций пикселей и заканчивая высокоуровневыми комбинациями частей изображения. -![Иерархическое извлечение признаков](../../../../../translated_images/FeatureExtractionCNN.d9b456cbdae7cb643fde3032b81b2940e3cf8be842e29afac3f482725ba7f95c.ru.png) +![Иерархическое извлечение признаков](../../../../../translated_images/FeatureExtractionCNN.d9b456cbdae7cb64.ru.png) > Изображение из [статьи Хислопа-Линча](https://www.semanticscholar.org/paper/Computer-vision-based-pedestrian-trajectory-Hislop-Lynch/26e6f74853fc9bbb7487b06dc2cf095d36c9021d), основанное на [их исследовании](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1553374.1553453) @@ -55,9 +55,9 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: В качестве примера давайте рассмотрим архитектуру VGG-16, сети, которая достигла точности 92.7% в топ-5 классификации ImageNet в 2014 году: -![Слои ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51baeaab3e768567d921e5d54befa46e1e642616c5458c934028.ru.jpg) +![Слои ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51ba.ru.jpg) -![Пирамида ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49fdaa786e3f3a975b3f22615efd13efb19c5d22f12e01451a1.ru.jpg) +![Пирамида ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49f.ru.jpg) > Изображение с [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md index 0b5f83b8..695425c4 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md @@ -21,7 +21,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Мы будем использовать [Oxford-IIIT Pet Dataset](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/), который содержит изображения 37 различных пород собак и кошек. -![Набор данных, с которым мы будем работать](../../../../../../translated_images/data.50b2a9d5484bdbf0f52f5765b381cec9efe2bd296a98f007f90bedb6ac67f2a8.ru.png) +![Набор данных, с которым мы будем работать](../../../../../../translated_images/data.50b2a9d5484bdbf0.ru.png) Чтобы скачать набор данных, используйте этот код: diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb index 755107c5..ffb30888 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb @@ -50,7 +50,7 @@ "\n", "Чтобы визуализировать идеального кота, мы начнем с изображения случайного шума и попробуем использовать метод оптимизации градиентного спуска, чтобы изменить изображение так, чтобы сеть распознала кота.\n", "\n", - "![Цикл оптимизации](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044f997032f4eef9152b453e6a990e449bbfb107de2493cc37e.ru.png)\n", + "![Цикл оптимизации](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044.ru.png)\n", "\n", "Вот наше начальное изображение:\n" ] diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md index 12ab518e..b2ac30e2 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md @@ -29,7 +29,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Вот пример признаков, извлечённых из изображения кошки сетью VGG-16: -![Признаки, извлечённые VGG-16](../../../../../translated_images/features.6291f9c7ba3a0b951af88fc9864632b9115365410765680680d30c927dd67354.ru.png) +![Признаки, извлечённые VGG-16](../../../../../translated_images/features.6291f9c7ba3a0b95.ru.png) ## Набор данных "Кошки против собак" @@ -48,19 +48,19 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Один из подходов, который мы можем использовать, — это начать с случайного изображения и затем попытаться применить технику **оптимизации градиентного спуска**, чтобы изменить это изображение так, чтобы сеть начала думать, что это кошка. -![Цикл оптимизации изображения](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044f997032f4eef9152b453e6a990e449bbfb107de2493cc37e.ru.png) +![Цикл оптимизации изображения](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044.ru.png) Однако, если мы сделаем это, мы получим что-то очень похожее на случайный шум. Это происходит потому, что *существует множество способов заставить сеть думать, что входное изображение — это кошка*, включая те, которые визуально не имеют смысла. Хотя эти изображения содержат множество паттернов, характерных для кошки, ничего не ограничивает их визуальную выразительность. Чтобы улучшить результат, мы можем добавить ещё один член в функцию потерь, который называется **потеря вариации**. Это метрика, показывающая, насколько похожи соседние пиксели изображения. Минимизация потери вариации делает изображение более гладким и избавляет от шума, раскрывая более визуально привлекательные паттерны. Вот пример таких "идеальных" изображений, которые классифицируются как кошка и как зебра с высокой вероятностью: -![Идеальная кошка](../../../../../translated_images/ideal-cat.203dd4597643d6b0bd73038b87f9c0464322725e3a06ab145d25d4a861c70592.ru.png) | ![Идеальная зебра](../../../../../translated_images/ideal-zebra.7f70e8b54ee15a7a314000bb5df38a6cfe086ea04d60df4d3ef313d046b98a2b.ru.png) +![Идеальная кошка](../../../../../translated_images/ideal-cat.203dd4597643d6b0.ru.png) | ![Идеальная зебра](../../../../../translated_images/ideal-zebra.7f70e8b54ee15a7a.ru.png) -----|----- *Идеальная кошка* | *Идеальная зебра* Похожий подход можно использовать для выполнения так называемых **атак на нейронную сеть**. Предположим, мы хотим обмануть нейронную сеть и заставить собаку выглядеть как кошка. Если мы возьмём изображение собаки, которое сеть распознаёт как собаку, мы можем немного изменить его с помощью оптимизации градиентного спуска, пока сеть не начнёт классифицировать его как кошку: -![Изображение собаки](../../../../../translated_images/original-dog.8f68a67d2fe0911f33041c0f7fce8aa4ea919f9d3917ec4b468298522aeb6356.ru.png) | ![Изображение собаки, классифицированное как кошка](../../../../../translated_images/adversarial-dog.d9fc7773b0142b89752539bfbf884118de845b3851c5162146ea0b8809fc820f.ru.png) +![Изображение собаки](../../../../../translated_images/original-dog.8f68a67d2fe0911f.ru.png) | ![Изображение собаки, классифицированное как кошка](../../../../../translated_images/adversarial-dog.d9fc7773b0142b89.ru.png) -----|----- *Оригинальное изображение собаки* | *Изображение собаки, классифицированное как кошка* diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb index abdaaaf8..373e6c31 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb @@ -21,7 +21,7 @@ "\n", "Поскольку мы обучаем автоэнкодер захватывать как можно больше информации из исходного изображения для точного восстановления, сеть пытается найти наилучшее **встраивание** входных изображений, чтобы уловить их смысл.\n", "\n", - "![Схема автоэнкодера](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb6197f3513cf3baf4dfbe1389a6ae74daebda64de9f1c99f142.ru.jpg)\n", + "![Схема автоэнкодера](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb61.ru.jpg)\n", "\n", "> Изображение из [блога Keras](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb index 9038e5ec..96611d4e 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb @@ -19,7 +19,7 @@ "\n", "Поскольку мы обучаем автоэнкодер захватывать как можно больше информации из исходного изображения для точного восстановления, сеть пытается найти наилучшее **встраивание** входных изображений, чтобы уловить их смысл.\n", "\n", - "![Схема автоэнкодера](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb6197f3513cf3baf4dfbe1389a6ae74daebda64de9f1c99f142.ru.jpg)\n", + "![Схема автоэнкодера](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb61.ru.jpg)\n", "\n", "*Изображение из [блога Keras](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)*\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md index 03f37861..364d142e 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md @@ -19,7 +19,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Поскольку мы обучаем автоэнкодер захватывать как можно больше информации из исходного изображения для точного восстановления, сеть пытается найти наилучшее **встраивание** входных изображений, чтобы уловить их смысл. -![Схема автоэнкодера](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb6197f3513cf3baf4dfbe1389a6ae74daebda64de9f1c99f142.ru.jpg) +![Схема автоэнкодера](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb61.ru.jpg) > Изображение из [блога Keras](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html) diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md index 7ad23aa2..aec9c051 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md @@ -13,7 +13,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: ## [Квиз перед лекцией](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/21) -![Обнаружение объектов](../../../../../translated_images/Screen_Shot_2016-11-17_at_11.14.54_AM.b4bb3769353287be1b905373ed9c858102c054b16e4595c76ec3f7bba0feb549.ru.png) +![Обнаружение объектов](../../../../../translated_images/Screen_Shot_2016-11-17_at_11.14.54_AM.b4bb3769353287be.ru.png) > Изображение с [веб-сайта YOLO v2](https://pjreddie.com/darknet/yolov2/) @@ -25,7 +25,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: 2. Запустить классификацию изображений для каждой плитки. 3. Те плитки, которые дают достаточно высокую активацию, можно считать содержащими искомый объект. -![Простое обнаружение объектов](../../../../../translated_images/naive-detection.e7f1ba220ccd08c68a2ea8e06a7ed75c3fcc738c2372f9e00b7f4299a8659c01.ru.png) +![Простое обнаружение объектов](../../../../../translated_images/naive-detection.e7f1ba220ccd08c6.ru.png) > *Изображение из [учебной тетради](ObjectDetection-TF.ipynb)* @@ -42,7 +42,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: * [PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) — 20 классов. * [COCO](http://cocodataset.org/#home) — Common Objects in Context. 80 классов, ограничивающие рамки и маски сегментации. -![COCO](../../../../../translated_images/coco-examples.71bc60380fa6cceb7caad48bd09e35b6028caabd363aa04fee89c414e0870e86.ru.jpg) +![COCO](../../../../../translated_images/coco-examples.71bc60380fa6cceb.ru.jpg) ## Метрики для обнаружения объектов @@ -50,7 +50,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Если для классификации изображений легко измерить, насколько хорошо работает алгоритм, то для обнаружения объектов нужно оценивать как правильность класса, так и точность предсказанных координат ограничивающей рамки. Для последнего используется метрика **Пересечение над объединением** (IoU), которая измеряет, насколько хорошо две рамки (или две произвольные области) перекрываются. -![IoU](../../../../../translated_images/iou_equation.9a4751d40fff4e119ecd0a7bcca4e71ab1dc83e0d4f2a0d66ff0859736f593cf.ru.png) +![IoU](../../../../../translated_images/iou_equation.9a4751d40fff4e11.ru.png) > *Рисунок 2 из [этого отличного блога о IoU](https://pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/)* @@ -97,11 +97,11 @@ $$ [R-CNN](http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf) использует [Selective Search](http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf) для генерации иерархической структуры регионов ROI, которые затем проходят через CNN для извлечения признаков, SVM-классификаторы для определения класса объекта и линейную регрессию для определения координат *ограничивающей рамки*. [Официальная статья](https://arxiv.org/pdf/1506.01497v1.pdf) -![RCNN](../../../../../translated_images/rcnn1.cae407020dfb1d1fb572656e44f75cd6c512cc220591c116c506652c10e47f26.ru.png) +![RCNN](../../../../../translated_images/rcnn1.cae407020dfb1d1f.ru.png) > *Изображение из van de Sande et al. ICCV’11* -![RCNN-1](../../../../../translated_images/rcnn2.2d9530bb83516484ec65b250c22dbf37d3d23244f32864ebcb91d98fe7c3112c.ru.png) +![RCNN-1](../../../../../translated_images/rcnn2.2d9530bb83516484.ru.png) > *Изображения из [этого блога](https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e)* @@ -109,7 +109,7 @@ $$ Этот подход похож на R-CNN, но регионы определяются после применения сверточных слоев. -![FRCNN](../../../../../translated_images/f-rcnn.3cda6d9bb41888754037d2d9763e2298a96de5d9bc2a21db3147357aa5da9b1a.ru.png) +![FRCNN](../../../../../translated_images/f-rcnn.3cda6d9bb4188875.ru.png) > Изображение из [официальной статьи](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf), [arXiv](https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf), 2015 @@ -117,7 +117,7 @@ $$ Основная идея этого подхода заключается в использовании нейронной сети для предсказания ROI — так называемой *сети предложений регионов* (Region Proposal Network). [Статья](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf), 2016 -![FasterRCNN](../../../../../translated_images/faster-rcnn.8d46c099b87ef30ab2ea26dbc4bdd85b974a57ba8eb526f65dc4cd0a4711de30.ru.png) +![FasterRCNN](../../../../../translated_images/faster-rcnn.8d46c099b87ef30a.ru.png) > Изображение из [официальной статьи](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf) @@ -129,7 +129,7 @@ $$ 2. Признаки обрабатываются **Position-Sensitive Score Map**. Каждый объект из $C$ классов делится на $k\times k$ регионов, и сеть обучается предсказывать части объектов. 3. Для каждой части из $k\times k$ регионов все сети голосуют за классы объектов, и выбирается класс объекта с максимальным количеством голосов. -![r-fcn image](../../../../../translated_images/r-fcn.13eb88158b99a3da50fa2787a6be5cb310d47f0e9655cc93a1090dc7aab338d1.ru.png) +![r-fcn image](../../../../../translated_images/r-fcn.13eb88158b99a3da.ru.png) > Изображение из [официальной статьи](https://arxiv.org/abs/1605.06409) @@ -140,7 +140,7 @@ YOLO — это алгоритм реального времени с одним * Изображение делится на $S\times S$ регионы. * Для каждого региона **CNN** предсказывает $n$ возможных объектов, координаты *ограничивающей рамки* и *уверенность*=*вероятность* * IoU. - ![YOLO](../../../../../translated_images/yolo.a2648ec82ee8bb4ea27537677adb482fd4b733ca1705c561b6a24a85102dced5.ru.png) + ![YOLO](../../../../../translated_images/yolo.a2648ec82ee8bb4e.ru.png) > Изображение из [официальной статьи](https://arxiv.org/abs/1506.02640) diff --git a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/README.md b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/README.md index 9c6527e8..2244c8d3 100644 --- a/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/README.md +++ b/translations/ru/lessons/4-ComputerVision/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Компьютерное зрение -![Резюме по теме "Компьютерное зрение" в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-computervision.6506ebebac3fbf76cdb78989d7d3dfea87e88285c0feaade53aa7804a22b248f.ru.png) +![Резюме по теме "Компьютерное зрение" в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-computervision.6506ebebac3fbf76.ru.png) В этом разделе мы изучим: diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb index c4d0b53c..5ff04732 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb @@ -199,7 +199,7 @@ "\n", "**Мешок слов** (Bag of Words, BoW) — это наиболее часто используемое традиционное векторное представление. Каждое слово связано с индексом вектора, а элемент вектора содержит количество вхождений слова в данном документе.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее, как представление \"мешка слов\" хранится в памяти.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba98a9d693e3bcd706c6e83fa7bf8221e6e90d1a206d82f2ea4.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее, как представление \"мешка слов\" хранится в памяти.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba9.ru.png)\n", "\n", "> **Note**: Вы также можете представить BoW как сумму всех векторов с единичным кодированием (one-hot encoding) для отдельных слов в тексте.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb index ad5bfae8..7eb88a0d 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb @@ -188,7 +188,7 @@ "\n", "**Мешок слов** (BoW) — это самое простое для понимания традиционное представление в виде вектора. Каждое слово связано с индексом вектора, а элемент вектора содержит количество вхождений каждого слова в данном документе.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее, как представление вектора методом \"мешка слов\" хранится в памяти.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba98a9d693e3bcd706c6e83fa7bf8221e6e90d1a206d82f2ea4.ru.png) \n", + "![Изображение, показывающее, как представление вектора методом \"мешка слов\" хранится в памяти.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba9.ru.png) \n", "\n", "> **Note**: Метод BoW также можно рассматривать как сумму всех векторов с одним активным элементом (one-hot-encoded), соответствующих отдельным словам в тексте.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb index acf0cc7f..9315f17f 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb @@ -62,7 +62,7 @@ "\n", "Используя слой эмбеддинга в качестве первого слоя нашей сети, мы можем перейти от модели bag-of-words к модели **embedding bag**, где мы сначала преобразуем каждое слово в тексте в соответствующий эмбеддинг, а затем вычисляем некоторую агрегирующую функцию для всех этих эмбеддингов, например, `sum`, `average` или `max`.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее классификатор с использованием эмбеддинга для пяти слов последовательности.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eeec8e68bfe11636c5b97d6eaa067515a129bfb1d0034b1ac5b.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее классификатор с использованием эмбеддинга для пяти слов последовательности.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eee.ru.png)\n", "\n", "Наша нейронная сеть-классификатор начнется со слоя эмбеддинга, затем слоя агрегации и линейного классификатора поверх него:\n" ] @@ -176,7 +176,7 @@ "\n", "В предыдущей архитектуре нам приходилось дополнять все последовательности до одинаковой длины, чтобы они подходили для минибатча. Это не самый эффективный способ представления последовательностей переменной длины — другой подход заключается в использовании **вектора смещений**, который содержит смещения всех последовательностей, хранящихся в одном большом векторе.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее представление последовательности со смещением](../../../../../translated_images/offset-sequence-representation.eb73fcefb29b46eecfbe74466077cfeb7c0f93a4f254850538a2efbc63517479.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее представление последовательности со смещением](../../../../../translated_images/offset-sequence-representation.eb73fcefb29b46ee.ru.png)\n", "\n", "> **Note**: На изображении выше показана последовательность символов, но в нашем примере мы работаем с последовательностями слов. Однако общий принцип представления последовательностей с помощью вектора смещений остается тем же.\n", "\n", @@ -311,7 +311,7 @@ "\n", "CBoW работает быстрее, тогда как skip-gram медленнее, но лучше справляется с представлением редких слов.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее алгоритмы CBoW и Skip-Gram для преобразования слов в векторы.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее алгоритмы CBoW и Skip-Gram для преобразования слов в векторы.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.ru.png)\n", "\n", "Чтобы поэкспериментировать с эмбеддингами Word2Vec, предварительно обученными на наборе данных Google News, мы можем использовать библиотеку **gensim**. Ниже приведён пример поиска слов, наиболее похожих на 'neural'.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb index 4beb44ad..793df0bb 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb @@ -37,7 +37,7 @@ "\n", "Используя слой эмбеддинга в качестве первого слоя нашей сети, мы можем перейти от модели \"мешка слов\" к модели **мешка эмбеддингов**, где сначала каждое слово в тексте преобразуется в соответствующий эмбеддинг, а затем вычисляется некоторая агрегирующая функция для всех этих эмбеддингов, например, `sum`, `average` или `max`.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее классификатор с использованием эмбеддингов для пяти слов последовательности.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eeec8e68bfe11636c5b97d6eaa067515a129bfb1d0034b1ac5b.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее классификатор с использованием эмбеддингов для пяти слов последовательности.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eee.ru.png)\n", "\n", "Наша нейронная сеть-классификатор состоит из следующих слоев:\n", "\n", @@ -283,7 +283,7 @@ "\n", "CBoW работает быстрее, а skip-gram, хотя и медленнее, лучше справляется с представлением редких слов.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее алгоритмы CBoW и Skip-Gram для преобразования слов в векторы.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее алгоритмы CBoW и Skip-Gram для преобразования слов в векторы.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.ru.png)\n", "\n", "Чтобы поэкспериментировать с эмбеддингом Word2Vec, предварительно обученным на наборе данных Google News, мы можем использовать библиотеку **gensim**. Ниже мы находим слова, наиболее похожие на 'neural'.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md index f70a8b43..2b68bf72 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md @@ -19,7 +19,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Используя слой встраивания в качестве первого слоя в нашей сети классификатора, мы можем перейти от модели мешка слов к модели **мешка встраиваний**, где мы сначала преобразуем каждое слово в нашем тексте в соответствующее встраивание, а затем вычисляем некоторую агрегатную функцию для всех этих встраиваний, такую как `sum`, `average` или `max`. -![Изображение, показывающее классификатор на основе встраиваний для пяти слов последовательности.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eeec8e68bfe11636c5b97d6eaa067515a129bfb1d0034b1ac5b.ru.png) +![Изображение, показывающее классификатор на основе встраиваний для пяти слов последовательности.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eee.ru.png) > Изображение автора @@ -40,7 +40,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: CBoW работает быстрее, а пропуск-грамм медленнее, но лучше справляется с представлением редких слов. -![Изображение, показывающее алгоритмы CBoW и Skip-Gram для преобразования слов в векторы.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.ru.png) +![Изображение, показывающее алгоритмы CBoW и Skip-Gram для преобразования слов в векторы.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.ru.png) > Изображение из [этой статьи](https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf) diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md index a926335e..a59405e4 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md @@ -23,7 +23,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: * **Непрерывный мешок слов** (Continuous Bag-of-Words, CBoW), когда мы предсказываем центральный токен $W_0$ в последовательности токенов $W_{-N}$, ..., $W_N$. * **Skip-gram**, где мы предсказываем набор соседних токенов {$W_{-N},\dots, W_{-1}, W_1,\dots, W_N$} на основе центрального токена $W_0$. -![изображение из статьи о преобразовании слов в векторы](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.ru.png) +![изображение из статьи о преобразовании слов в векторы](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.ru.png) > Изображение из [этой статьи](https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf) diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md index 708c590c..33baf02d 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md @@ -15,7 +15,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Чтобы захватить смысл последовательности текста, необходимо использовать другую архитектуру нейронной сети, которая называется **рекуррентной нейронной сетью** или RNN. В RNN мы пропускаем предложение через сеть по одному символу за раз, и сеть производит некоторое **состояние**, которое затем передается обратно в сеть вместе со следующим символом. -![RNN](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b546ad3961637a267f0fe9ec5ab01f2a26a853c92fcefbb574.ru.png) +![RNN](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b5.ru.png) > Изображение автора @@ -61,7 +61,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Рекуррентная сеть, будь то однонаправленная или двунаправленная, захватывает определенные шаблоны внутри последовательности и может сохранять их в векторе состояния или передавать в выход. Как и в случае с сверточными сетями, мы можем построить еще один рекуррентный слой поверх первого, чтобы захватывать шаблоны более высокого уровня и строить их из шаблонов низкого уровня, извлеченных первым слоем. Это приводит нас к понятию **многослойной RNN**, которая состоит из двух или более рекуррентных сетей, где выход предыдущего слоя передается следующему слою в качестве входа. -![Изображение многослойной LSTM RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe58b429db833932d734c81f211cad2783797a9608984acb8c.ru.jpg) +![Изображение многослойной LSTM RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe.ru.jpg) *Картинка из [этого замечательного поста](https://towardsdatascience.com/from-a-lstm-cell-to-a-multilayer-lstm-network-with-pytorch-2899eb5696f3) Фернандо Лопеса* diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb index b053a4d9..6ccf4d0b 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb @@ -422,7 +422,7 @@ "\n", "Рекуррентная сеть, будь то однонаправленная или двунаправленная, захватывает определённые паттерны внутри последовательности и может сохранять их во векторе состояния или передавать на выход. Как и в случае с сверточными сетями, мы можем построить ещё один рекуррентный слой поверх первого, чтобы захватывать паттерны более высокого уровня, сформированные из паттернов низкого уровня, извлечённых первым слоем. Это приводит нас к понятию **многослойной RNN**, которая состоит из двух или более рекуррентных сетей, где выход предыдущего слоя передаётся в следующий слой в качестве входа.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее многослойную LSTM-RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe58b429db833932d734c81f211cad2783797a9608984acb8c.ru.jpg)\n", + "![Изображение, показывающее многослойную LSTM-RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe.ru.jpg)\n", "\n", "*Изображение из [этой замечательной статьи](https://towardsdatascience.com/from-a-lstm-cell-to-a-multilayer-lstm-network-with-pytorch-2899eb5696f3) Фернандо Лопеса*\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb index 3480ac29..53d755f7 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb @@ -10,7 +10,7 @@ "\n", "Чтобы уловить смысл последовательности текста, мы будем использовать архитектуру нейронной сети, называемую **рекуррентной нейронной сетью** или RNN. При использовании RNN мы пропускаем наше предложение через сеть по одному токену за раз, и сеть создает некоторое **состояние**, которое затем передается в сеть вместе со следующим токеном.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее пример генерации рекуррентной нейронной сети.](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b546ad3961637a267f0fe9ec5ab01f2a26a853c92fcefbb574.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее пример генерации рекуррентной нейронной сети.](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b5.ru.png)\n", "\n", "Учитывая входную последовательность токенов $X_0,\\dots,X_n$, RNN создает последовательность блоков нейронной сети и обучает эту последовательность от начала до конца с использованием обратного распространения ошибки. Каждый блок сети принимает пару $(X_i,S_i)$ в качестве входных данных и производит $S_{i+1}$ в качестве результата. Финальное состояние $S_n$ или выход $Y_n$ передается в линейный классификатор для получения результата. Все блоки сети имеют одинаковые веса и обучаются от начала до конца за один проход обратного распространения.\n", "\n", @@ -369,7 +369,7 @@ "\n", "Рекуррентные сети, будь то однонаправленные или двунаправленные, захватывают закономерности внутри последовательности и сохраняют их в векторах состояния или возвращают их в качестве результата. Как и в случае с сверточными сетями, мы можем добавить еще один рекуррентный слой после первого, чтобы захватывать закономерности более высокого уровня, построенные на основе закономерностей более низкого уровня, извлеченных первым слоем. Это приводит нас к понятию **многослойной RNN**, которая состоит из двух или более рекуррентных сетей, где выход предыдущего слоя передается в следующий слой в качестве входных данных.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее многослойную LSTM-RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe58b429db833932d734c81f211cad2783797a9608984acb8c.ru.jpg)\n", + "![Изображение, показывающее многослойную LSTM-RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe.ru.jpg)\n", "\n", "*Изображение из [этой замечательной статьи](https://towardsdatascience.com/from-a-lstm-cell-to-a-multilayer-lstm-network-with-pytorch-2899eb5696f3) Фернандо Лопеса.*\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb index 03477cd7..97511e27 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb @@ -119,7 +119,7 @@ "\n", "Метод, который мы будем использовать для обучения RNN генерации текста, следующий. На каждом шаге мы берем последовательность символов длиной `nchars` и просим сеть сгенерировать следующий выходной символ для каждого входного символа:\n", "\n", - "![Изображение, показывающее пример генерации слова 'HELLO' с помощью RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d63a7c16ea9c1b86cb70e6e1eae6a742b56b7b37468576b17.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее пример генерации слова 'HELLO' с помощью RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d.ru.png)\n", "\n", "В зависимости от конкретного сценария, мы также можем включить специальные символы, такие как *конец последовательности* ``. В нашем случае мы хотим обучить сеть бесконечной генерации текста, поэтому фиксируем размер каждой последовательности равным `nchars` токенов. Таким образом, каждый обучающий пример будет состоять из `nchars` входов и `nchars` выходов (входная последовательность, сдвинутая на один символ влево). Минипакет будет состоять из нескольких таких последовательностей.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb index b0119f2b..696b6230 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb @@ -111,7 +111,7 @@ "\n", "Метод, который мы будем использовать для обучения RNN создавать заголовки новостей, следующий. На каждом шаге мы берем один заголовок, который подается в RNN, и для каждого входного символа сеть должна сгенерировать следующий выходной символ:\n", "\n", - "![Изображение, показывающее пример генерации слова 'HELLO' с помощью RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d63a7c16ea9c1b86cb70e6e1eae6a742b56b7b37468576b17.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее пример генерации слова 'HELLO' с помощью RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d.ru.png)\n", "\n", "Для последнего символа нашей последовательности мы попросим сеть сгенерировать токен ``.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md index f4476900..7411a1bb 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md @@ -19,7 +19,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Это позволяет создавать различные нейронные архитектуры, которые показаны на изображении ниже: -![Изображение, показывающее распространенные паттерны рекуррентных нейронных сетей.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42dce6c42d8a56c184729aa2378d059b851be4ce12b993033df.ru.jpg) +![Изображение, показывающее распространенные паттерны рекуррентных нейронных сетей.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42d.ru.jpg) > Изображение из статьи [Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) Андрея Карпати ([Andrej Karpathy](http://karpathy.github.io/)) @@ -32,7 +32,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Мы будем обучать эту RNN генерировать текст шаг за шагом. На каждом шаге мы будем брать последовательность символов длиной `nchars` и просить сеть сгенерировать следующий символ для каждого входного символа: -![Изображение, показывающее пример генерации слова 'HELLO' с помощью RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d63a7c16ea9c1b86cb70e6e1eae6a742b56b7b37468576b17.ru.png) +![Изображение, показывающее пример генерации слова 'HELLO' с помощью RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d.ru.png) При генерации текста (во время инференса) мы начинаем с некоторого **запроса**, который передается через ячейки RNN для генерации промежуточного состояния, а затем из этого состояния начинается генерация. Мы генерируем по одному символу за раз, передаем состояние и сгенерированный символ в следующую ячейку RNN для генерации следующего символа, пока не будет сгенерировано достаточное количество символов. diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md index fadc998a..9e0c6b34 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md @@ -20,13 +20,13 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: **Механизмы внимания** предоставляют способ взвешивания контекстного влияния каждого входного вектора на каждое предсказание выхода RNN. Это реализуется путем создания "ярлыков" между промежуточными состояниями входной RNN и выходной RNN. Таким образом, при генерации выходного символа yt мы учитываем все скрытые состояния входа hi, с различными весовыми коэффициентами αt,i. -![Изображение, показывающее модель кодировщик/декодировщик с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.ru.png) +![Изображение, показывающее модель кодировщик/декодировщик с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.ru.png) > Модель кодировщик-декодировщик с механизмом аддитивного внимания из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), цитируется из [этого блога](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html) Матрица внимания {αi,j} представляет степень, в которой определенные входные слова участвуют в генерации данного слова в выходной последовательности. Ниже приведен пример такой матрицы: -![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.ru.png) +![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.ru.png) > Рисунок из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Рис.3) @@ -66,7 +66,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Далее нам нужно захватить некоторые паттерны внутри нашей последовательности. Для этого трансформеры используют механизм **самовнимания**, который по сути является вниманием, применяемым к одной и той же последовательности как входу, так и выходу. Применение самовнимания позволяет учитывать **контекст** внутри предложения и видеть, какие слова взаимосвязаны. Например, это позволяет понять, к каким словам относятся местоимения, такие как *it*, и учитывать контекст: -![](../../../../../translated_images/CoreferenceResolution.861924d6d384a7d68d8d0039d06a71a151f18a796b8b1330239d3590bd4947eb.ru.png) +![](../../../../../translated_images/CoreferenceResolution.861924d6d384a7d6.ru.png) > Изображение из [Google Blog](https://research.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html) @@ -91,7 +91,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это очень большая многослойная сеть трансформеров с 12 слоями для *BERT-base* и 24 для *BERT-large*. Модель сначала предварительно обучается на большом корпусе текстовых данных (WikiPedia + книги) с использованием обучения без учителя (предсказание замаскированных слов в предложении). Во время предварительного обучения модель усваивает значительные уровни понимания языка, которые затем можно использовать с другими наборами данных с помощью тонкой настройки. Этот процесс называется **передача обучения**. -![картинка с http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.ru.png) +![картинка с http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.ru.png) > Изображение [источник](http://jalammar.github.io/illustrated-bert/) diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md index b1933d92..3d359c81 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md @@ -11,13 +11,13 @@ **Механизмы внимания** предоставляют способ взвешивания контекстного влияния каждого входного вектора на каждое предсказание выхода РСН. Это реализуется путем создания кратких путей между промежуточными состояниями входной РСН и выходной РСН. Таким образом, при генерации выходного символа yt мы будем учитывать все входные скрытые состояния hi с различными весовыми коэффициентами αt,i. -![Изображение, показывающее модель кодировщика/декодировщика с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.ru.png) +![Изображение, показывающее модель кодировщика/декодировщика с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.ru.png) > Модель кодировщика-декодировщика с аддитивным механизмом внимания в [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), процитировано из [этого блога](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html) Матрица внимания {αi,j} будет представлять степень, в которой определенные входные слова участвуют в генерации данного слова в выходной последовательности. Ниже приведен пример такой матрицы: -![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.ru.png) +![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.ru.png) > Рисунок из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Рис. 3) @@ -57,7 +57,7 @@ Далее нам нужно захватить некоторые паттерны в нашей последовательности. Для этого трансформеры используют механизм **самовнимания**, который по сути представляет собой внимание, примененное к той же последовательности как входной и выходной. Применение самовнимания позволяет нам учитывать **контекст** в предложении и видеть, какие слова взаимосвязаны. Например, это позволяет нам видеть, какие слова упоминаются через копреференции, такие как *это*, и также учитывать контекст: -![](../../../../../translated_images/CoreferenceResolution.861924d6d384a7d68d8d0039d06a71a151f18a796b8b1330239d3590bd4947eb.ru.png) +![](../../../../../translated_images/CoreferenceResolution.861924d6d384a7d6.ru.png) > Изображение из [Блога Google](https://research.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html) @@ -82,7 +82,7 @@ **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это очень большая многослойная трансформерная сеть с 12 слоями для *BERT-base* и 24 слоями для *BERT-large*. Модель сначала обучается на большом корпусе текстовых данных (WikiPedia + книги) с использованием неконтролируемого обучения (предсказание замаскированных слов в предложении). Во время предварительного обучения модель поглощает значительные уровни языкового понимания, которые затем могут быть использованы с другими наборами данных с помощью тонкой настройки. Этот процесс называется **переносным обучением**. -![изображение с http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.ru.png) +![изображение с http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.ru.png) > Изображение [источник](http://jalammar.github.io/illustrated-bert/) diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb index 5311d976..9080cf8f 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb @@ -12,12 +12,12 @@ "\n", "**Механизмы внимания** предоставляют способ взвешивания контекстного влияния каждого входного вектора на каждое предсказание RNN. Это реализуется путем создания \"ярлыков\" между промежуточными состояниями входной RNN и выходной RNN. Таким образом, при генерации выходного символа $y_t$ мы будем учитывать все скрытые состояния входа $h_i$ с различными весовыми коэффициентами $\\alpha_{t,i}$.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее модель энкодер/декодер с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.ru.png) \n", + "![Изображение, показывающее модель энкодер/декодер с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.ru.png) \n", "*Модель энкодер-декодер с механизмом аддитивного внимания из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), цитируется из [этого блога](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html)*\n", "\n", "Матрица внимания $\\{\\alpha_{i,j}\\}$ представляет степень, с которой определенные входные слова влияют на генерацию конкретного слова в выходной последовательности. Ниже приведен пример такой матрицы:\n", "\n", - "![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.ru.png) \n", + "![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.ru.png) \n", "\n", "*Рисунок взят из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Рис.3)*\n", "\n", @@ -35,7 +35,7 @@ "\n", "**BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это очень большая многослойная трансформерная сеть с 12 слоями для *BERT-base* и 24 для *BERT-large*. Модель сначала предварительно обучается на большом корпусе текстовых данных (WikiPedia + книги) с использованием обучения без учителя (предсказание замаскированных слов в предложении). Во время предварительного обучения модель усваивает значительный уровень понимания языка, который затем можно использовать с другими наборами данных с помощью тонкой настройки. Этот процесс называется **трансферным обучением**.\n", "\n", - "![Изображение с сайта http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.ru.png)\n", + "![Изображение с сайта http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.ru.png)\n", "\n", "Существует множество вариаций архитектур трансформеров, включая BERT, DistilBERT, BigBird, OpenGPT3 и другие, которые можно тонко настраивать. Пакет [HuggingFace](https://github.com/huggingface/) предоставляет репозиторий для обучения многих из этих архитектур с использованием PyTorch.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb index 430ae3fa..d525d5ad 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb @@ -12,12 +12,12 @@ "\n", "**Механизмы внимания** предоставляют способ взвешивания контекстного влияния каждого входного вектора на каждое предсказание выхода RNN. Это реализуется путем создания \"ярлыков\" между промежуточными состояниями входной RNN и выходной RNN. Таким образом, при генерации выходного символа $y_t$ мы учитываем все скрытые состояния входа $h_i$ с различными весовыми коэффициентами $\\alpha_{t,i}$.\n", "\n", - "![Изображение, показывающее модель encoder/decoder с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее модель encoder/decoder с аддитивным слоем внимания](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.ru.png)\n", "*Модель encoder-decoder с механизмом аддитивного внимания из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), цитируется из [этого блога](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html)*\n", "\n", "Матрица внимания $\\{\\alpha_{i,j}\\}$ представляет степень, в которой определенные слова входной последовательности участвуют в генерации конкретного слова выходной последовательности. Ниже приведен пример такой матрицы:\n", "\n", - "![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.ru.png)\n", + "![Изображение, показывающее пример выравнивания, найденного RNNsearch-50, взято из Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.ru.png)\n", "\n", "*Рисунок взят из [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Рис.3)*\n", "\n", @@ -225,7 +225,7 @@ "\n", "**BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — это очень большая многослойная сеть трансформеров с 12 слоями для *BERT-base* и 24 для *BERT-large*. Модель сначала проходит предварительное обучение на большом корпусе текстовых данных (WikiPedia + книги) с использованием обучения без учителя (предсказание замаскированных слов в предложении). Во время предварительного обучения модель усваивает значительный уровень понимания языка, который затем можно использовать с другими наборами данных с помощью тонкой настройки. Этот процесс называется **обучением переноса**.\n", "\n", - "![изображение с http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.ru.png)\n", + "![изображение с http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.ru.png)\n", "\n", "Существует множество вариаций архитектур трансформеров, включая BERT, DistilBERT, BigBird, OpenGPT3 и другие, которые можно тонко настраивать.\n", "\n", diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/19-NER/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/19-NER/README.md index a79199c5..e1e3e30c 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/19-NER/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/19-NER/README.md @@ -58,7 +58,7 @@ infant | O Поскольку нам нужно установить однозначное соответствие между токенами и классами, мы можем обучить правую **многие-ко-многим** архитектуру нейронной сети из следующего изображения: -![Изображение, показывающее общие шаблоны рекуррентных нейронных сетей.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42dce6c42d8a56c184729aa2378d059b851be4ce12b993033df.ru.jpg) +![Изображение, показывающее общие шаблоны рекуррентных нейронных сетей.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42d.ru.jpg) > *Изображение из [этой статьи](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) Андрея Карпати ([Andrej Karpathy](http://karpathy.github.io/)). Модели классификации токенов для NER соответствуют правой архитектуре на этом изображении.* diff --git a/translations/ru/lessons/5-NLP/README.md b/translations/ru/lessons/5-NLP/README.md index 01ae3e71..b12fda9f 100644 --- a/translations/ru/lessons/5-NLP/README.md +++ b/translations/ru/lessons/5-NLP/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Обработка естественного языка -![Сводка задач NLP в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-nlp.b22dcb8ca4707ceaee8576db1c5f4089c8cac2f454e9e03ea554f07fda4556b8.ru.png) +![Сводка задач NLP в виде рисунка](../../../../translated_images/ai-nlp.b22dcb8ca4707cea.ru.png) В этом разделе мы сосредоточимся на использовании нейронных сетей для решения задач, связанных с **обработкой естественного языка (NLP)**. Существует множество задач NLP, которые мы хотим, чтобы компьютеры могли решать: diff --git a/translations/ru/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md b/translations/ru/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md index ff7e7b04..cc5ae9e2 100644 --- a/translations/ru/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md +++ b/translations/ru/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md @@ -70,7 +70,7 @@ ask turtles [ После открытия модели вы попадете на главный экран NetLogo. Вот пример модели, описывающей популяцию волков и овец при ограниченных ресурсах (трава). -![NetLogo Main Screen](../../../../../translated_images/NetLogo-Main.32653711ec1a01b3cab22ec0b148e64193d0b979b055285bef329d5e3d6958c5.ru.png) +![NetLogo Main Screen](../../../../../translated_images/NetLogo-Main.32653711ec1a01b3.ru.png) > Скриншот от Дмитрия Сошникова diff --git a/translations/ru/lessons/README.md b/translations/ru/lessons/README.md index 893279dc..6d74ab08 100644 --- a/translations/ru/lessons/README.md +++ b/translations/ru/lessons/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Обзор -![Обзор в виде рисунка](../../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500d0ef8b803d77110c738dcafc52306e6d68724742cd4af167.ru.png) +![Обзор в виде рисунка](../../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500.ru.png) > Рисунок от [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) diff --git a/translations/ru/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md b/translations/ru/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md index 18771745..b0b40ce1 100644 --- a/translations/ru/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md +++ b/translations/ru/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md @@ -15,7 +15,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Основная идея CLIP заключается в способности сравнивать текстовые запросы с изображением и определять, насколько хорошо изображение соответствует запросу. -![Архитектура CLIP](../../../../../translated_images/clip-arch.b3dbf20b4e8ed8be1c38e2bc6100fd3cc257c33cda4692b301be91f791b13ea7.ru.png) +![Архитектура CLIP](../../../../../translated_images/clip-arch.b3dbf20b4e8ed8be.ru.png) > *Изображение из [этой статьи](https://openai.com/blog/clip/)* @@ -29,7 +29,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Предположим, нам нужно классифицировать изображения, например, на кошек, собак и людей. В этом случае мы можем подать модели изображение и серию текстовых запросов: "*изображение кошки*", "*изображение собаки*", "*изображение человека*". В полученном векторе из 3 вероятностей нам нужно просто выбрать индекс с наибольшим значением. -![CLIP для классификации изображений](../../../../../translated_images/clip-class.3af42ef0b2b19369a633df5f20ddf4f5a01d6c8ffa181e9d3a0572c19f919f72.ru.png) +![CLIP для классификации изображений](../../../../../translated_images/clip-class.3af42ef0b2b19369.ru.png) > *Изображение из [этой статьи](https://openai.com/blog/clip/)* @@ -53,13 +53,13 @@ CLIP также можно использовать для **генерации Одно из важных отличий VQGAN от традиционного GAN заключается в том, что последний может создавать приличное изображение из любого входного вектора, тогда как VQGAN, скорее всего, создаст несогласованное изображение. Поэтому процесс создания изображения необходимо дополнительно направлять, и это можно сделать с помощью CLIP. -![Архитектура VQGAN+CLIP](../../../../../translated_images/vqgan.5027fe05051dfa3101950cfa930303f66e6478b9bd273e83766731796e462d9b.ru.png) +![Архитектура VQGAN+CLIP](../../../../../translated_images/vqgan.5027fe05051dfa31.ru.png) Чтобы сгенерировать изображение, соответствующее текстовому запросу, мы начинаем с некоторого случайного вектора кодирования, который передается через VQGAN для создания изображения. Затем CLIP используется для создания функции потерь, которая показывает, насколько хорошо изображение соответствует текстовому запросу. Цель состоит в минимизации этой функции потерь с использованием обратного распространения для корректировки параметров входного вектора. Отличная библиотека, реализующая VQGAN+CLIP, — это [Pixray](http://github.com/pixray/pixray). -![Изображение, созданное Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_watercolor_portrait_of_young_male_teacher_of_literature_with_a_book.2384968e9db8a0d09dc96de938b9f95bde8a7e1c721f48f286a7795bf16d56c7.ru.png) | ![Изображение, созданное Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_young_female_teacher_of_computer_science_with_a_computer.e0b6495f210a439077e1c32cc8afdf714e634fe24dc78dc5aa45fd2f560b0ed5.ru.png) | ![Изображение, созданное Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_old_male_teacher_of_math.5362e67aa7fc2683b9d36a613b364deb7454760cd39205623fc1e3938fa133c0.ru.png) +![Изображение, созданное Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_watercolor_portrait_of_young_male_teacher_of_literature_with_a_book.2384968e9db8a0d0.ru.png) | ![Изображение, созданное Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_young_female_teacher_of_computer_science_with_a_computer.e0b6495f210a4390.ru.png) | ![Изображение, созданное Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_old_male_teacher_of_math.5362e67aa7fc2683.ru.png) ----|----|---- Изображение, созданное по запросу *акварельный портрет молодого учителя литературы с книгой крупным планом* | Изображение, созданное по запросу *масляный портрет молодой учительницы информатики с компьютером крупным планом* | Изображение, созданное по запросу *масляный портрет пожилого учителя математики на фоне доски крупным планом* diff --git a/translations/sk/README.md b/translations/sk/README.md index ef878c23..8adeebab 100644 --- a/translations/sk/README.md +++ b/translations/sk/README.md @@ -1,43 +1,44 @@ [![Licencia GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) -[![Prispievatelia na GitHub](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![Prispievatelia GitHubu](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [![Problémy na GitHub](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) -[![Žiadosti o zmeny na GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) -[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![Pull requesty na GitHub](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) +[![PRy vítané](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![Sledujúci na GitHub](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) -[![Rozdelenia na GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) -[![Hviezdičky na GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) +[![Forky na GitHub](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) +[![Hviezdy na GitHub](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -# Umelá inteligencia pre začiatočníkov - Vzdelávací plán +# Umelá inteligencia pre začiatočníkov - Učebný plán -|![Sketchnota od @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500d0ef8b803d77110c738dcafc52306e6d68724742cd4af167.sk.png)| +|![Sketchnote od @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500.sk.png)| |:---:| | AI pre začiatočníkov - _Sketchnote od [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | -Preskúmajte svet **umelej inteligencie** (AI) s naším 12-týždňovým, 24-lekčným vzdelávacím plánom! Obsahuje praktické lekcie, kvízy a laboratórne cvičenia. Kurz je priateľský pre začiatočníkov a pokrýva nástroje ako TensorFlow a PyTorch, ako aj etiku v AI +Preskúmajte svet **umelej inteligencie** (AI) s naším 12-týždňovým, 24-lekčným učebným plánom! Obsahuje praktické lekcie, kvízy a laboratórne cvičenia. Učebný plán je vhodný pre začiatočníkov a pokrýva nástroje ako TensorFlow a PyTorch, ako aj etiku v AI + ### 🌐 Podpora viacerých jazykov -#### Podporované cez GitHub Action (automatické a vždy aktuálne) +#### Podporované cez GitHub Action (automatizované a vždy aktuálne) -[Arabčina](../ar/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Barmský (Mjanmarsko)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Macau)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Nizozemčina](../nl/README.md) | [Estónčina](../et/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Francúzština](../fr/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Indonézčina](../id/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kannaďčina](../kn/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Litovčina](../lt/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Malajálamčina](../ml/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálčina](../ne/README.md) | [Nigerijský pidžin](../pcm/README.md) | [Nórčina](../no/README.md) | [Perzština (fársí)](../fa/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhí)](../pa/README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Svahilčina](../sw/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Tagalog (filipínčina)](../tl/README.md) | [Tamilčina](../ta/README.md) | [Telugčina](../te/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Urdčina](../ur/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) +[Arabčina](../ar/README.md) | [Bengálčina](../bn/README.md) | [Bulharčina](../bg/README.md) | [Barmský (Myanmar)](../my/README.md) | [Čínština (zjednodušená)](../zh/README.md) | [Čínština (tradičná, Hongkong)](../hk/README.md) | [Čínština (tradičná, Macao)](../mo/README.md) | [Čínština (tradičná, Taiwan)](../tw/README.md) | [Chorvátčina](../hr/README.md) | [Čeština](../cs/README.md) | [Dánčina](../da/README.md) | [Holandčina](../nl/README.md) | [Estónčina](../et/README.md) | [Fínčina](../fi/README.md) | [Francúzština](../fr/README.md) | [Nemčina](../de/README.md) | [Gréčtina](../el/README.md) | [Hebrejčina](../he/README.md) | [Hindčina](../hi/README.md) | [Maďarčina](../hu/README.md) | [Indonézčina](../id/README.md) | [Taliančina](../it/README.md) | [Japončina](../ja/README.md) | [Kannadčina](../kn/README.md) | [Kórejčina](../ko/README.md) | [Litovčina](../lt/README.md) | [Malajčina](../ms/README.md) | [Malajálamčina](../ml/README.md) | [Maráthčina](../mr/README.md) | [Nepálčina](../ne/README.md) | [Nigérijská pidžinčina](../pcm/README.md) | [Nórština](../no/README.md) | [Perzština (Farsi)](../fa/README.md) | [Poľština](../pl/README.md) | [Portugalčina (Brazília)](../br/README.md) | [Portugalčina (Portugalsko)](../pt/README.md) | [Pandžábčina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunčina](../ro/README.md) | [Ruština](../ru/README.md) | [Srbčina (cyrilika)](../sr/README.md) | [Slovenčina](./README.md) | [Slovinčina](../sl/README.md) | [Španielčina](../es/README.md) | [Svahilčina](../sw/README.md) | [Švédčina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipíny)](../tl/README.md) | [Tamilčina](../ta/README.md) | [Telugčina](../te/README.md) | [Thajčina](../th/README.md) | [Turečtina](../tr/README.md) | [Ukrajinčina](../uk/README.md) | [Urdčina](../ur/README.md) | [Vietnamčina](../vi/README.md) -**Ak si želáte pridať ďalšie preklady, podporované jazyky sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Ak si prajete ďalšie preklady, podporované jazyky sú uvedené [tu](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## Pridajte sa ku komunite [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -46,25 +47,25 @@ Preskúmajte svet **umelej inteligencie** (AI) s naším 12-týždňovým, 24-le **[Myšlienková mapa kurzu](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** -V tomto vzdelávacom pláne sa naučíte: +V tomto učebnom pláne sa naučíte: -* Rôzne prístupy k umelej inteligencii, vrátane „starého dobrého“ symbolického prístupu s **reprezentáciou poznatkov** a uvažovaním ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). -* **Neurónové siete** a **hlboké učenie**, ktoré sú jadrom modernej AI. Pojmy za týmito dôležitými témami si ilustrujeme pomocou kódu v dvoch z najpopulárnejších frameworkov - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) a [PyTorch](http://pytorch.org). -* **Neurónové architektúry** pre prácu s obrázkami a textom. Pokryjeme nedávne modely, hoci nemusíme byť úplne na hrane najnovších trendov. -* Menej populárne prístupy v AI, ako sú **genetické algoritmy** a **systémy viacerých agentov**. +* Rôzne prístupy k umelej inteligencii, vrátane „dobre starého“ symbolického prístupu s **reprezentáciou znalostí** a odvodzovaním ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). +* **Neurónové siete** a **hlboké učenie**, ktoré sú jadrom modernej AI. Koncepty týchto dôležitých tém si ukážeme pomocou kódu v dvoch najpopulárnejších rámcoch - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) a [PyTorch](http://pytorch.org). +* **Neurónové architektúry** na prácu s obrázkami a textom. Pokryjeme nedávne modely, hoci môžeme byť v niektorých oblastiach mierne za súčasným stavom techniky. +* Menej populárne prístupy k AI, ako sú **genetické algoritmy** a **systémy viacerých agentov**. -Čo tento vzdelávací plán neobsahuje: +Čo v tomto učebnom pláne nebudeme pokrývať: -> [Nájdite všetky doplnkové zdroje pre tento kurz v našej kolekcii Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) +> [Nájdete všetky ďalšie zdroje pre tento kurz v našej kolekcii Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) -* Prípady použitia **AI v podnikaní**. Zvážte absolvovanie učebnej cesty [Úvod do AI pre obchodných používateľov](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn, alebo [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), vyvinutej v spolupráci s [INSEAD](https://www.insead.edu/). +* Obchodné prípady použitia **AI v podnikaní**. Zvážte absolvovanie učebnej cesty [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn, alebo [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), vyvinutej v spolupráci s [INSEAD](https://www.insead.edu/). * **Klasické strojové učenie**, ktoré je dobre popísané v našom [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). -* Praktické AI aplikácie postavené pomocou **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Na to odporúčame začať s modulmi Microsoft Learn pre [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** a ďalšie. -* Špecifické ML **cloudové frameworky**, ako sú [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) alebo [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Zvážte použitie učebných ciest [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) a [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). -* **Konverzačná AI** a **chatboti**. Existuje samostatná učebná cesta [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), a môžete sa tiež pozrieť na [tento blogový príspevok](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pre viac detailov. -* **Hlboká matematika** za hlbokým učením. Na to odporúčame knihu [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) od Ian Goodfellow, Yoshua Bengio a Aaron Courville, ktorá je tiež dostupná online na [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). +* Praktické AI aplikácie vybudované pomocou **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Na to odporúčame začať modulmi Microsoft Learn pre [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** a ďalšie. +* Konkrétne ML **cloudové rámce**, ako napríklad [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) alebo [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Zvážte použitie učebných ciest [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) a [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). +* **Konverzačná AI** a **chatboti**. Existuje samostatná učebná cesta [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), a pre viac detailov sa môžete tiež odkázať na [tento blogový príspevok](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/). +* **Hlboká matematika** za hlbokým učením. Na to odporúčame [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) od Iana Goodfellowa, Yoshua Bengia a Aarona Courvilla, ktorá je tiež dostupná online na [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). -Pre jemný úvod do tém _AI v cloude_ môžete zvážiť absolvovanie učebnej cesty [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) na Microsoft Learn. +Pre jemný úvod do tém _AI v cloude_ zvážte absolvovanie učebnej cesty [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). # Obsah @@ -74,21 +75,21 @@ Pre jemný úvod do tém _AI v cloude_ môžete zvážiť absolvovanie učebnej | I | [**Úvod do AI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [Úvod a história AI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **Symbolická AI** | -| 02 | [Reprezentácia poznatkov a expertné systémy](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expert Systems](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontology](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Concept Graph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | -| III | [**Úvod do neurálnych sietí**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| +| 02 | [Reprezentácia znalostí a expertné systémy](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertné systémy](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontológia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Koncepčný graf](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | +| III | [**Úvod do neurónových sietí**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| | 03 | [Perceptrón](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | -| 04 | [Viacvrstvový perceptrón a vytvorenie vlastného rámca](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | +| 04 | [Viacvrstvový perceptrón a vytvorenie nášho vlastného frameworku](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | | 05 | [Úvod do frameworkov (PyTorch/TensorFlow) a preučenie](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | -| IV | [**Počítačové videnie**](./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)| [Preskúmajte počítačové videnie na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | +| IV | [**Počítačové videnie**](./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)| [Preskúmať počítačové videnie na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | | 06 | [Úvod do počítačového videnia. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [Konvolučné neurónové siete](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architektúry CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | -| 08 | [Predtrénované siete a transfer learning](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Triky pri trénovaní](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | -| 09 | [Autoenkódre a 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 | [Generatívne adversariálne siete a prenos umeleckého štýlu](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | +| 08 | [Predtrénované siete a prenosové učenie](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Triky trénovania](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | +| 09 | [Autoenkódery a 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 | [Generatívne adversariálne siete & Prenos umeleckého štýlu](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [Detekcia objektov](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | -| 12 | [Semantická segmentácia. 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 | [**Spracovanie prirodzeného jazyka**](./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) | [Preskúmajte spracovanie prirodzeného jazyka na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| -| 13 | [Reprezentácia textu. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | +| 12 | [Sémantická segmentácia. 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 | [**Spracovanie prirodzeného jazyka**](./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) | [Preskúmať spracovanie prirodzeného jazyka na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| +| 13 | [Reprezentácia textu. BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [Sémantické vektorové reprezentácie slov. Word2Vec a 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 | [Modelovanie jazyka. Trénovanie vlastných embeddingov](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [Rekurentné neurónové siete](./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) | | @@ -96,69 +97,69 @@ Pre jemný úvod do tém _AI v cloude_ môžete zvážiť absolvovanie učebnej | 18 | [Transformery. 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 | [Rozpoznávanie pomenovaných entít](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | | 20 | [Veľké jazykové modely, programovanie promptov a úlohy s malým počtom príkladov](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | -| VI | **Iné techniky AI** || | +| VI | [**Iné AI techniky**] || | | 21 | [Genetické algoritmy](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 22 | [Hlboké posilňovacie učenie](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | -| 23 | [Multiagentové systémy](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | -| VII | **Etika AI** | | | -| 24 | [Etika AI a zodpovedná AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Responsible AI Principles](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | -| IX | **Doplnky** | | | +| 23 | [Systémy viacerých agentov](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | +| VII | [**Etika AI**] | | | +| 24 | [Etika AI a zodpovedná AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Zásady zodpovednej AI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | +| IX | [**Doplnky**] | | | | 25 | [Multimodálne siete, CLIP a VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## Každá lekcia obsahuje * Materiál na predčítanie -* Spustiteľné Jupyter notebooky, ktoré sú často špecifické pre framework (**PyTorch** alebo **TensorFlow**). Spustiteľný notebook tiež obsahuje veľa teoretického materiálu, takže aby ste pochopili tému, musíte prejsť aspoň jednou verziou notebooku (buď PyTorch alebo TensorFlow). -* **Laboratórne cvičenia** dostupné pri niektorých témach, ktoré vám dávajú príležitosť vyskúšať aplikovať naučený materiál na konkrétny problém. -* Niektoré sekcie obsahujú odkazy na moduly [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ktoré pokrývajú súvisiace témy. +* Spustiteľné Jupyter notebooky, ktoré sú často špecifické pre framework (**PyTorch** alebo **TensorFlow**). Spustiteľný notebook tiež obsahuje veľa teoretického materiálu, takže na pochopenie témy je potrebné prejsť aspoň jednu verziu notebooku (buď PyTorch alebo TensorFlow). +* **Labs** dostupné pre niektoré témy, ktoré vám dávajú príležitosť vyskúšať aplikovať naučený materiál na konkrétny problém. +* Niektoré sekcie obsahujú odkazy na moduly [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ktoré pokrývajú súvisiace témy. ## Začíname -### 🎯 Nový v AI? Začnite tu! +### 🎯 Nováčik v AI? Začnite tu! Ak ste úplne nový v AI a chcete rýchle, praktické príklady, pozrite si naše [**Príklady pre začiatočníkov**](./examples/README.md)! Tieto zahŕňajú: -- 🌟 **Ahoj AI svet** - váš prvý AI program (rozpoznávanie vzorov) -- 🧠 **Jednoduchá neurónová sieť** - Postavte neurónovú sieť od základu -- 🖼️ **Klasifikátor obrázkov** - Klasifikujte obrázky s podrobnými komentármi -- 💬 **Sentiment textu** - Analyzovať pozitívny/negatívny text +- 🌟 **Hello AI World** - Váš prvý AI program (rozpoznávanie vzorov) +- 🧠 **Simple Neural Network** - Postavte neurónovú sieť od základov +- 🖼️ **Image Classifier** - Klasifikujte obrázky s podrobnými komentármi +- 💬 **Sentiment textu** - Analyzujte pozitívny/negatívny text -Tieto príklady sú navrhnuté tak, aby vám pomohli porozumieť konceptom AI predtým, než sa pustíte do celého kurikula. +Tieto príklady sú navrhnuté tak, aby vám pomohli pochopiť koncepty AI predtým, než sa pustíte do celého kurikula. ### 📚 Nastavenie celého kurikula -- Vytvorili sme [lekciu na nastavenie](./lessons/0-course-setup/setup.md) to help you with setting up your development environment. - Pre učiteľov, sme tiež vytvorili a [lekciu o nastavení kurikula](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) for you too! -- Ako [spustiť kód vo VSCode alebo v Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) +- Vytvorili sme [setup lesson](./lessons/0-course-setup/setup.md), aby sme vám pomohli s nastavením vášho vývojového prostredia. - Pre pedagógov sme tiež vytvorili [curricula setup lesson](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)! +- Ako [Spustiť kód vo VSCode alebo Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) Postupujte podľa týchto krokov: Fork the Repository: Kliknite na tlačidlo "Fork" v pravom hornom rohu tejto stránky. -Klonovať repozitár: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` +Clone the Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` -Nezabudnite dať hviezdičku (🌟) tomuto repozitáru, aby ste ho neskôr ľahšie našli. +Nezabudnite tomuto repozitáru dať hviezdičku (🌟), aby ste ho potom ľahšie našli. -## Spoznajte ostatných študentov +## Spojte sa s ostatnými študentmi -Pripojte sa k nášmu [oficiálnemu AI Discord serveru](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) aby ste sa stretli a nadviazali kontakt s ostatnými študentmi tohto kurzu a získali podporu. +Pridajte sa na náš [oficiálny AI Discord server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum), aby ste sa zoznámili a nadviazali kontakty s ostatnými účastníkmi kurzu a získali podporu. -Ak máte pripomienky k produktu alebo otázky počas tvorby, navštívte náš [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) +Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo otázky počas vývoja, navštívte naše [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) -## Quizzes +## Kvízy -> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sa nachádzajú v priečinku Quiz-app v etc\quiz-app, alebo [Online tu](https://ff-quizzes.netlify.app/) Sú prepojené z lekcií; aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; riaďte sa pokynmi v priečinku `quiz-app`. Postupne sa lokalizujú. +> **Poznámka o kvízoch**: Všetky kvízy sú umiestnené v zložke Quiz-app v etc\quiz-app, alebo [online tu](https://ff-quizzes.netlify.app/) Sú prepojené v rámci lekcií; quiz app je možné spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; postupujte podľa inštrukcií v zložke `quiz-app`. Postupne sú lokalizované. ## Potrebujeme pomoc -Máte návrhy alebo ste našli chyby v pravopise či kóde? Otvorte issue alebo vytvorte pull request. +Máte návrhy alebo ste našli pravopisné či kódové chyby? Otvorte issue alebo vytvorte pull request. -## Osobitné poďakovanie +## Špeciálne poďakovanie * **✍️ Hlavný autor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 Redaktor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD * **🎨 Ilustrátor sketchnotov:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) * **✅ Tvorca kvízov:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) -* **🙏 Kľúčoví prispievatelia:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) +* **🙏 Hlavní prispievatelia:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## Ďalšie kurikuly @@ -171,52 +172,52 @@ Náš tím vytvára aj ďalšie kurikuly! Pozrite si: --- -### Azure / Edge / MCP / Agenti +### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI agenti pre začiatočníkov](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) +[![AI Agents pre začiatočníkov](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) --- -### Séria Generatívnej AI -[![Generatívna AI pre začiatočníkov](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) -[![Generatívna 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) -[![Generatívna AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Generatívna 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) +### Séria generatívnej AI +[![Generative AI pre začiatočníkov](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Základné vzdelávanie [![ML pre začiatočníkov](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) -[![Dátová veda pre začiatočníkov](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) +[![Data Science pre začiatočníkov](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 pre začiatočníkov](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) [![Kyberbezpečnosť pre začiatočníkov](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 vývoj pre začiatočníkov](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) +[![Web Dev pre začiatočníkov](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 pre začiatočníkov](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) -[![Vývoj XR pre začiatočníkov](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) +[![XR Development pre začiatočníkov](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) --- ### Séria Copilot -[![Copilot pre AI párové programovanie](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 pre AI párovania programovania](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 pre 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 dobrodružstvo](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot 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) ## Získanie pomoci -Ak sa zaseknete alebo máte otázky týkajúce sa vytvárania AI aplikácií, pripojte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sú voľne zdieľané. +Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky o tvorbe AI aplikácií, pripojte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporná komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa voľne zdieľajú. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby počas tvorby, navštívte: +Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo narazíte na chyby počas vývoja, navštívte: -[![Fórum vývojárov Microsoft Foundry](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) +[![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) --- -Vylúčenie zodpovednosti: -Tento dokument bol preložený pomocou AI‑prekladateľskej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Hoci sa usilujeme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie odporúčame profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne výklady vyplývajúce z použitia tohto prekladu. +**Vylúčenie zodpovednosti**: +Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, berte prosím na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by sa mal považovať za autoritatívny zdroj. Pri kritických informáciách sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo mylné výklady vyplývajúce z použitia tohto prekladu. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sk/lessons/1-Intro/README.md b/translations/sk/lessons/1-Intro/README.md index 830f7793..b9401204 100644 --- a/translations/sk/lessons/1-Intro/README.md +++ b/translations/sk/lessons/1-Intro/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Úvod do umelej inteligencie -![Zhrnutie obsahu Úvodu do umelej inteligencie v kresbe](../../../../translated_images/ai-intro.bf28d1ac4235881c096f0ffdb320ba4102940eafcca4e9d7a55a03914361f8f3.sk.png) +![Zhrnutie obsahu Úvodu do umelej inteligencie v kresbe](../../../../translated_images/ai-intro.bf28d1ac4235881c.sk.png) > Kresba od [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) @@ -19,7 +19,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Pôvodne boli počítače vynájdené [Charlesom Babbageom](https://en.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) na prácu s číslami podľa presne definovaného postupu – algoritmu. Moderné počítače, hoci sú oveľa pokročilejšie ako pôvodný model navrhnutý v 19. storočí, stále fungujú na rovnakom princípe riadených výpočtov. Preto je možné naprogramovať počítač na vykonanie úlohy, ak poznáme presnú postupnosť krokov potrebných na dosiahnutie cieľa. -![Fotografia osoby](../../../../translated_images/dsh_age.d212a30d4e54fb5f68b94a624aad64bc086124bcbbec9561ae5bd5da661e22d8.sk.png) +![Fotografia osoby](../../../../translated_images/dsh_age.d212a30d4e54fb5f.sk.png) > Fotografia od [Vickie Soshnikova](http://twitter.com/vickievalerie) @@ -46,7 +46,7 @@ Viac informácií nájdete v článku **[Artificial General Intelligence](https: Jedným z problémov pri zaoberaní sa pojmom **[inteligencia](https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence)** je, že neexistuje jasná definícia tohto pojmu. Dá sa argumentovať, že inteligencia súvisí s **abstraktným myslením** alebo so **sebauvedomením**, ale nemôžeme ju presne definovať. -![Fotografia mačky](../../../../translated_images/photo-cat.8c8e8fb760ffe45725c5b9f6b0d954e9bf114475c01c55adf0303982851b7eae.sk.jpg) +![Fotografia mačky](../../../../translated_images/photo-cat.8c8e8fb760ffe457.sk.jpg) > [Fotografia](https://unsplash.com/photos/75715CVEJhI) od [Amber Kipp](https://unsplash.com/@sadmax) z Unsplash @@ -98,13 +98,13 @@ Alternatívne môžeme skúsiť modelovať najjednoduchšie prvky v našom mozgu > | Čo tak ML? | | > |--------------|-----------| -> | Časť umelej inteligencie, ktorá je založená na tom, že počítač sa učí riešiť problém na základe niektorých dát, sa nazýva **strojové učenie**. V tomto kurze sa nebudeme zaoberať klasickým strojovým učením – odkazujeme vás na samostatný [kurz Strojové učenie pre začiatočníkov](http://aka.ms/ml-beginners). | ![ML pre začiatočníkov](../../../../translated_images/ml-for-beginners.9e4fed176fd5817d7d1f7d358302515186579cbf09b2a6c5bd8092b345da7f22.sk.png) | +> | Časť umelej inteligencie, ktorá je založená na tom, že počítač sa učí riešiť problém na základe niektorých dát, sa nazýva **strojové učenie**. V tomto kurze sa nebudeme zaoberať klasickým strojovým učením – odkazujeme vás na samostatný [kurz Strojové učenie pre začiatočníkov](http://aka.ms/ml-beginners). | ![ML pre začiatočníkov](../../../../translated_images/ml-for-beginners.9e4fed176fd5817d.sk.png) | ## Stručná história AI Umelá inteligencia vznikla ako oblasť v polovici 20. storočia. Spočiatku bol symbolický prístup dominantný a viedol k niekoľkým dôležitým úspechom, ako napríklad expertné systémy – počítačové programy, ktoré dokázali pôsobiť ako odborníci v niektorých obmedzených problémových oblastiach. Avšak čoskoro sa ukázalo, že tento prístup nie je dobre škálovateľný. Extrahovanie vedomostí od experta, ich reprezentácia v počítači a udržiavanie tejto databázy vedomostí presnej sa ukázalo byť veľmi zložitou úlohou a príliš nákladnou na to, aby bola praktická v mnohých prípadoch. To viedlo k takzvanej [AI zime](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter) v 70. rokoch. -Stručná história AI +Stručná história AI > Obrázok od [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) @@ -124,7 +124,7 @@ Podobne môžeme vidieť, ako sa prístup k vytváraniu „hovoriacich programov * Moderní asistenti, ako Cortana, Siri alebo Google Assistant, sú všetci hybridné systémy, ktoré používajú neurónové siete na prevod reči na text a rozpoznanie nášho zámeru, a potom využívajú nejaké uvažovanie alebo explicitné algoritmy na vykonanie požadovaných akcií. * V budúcnosti môžeme očakávať kompletný model založený na neurónových sieťach, ktorý bude sám zvládať dialóg. Nedávne GPT a [Turing-NLG](https://www.microsoft.com/research/blog/turing-nlg-a-17-billion-parameter-language-model-by-microsoft) rodiny neurónových sietí ukazujú veľký úspech v tomto smere. -evolúcia Turingovho testu # Reprezentácia znalostí a expertné systémy -![Zhrnutie obsahu Symbolickej AI](../../../../translated_images/ai-symbolic.715a30cb610411a6964d2e2f23f24364cb338a07cb4844c1f97084d366e586c3.sk.png) +![Zhrnutie obsahu Symbolickej AI](../../../../translated_images/ai-symbolic.715a30cb610411a6.sk.png) > Sketchnote od [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) @@ -41,7 +41,7 @@ Najčastejšie znalosti striktne nedefinujeme, ale zosúladíme ich s inými pr Problém **reprezentácie znalostí** teda spočíva v nájdení efektívneho spôsobu, ako reprezentovať znalosti v počítači vo forme údajov, aby boli automaticky použiteľné. To možno vnímať ako spektrum: -![Spektrum reprezentácie znalostí](../../../../translated_images/knowledge-spectrum.b60df631852c0217e941485b79c9eee40ebd574f15f18609cec5758fcb384bf3.sk.png) +![Spektrum reprezentácie znalostí](../../../../translated_images/knowledge-spectrum.b60df631852c0217.sk.png) > Obrázok od [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) @@ -94,7 +94,7 @@ Bloková syntax | Odsadenie | | | Jedným z prvých úspechov symbolickej AI boli tzv. **expertné systémy** - počítačové systémy navrhnuté tak, aby fungovali ako odborník v obmedzenej oblasti problémov. Boli založené na **báze znalostí** extrahovanej od jedného alebo viacerých ľudských odborníkov a obsahovali **odvodzovací mechanizmus**, ktorý vykonával odvodzovanie na jej základe. -![Štruktúra človeka](../../../../translated_images/arch-human.5d4d35f1bba3ab1cdfda96af2f10b89574eb31e9796d0e3011cd9beda1c35112.sk.png) | ![Systém založený na znalostiach](../../../../translated_images/arch-kbs.3ec5c150b09fa8dadc2beb0931a4983c9e2b03913a89eebcc103b5bb841b0212.sk.png) +![Štruktúra človeka](../../../../translated_images/arch-human.5d4d35f1bba3ab1c.sk.png) | ![Systém založený na znalostiach](../../../../translated_images/arch-kbs.3ec5c150b09fa8da.sk.png) ---------------------------------------------|------------------------------------------------ Zjednodušená štruktúra ľudského nervového systému | Architektúra systému založeného na znalostiach @@ -106,7 +106,7 @@ Expertné systémy sú postavené podobne ako systém ľudského odvodzovania, k Ako príklad si vezmime nasledujúci expertný systém na určenie zvieraťa na základe jeho fyzických charakteristík: -![AND-OR strom](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283703c8e9c0d69d6a786eb370f4ace67f9a7aae5ada3d260b0.sk.png) +![AND-OR strom](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283.sk.png) > Obrázok od [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) diff --git a/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb b/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb index 73856f94..dbfbfd5b 100644 --- a/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb @@ -1259,7 +1259,7 @@ "* Nízka tréningová chyba - model dokáže dobre aproximovať tréningové dáta, pretože má dostatočnú vyjadrovaciu schopnosť.\n", "* Chyba na validačných dátach môže byť oveľa vyššia ako tréningová chyba a môže počas tréningu začať rásť - je to preto, že model si \"pamätá\" tréningové body a stráca \"celkový obraz\".\n", "\n", - "![Overfitting](../../../../../translated_images/overfit.a0bd57f717c157696f30c9c73fa7c3345c49b4280e412ff30c4a1a16ba29ff49.sk.png)\n", + "![Overfitting](../../../../../translated_images/overfit.a0bd57f717c15769.sk.png)\n", "\n", "> Na tomto obrázku `x` predstavuje tréningové dáta, `o` - validačné dáta. Vľavo - lineárny model (jednovrstvový), ktorý pomerne dobre aproximuje povahu dát. Vpravo - model s overfittingom, ktorý dokonale aproximuje tréningové dáta, ale prestáva dávať zmysel pri akýchkoľvek iných dátach (validačná chyba je veľmi vysoká).\n" ] diff --git a/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md b/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md index 973907e6..bfd786a2 100644 --- a/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md +++ b/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md @@ -58,7 +58,7 @@ Pretrénovanie je mimoriadne dôležitý koncept v strojovom učení, a je veľm Zvážte nasledujúci problém aproximácie 5 bodov (reprezentovaných `x` na grafoch nižšie): -![linear](../../../../../translated_images/overfit1.f24b71c6f652e59e6bed7245ffbeaecc3ba320e16e2221f6832b432052c4da43.sk.jpg) | ![overfit](../../../../../translated_images/overfit2.131f5800ae10ca5e41d12a411f5f705d9ee38b1b10916f284b787028dd55cc1c.sk.jpg) +![linear](../../../../../translated_images/overfit1.f24b71c6f652e59e.sk.jpg) | ![overfit](../../../../../translated_images/overfit2.131f5800ae10ca5e.sk.jpg) -------------------------|-------------------------- **Lineárny model, 2 parametre** | **Nelineárny model, 7 parametrov** Chyba trénovania = 5.3 | Chyba trénovania = 0 @@ -79,7 +79,7 @@ Je veľmi dôležité nájsť správnu rovnováhu medzi bohatstvom modelu (poče Ako môžete vidieť na grafe vyššie, pretrénovanie možno detekovať veľmi nízkou chybou trénovania a vysokou chybou validácie. Normálne počas trénovania vidíme, že chyby trénovania aj validácie začínajú klesať, a potom v určitom bode chyba validácie môže prestať klesať a začať stúpať. Toto bude znak pretrénovania a indikátor, že by sme mali pravdepodobne zastaviť trénovanie (alebo aspoň urobiť snímku modelu). -![overfitting](../../../../../translated_images/Overfitting.408ad91cd90b4371d0a81f4287e1409c359751adeb1ae450332af50e84f08c3e.sk.png) +![overfitting](../../../../../translated_images/Overfitting.408ad91cd90b4371.sk.png) ## Ako predísť pretrénovaniu diff --git a/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/README.md b/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/README.md index f38e6c9b..936333b0 100644 --- a/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/README.md +++ b/translations/sk/lessons/3-NeuralNetworks/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Úvod do neurónových sietí -![Zhrnutie obsahu Úvodu do neurónových sietí v kresbe](../../../../translated_images/ai-neuralnetworks.1c687ae40bc86e834f497844866a26d3e0886650a67a4bbe29442e2f157d3b18.sk.png) +![Zhrnutie obsahu Úvodu do neurónových sietí v kresbe](../../../../translated_images/ai-neuralnetworks.1c687ae40bc86e83.sk.png) Ako sme si povedali v úvode, jedným zo spôsobov, ako dosiahnuť inteligenciu, je trénovať **počítačový model** alebo **umelý mozog**. Od polovice 20. storočia vedci skúšali rôzne matematické modely, až kým sa v posledných rokoch tento smer neukázal ako mimoriadne úspešný. Takéto matematické modely mozgu sa nazývajú **neurónové siete**. @@ -36,13 +36,13 @@ V tomto kurze sa zameriame iba na modely neurónových sietí. Z biológie vieme, že náš mozog pozostáva z neurónových buniek (neurónov), pričom každý z nich má viacero "vstupov" (dendritov) a jeden "výstup" (axon). Dendrity aj axóny môžu viesť elektrické signály a spojenia medzi nimi — známe ako synapsie — môžu vykazovať rôzne stupne vodivosti, ktoré sú regulované neurotransmitermi. -![Model neurónu](../../../../translated_images/synapse-wikipedia.ed20a9e4726ea1c6a3ce8fec51c0b9bec6181946dca0fe4e829bc12fa3bacf01.sk.jpg) | ![Model neurónu](../../../../translated_images/artneuron.1a5daa88d20ebe6f5824ddb89fba0bdaaf49f67e8230c1afbec42909df1fc17e.sk.png) +![Model neurónu](../../../../translated_images/synapse-wikipedia.ed20a9e4726ea1c6.sk.jpg) | ![Model neurónu](../../../../translated_images/artneuron.1a5daa88d20ebe6f.sk.png) ----|---- Skutočný neurón *([Obrázok](https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse#/media/File:SynapseSchematic_lines.svg) z Wikipédie)* | Umelý neurón *(Obrázok od autora)* Najjednoduchší matematický model neurónu teda obsahuje niekoľko vstupov X1, ..., XN a jeden výstup Y, a sériu váh W1, ..., WN. Výstup sa vypočíta ako: -Y = f\left(\sum_{i=1}^N X_iW_i\right) +Y = f\left(\sum_{i=1}^N X_iW_i\right) kde f je nejaká nelineárna **aktivačná funkcia**. diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md index 9bd2d5be..7b9435d7 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md @@ -73,14 +73,14 @@ V našom [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) uvádzame niekoľko príkladov, kedy sa * **Predspracovanie fotografie Braillovej knihy**. Zameriavame sa na to, ako môžeme použiť prahovanie, detekciu vlastností, perspektívnu transformáciu a manipuláciu s NumPy na oddelenie jednotlivých Braillových symbolov na ďalšiu klasifikáciu neurónovou sieťou. -![Braillov obrázok](../../../../../translated_images/braille.341962ff76b1bd7044409371d3de09ced5028132aef97344ea4b7468c1208126.sk.jpeg) | ![Predspracovaný Braillov obrázok](../../../../../translated_images/braille-result.46530fea020b03c76aac532d7d6eeef7f6fb35b55b1001cd21627907dabef3ed.sk.png) | ![Braillove symboly](../../../../../translated_images/braille-symbols.0159185ab69d533909dc4d7d26a1971b51401c6a80eb3a5584f250ea880af88b.sk.png) +![Braillov obrázok](../../../../../translated_images/braille.341962ff76b1bd70.sk.jpeg) | ![Predspracovaný Braillov obrázok](../../../../../translated_images/braille-result.46530fea020b03c7.sk.png) | ![Braillove symboly](../../../../../translated_images/braille-symbols.0159185ab69d5339.sk.png) ----|-----|----- > Obrázok z [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) * **Detekcia pohybu vo videu pomocou rozdielu snímok**. Ak je kamera pevná, snímky z kamery by mali byť veľmi podobné. Keďže snímky sú reprezentované ako polia, jednoduchým odčítaním týchto polí pre dve po sebe idúce snímky získame rozdiel pixelov, ktorý by mal byť nízky pre statické snímky a vyšší, keď je v obrázku výrazný pohyb. -![Obrázok video snímok a rozdielov snímok](../../../../../translated_images/frame-difference.706f805491a0883c938e16447bf5eb2f7d69e812c7f743cbe7d7c7645168f81f.sk.png) +![Obrázok video snímok a rozdielov snímok](../../../../../translated_images/frame-difference.706f805491a0883c.sk.png) > Obrázok z [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) @@ -89,7 +89,7 @@ V našom [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) uvádzame niekoľko príkladov, kedy sa - **Hustý optický tok** vypočíta vektorové pole, ktoré ukazuje, kam sa každý pixel pohybuje. - **Riedky optický tok** je založený na výbere niektorých výrazných vlastností na obrázku (napr. hrany) a budovaní ich trajektórie zo snímky na snímku. -![Obrázok optického toku](../../../../../translated_images/optical.1f4a94464579a83a10784f3c07fe7228514714b96782edf50e70ccd59d2d8c4f.sk.png) +![Obrázok optického toku](../../../../../translated_images/optical.1f4a94464579a83a.sk.png) > Obrázok z [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md index d088c7e3..eb1674f0 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md @@ -13,11 +13,11 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: VGG-16 je sieť, ktorá dosiahla 92,7% presnosť v klasifikácii ImageNet top-5 v roku 2014. Má nasledujúcu štruktúru vrstiev: -![ImageNet Layers](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51baeaab3e768567d921e5d54befa46e1e642616c5458c934028.sk.jpg) +![ImageNet Layers](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51ba.sk.jpg) Ako môžete vidieť, VGG nasleduje tradičnú pyramídovú architektúru, ktorá je sekvenciou vrstiev konvolúcie a pooling. -![ImageNet Pyramid](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49fdaa786e3f3a975b3f22615efd13efb19c5d22f12e01451a1.sk.jpg) +![ImageNet Pyramid](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49f.sk.jpg) > Obrázok z [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb index d0314f22..8163a3c4 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb @@ -260,7 +260,7 @@ "\n", "Takže v typickej CNN by bolo niekoľko konvolučných vrstiev, medzi ktorými by boli pooling vrstvy na zmenšenie rozmerov obrázka. Zároveň by sme zvýšili počet filtrov, pretože ako sa vzory stávajú pokročilejšími, existuje viac možných zaujímavých kombinácií, ktoré musíme hľadať.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci niekoľko konvolučných vrstiev s pooling vrstvami.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce6a8cc9da2170492c85bfd9e1b61832650e2228e037039ec4.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci niekoľko konvolučných vrstiev s pooling vrstvami.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce.sk.png)\n", "\n", "Kvôli zmenšovaniu priestorových rozmerov a zvyšovaniu rozmerov vlastností/filtrov sa táto architektúra nazýva aj **pyramídová architektúra**.\n" ] diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb index 2fb5d247..55726c7d 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb @@ -358,7 +358,7 @@ "\n", "Takže v typickej CNN by bolo niekoľko konvolučných vrstiev, pričom medzi nimi by boli pooling vrstvy na zmenšenie rozmerov obrázka. Zároveň by sme zvýšili počet filtrov, pretože ako sa vzory stávajú pokročilejšími, existuje viac možných zaujímavých kombinácií, ktoré musíme hľadať.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci niekoľko konvolučných vrstiev s pooling vrstvami.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce6a8cc9da2170492c85bfd9e1b61832650e2228e037039ec4.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci niekoľko konvolučných vrstiev s pooling vrstvami.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce.sk.png)\n", "\n", "Kvôli zmenšovaniu priestorových rozmerov a zvyšovaniu rozmerov vlastností/filtrov sa táto architektúra nazýva aj **pyramídová architektúra**.\n" ] diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md index b181d905..7cba585c 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md @@ -17,7 +17,7 @@ V reálnom živote chceme byť schopní rozpoznať objekty na obrázku bez ohľa Na extrakciu vzorov použijeme koncept **konvolučných filtrov**. Ako viete, obrázok je reprezentovaný ako 2D-matica alebo 3D-tenzor s farebnou hĺbkou. Aplikácia filtra znamená, že vezmeme relatívne malú **jadrovú maticu filtra** a pre každý pixel v pôvodnom obrázku vypočítame vážený priemer so susednými bodmi. Môžeme si to predstaviť ako malé okno, ktoré sa posúva po celom obrázku a spriemeruje všetky pixely podľa váh v jadrovej matici filtra. -![Vertikálny filter hrán](../../../../../translated_images/filter-vert.b7148390ca0bc356ddc7e55555d2481819c1e86ddde9dce4db5e71a69d6f887f.sk.png) | ![Horizontálny filter hrán](../../../../../translated_images/filter-horiz.59b80ed4feb946efbe201a7fe3ca95abb3364e266e6fd90820cb893b4d3a6dda.sk.png) +![Vertikálny filter hrán](../../../../../translated_images/filter-vert.b7148390ca0bc356.sk.png) | ![Horizontálny filter hrán](../../../../../translated_images/filter-horiz.59b80ed4feb946ef.sk.png) ----|---- > Obrázok od Dmitry Soshnikov @@ -38,7 +38,7 @@ Princíp fungovania CNN je založený na nasledujúcich dôležitých myšlienka * Môžeme navrhnúť sieť tak, aby sa filtre učili automaticky * Rovnaký prístup môžeme použiť na hľadanie vzorov vo vysokoúrovňových vlastnostiach, nielen v pôvodnom obrázku. Extrakcia vlastností pomocou CNN teda funguje na hierarchii vlastností, od nízkoúrovňových kombinácií pixelov až po vysokoúrovňové kombinácie častí obrázku. -![Hierarchická extrakcia vlastností](../../../../../translated_images/FeatureExtractionCNN.d9b456cbdae7cb643fde3032b81b2940e3cf8be842e29afac3f482725ba7f95c.sk.png) +![Hierarchická extrakcia vlastností](../../../../../translated_images/FeatureExtractionCNN.d9b456cbdae7cb64.sk.png) > Obrázok z [práce Hislop-Lynch](https://www.semanticscholar.org/paper/Computer-vision-based-pedestrian-trajectory-Hislop-Lynch/26e6f74853fc9bbb7487b06dc2cf095d36c9021d), založený na [ich výskume](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1553374.1553453) @@ -55,9 +55,9 @@ Väčšina CNN používaných na spracovanie obrázkov nasleduje tzv. pyramídov Ako príklad sa pozrime na architektúru VGG-16, siete, ktorá dosiahla 92,7% presnosť v top-5 klasifikácii ImageNet v roku 2014: -![Vrstvy ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51baeaab3e768567d921e5d54befa46e1e642616c5458c934028.sk.jpg) +![Vrstvy ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51ba.sk.jpg) -![Pyramída ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49fdaa786e3f3a975b3f22615efd13efb19c5d22f12e01451a1.sk.jpg) +![Pyramída ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49f.sk.jpg) > Obrázok z [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md index 6e361640..cb247f5b 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md @@ -21,7 +21,7 @@ Vašou úlohou je vytrénovať konvolučnú neurónovú sieť na klasifikáciu r Použijeme [Oxford-IIIT Pet Dataset](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/), ktorý obsahuje obrázky 37 rôznych plemien psov a mačiek. -![Dataset, s ktorým budeme pracovať](../../../../../../translated_images/data.50b2a9d5484bdbf0f52f5765b381cec9efe2bd296a98f007f90bedb6ac67f2a8.sk.png) +![Dataset, s ktorým budeme pracovať](../../../../../../translated_images/data.50b2a9d5484bdbf0.sk.png) Na stiahnutie datasetu použite tento kód: diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb index de20cbf5..38453414 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/AdversarialCat_TF.ipynb @@ -50,7 +50,7 @@ "\n", "Aby sme si predstavili ideálnu mačku, začneme s náhodným šumovým obrázkom a pokúsime sa použiť optimalizačnú techniku gradientného zostupu na úpravu obrázka tak, aby sieť rozpoznala mačku.\n", "\n", - "![Optimalizačná slučka](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044f997032f4eef9152b453e6a990e449bbfb107de2493cc37e.sk.png)\n", + "![Optimalizačná slučka](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044.sk.png)\n", "\n", "Tu je náš počiatočný obrázok:\n" ] diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md index 814b98b6..c21c4925 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md @@ -29,7 +29,7 @@ Keras aj PyTorch obsahujú funkcie na jednoduché načítanie predtrénovaných Tu sú ukážkové črty extrahované z obrázku mačky pomocou siete VGG-16: -![Črty extrahované VGG-16](../../../../../translated_images/features.6291f9c7ba3a0b951af88fc9864632b9115365410765680680d30c927dd67354.sk.png) +![Črty extrahované VGG-16](../../../../../translated_images/features.6291f9c7ba3a0b95.sk.png) ## Dataset Mačky vs. Psy @@ -48,19 +48,19 @@ Predtrénovaná neurónová sieť obsahuje rôzne vzory vo svojej *pamäti*, vr Jeden prístup, ktorý môžeme použiť, je začať s náhodným obrázkom a potom sa pokúsiť použiť techniku **optimalizácie pomocou gradientného zostupu**, aby sme upravili tento obrázok tak, že sieť začne myslieť, že je to mačka. -![Optimalizačný cyklus obrázku](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044f997032f4eef9152b453e6a990e449bbfb107de2493cc37e.sk.png) +![Optimalizačný cyklus obrázku](../../../../../translated_images/ideal-cat-loop.999fbb8ff306e044.sk.png) Ak to však urobíme, dostaneme niečo veľmi podobné náhodnému šumu. Je to preto, že *existuje mnoho spôsobov, ako presvedčiť sieť, že vstupný obrázok je mačka*, vrátane niektorých, ktoré vizuálne nedávajú zmysel. Hoci tieto obrázky obsahujú veľa vzorov typických pre mačku, nič ich neobmedzuje, aby boli vizuálne zreteľné. Na zlepšenie výsledku môžeme do funkcie straty pridať ďalší člen, ktorý sa nazýva **variácia straty**. Je to metrika, ktorá ukazuje, ako podobné sú susedné pixely obrázku. Minimalizácia variácie straty robí obrázok hladším a zbavuje sa šumu - čím odhaľuje vizuálne príťažlivejšie vzory. Tu je príklad takýchto "ideálnych" obrázkov, ktoré sú klasifikované ako mačka a zebra s vysokou pravdepodobnosťou: -![Ideálna mačka](../../../../../translated_images/ideal-cat.203dd4597643d6b0bd73038b87f9c0464322725e3a06ab145d25d4a861c70592.sk.png) | ![Ideálna zebra](../../../../../translated_images/ideal-zebra.7f70e8b54ee15a7a314000bb5df38a6cfe086ea04d60df4d3ef313d046b98a2b.sk.png) +![Ideálna mačka](../../../../../translated_images/ideal-cat.203dd4597643d6b0.sk.png) | ![Ideálna zebra](../../../../../translated_images/ideal-zebra.7f70e8b54ee15a7a.sk.png) -----|----- *Ideálna mačka* | *Ideálna zebra* Podobný prístup môže byť použitý na vykonanie tzv. **adversariálnych útokov** na neurónovú sieť. Predpokladajme, že chceme oklamať neurónovú sieť a urobiť z psa mačku. Ak vezmeme obrázok psa, ktorý je sieťou rozpoznaný ako pes, môžeme ho trochu upraviť pomocou optimalizácie gradientného zostupu, až kým sieť nezačne klasifikovať obrázok ako mačku: -![Obrázok psa](../../../../../translated_images/original-dog.8f68a67d2fe0911f33041c0f7fce8aa4ea919f9d3917ec4b468298522aeb6356.sk.png) | ![Obrázok psa klasifikovaný ako mačka](../../../../../translated_images/adversarial-dog.d9fc7773b0142b89752539bfbf884118de845b3851c5162146ea0b8809fc820f.sk.png) +![Obrázok psa](../../../../../translated_images/original-dog.8f68a67d2fe0911f.sk.png) | ![Obrázok psa klasifikovaný ako mačka](../../../../../translated_images/adversarial-dog.d9fc7773b0142b89.sk.png) -----|----- *Pôvodný obrázok psa* | *Obrázok psa klasifikovaný ako mačka* diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb index ffe8dc1c..3d501856 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb @@ -21,7 +21,7 @@ "\n", "Keďže trénujeme autoenkóder, aby zachytil čo najviac informácií z pôvodného obrázku pre presnú rekonštrukciu, sieť sa snaží nájsť najlepšie **zabudovanie** vstupných obrázkov, aby zachytila ich význam.\n", "\n", - "![Schéma Autoenkódera](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb6197f3513cf3baf4dfbe1389a6ae74daebda64de9f1c99f142.sk.jpg)\n", + "![Schéma Autoenkódera](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb61.sk.jpg)\n", "\n", "> Obrázok z [Keras blogu](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb index 2fd1f437..0d4a0cfd 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb @@ -19,7 +19,7 @@ "\n", "Keďže trénujeme autoenkóder, aby zachytil čo najviac informácií z pôvodného obrázku pre presnú rekonštrukciu, sieť sa snaží nájsť najlepšie **zabudovanie** vstupných obrázkov, aby zachytila ich význam.\n", "\n", - "![Schéma Autoenkódera](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb6197f3513cf3baf4dfbe1389a6ae74daebda64de9f1c99f142.sk.jpg)\n", + "![Schéma Autoenkódera](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb61.sk.jpg)\n", "\n", "*Obrázok z [Keras blogu](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)*\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md index 1a358be7..9f3c661f 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md @@ -19,7 +19,7 @@ Avšak, môžeme chcieť použiť surové (neoznačené) dáta na trénovanie CN Keďže trénujeme autoenkodér, aby zachytil čo najviac informácií z pôvodného obrázku na presnú rekonštrukciu, sieť sa snaží nájsť najlepšie **zobrazenie** vstupných obrázkov, aby zachytila ich význam. -![Schéma Autoenkodéra](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb6197f3513cf3baf4dfbe1389a6ae74daebda64de9f1c99f142.sk.jpg) +![Schéma Autoenkodéra](../../../../../translated_images/autoencoder_schema.5e6fc9ad98a5eb61.sk.jpg) > Obrázok z [blogu Keras](https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html) diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md index 737ff5e9..129becfd 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md @@ -13,7 +13,7 @@ Modely klasifikácie obrázkov, s ktorými sme sa doteraz zaoberali, brali obrá ## [Kvíz pred prednáškou](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ai/quiz/21) -![Detekcia objektov](../../../../../translated_images/Screen_Shot_2016-11-17_at_11.14.54_AM.b4bb3769353287be1b905373ed9c858102c054b16e4595c76ec3f7bba0feb549.sk.png) +![Detekcia objektov](../../../../../translated_images/Screen_Shot_2016-11-17_at_11.14.54_AM.b4bb3769353287be.sk.png) > Obrázok zo stránky [YOLO v2](https://pjreddie.com/darknet/yolov2/) @@ -25,7 +25,7 @@ Predpokladajme, že chceme nájsť mačku na obrázku. Veľmi naivný prístup k 2. Spustiť klasifikáciu obrázkov na každej dlaždici. 3. Dlaždice, ktoré majú dostatočne vysokú aktiváciu, môžeme považovať za obsahujúce hľadaný objekt. -![Naivná detekcia objektov](../../../../../translated_images/naive-detection.e7f1ba220ccd08c68a2ea8e06a7ed75c3fcc738c2372f9e00b7f4299a8659c01.sk.png) +![Naivná detekcia objektov](../../../../../translated_images/naive-detection.e7f1ba220ccd08c6.sk.png) > *Obrázok z [cvičebného notebooku](ObjectDetection-TF.ipynb)* @@ -42,7 +42,7 @@ Pri tejto úlohe sa môžete stretnúť s nasledujúcimi datasetmi: * [PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) - 20 tried * [COCO](http://cocodataset.org/#home) - Common Objects in Context. 80 tried, ohraničujúce rámy a segmentačné masky -![COCO](../../../../../translated_images/coco-examples.71bc60380fa6cceb7caad48bd09e35b6028caabd363aa04fee89c414e0870e86.sk.jpg) +![COCO](../../../../../translated_images/coco-examples.71bc60380fa6cceb.sk.jpg) ## Metriky detekcie objektov @@ -50,7 +50,7 @@ Pri tejto úlohe sa môžete stretnúť s nasledujúcimi datasetmi: Zatiaľ čo pri klasifikácii obrázkov je jednoduché merať, ako dobre algoritmus funguje, pri detekcii objektov musíme merať správnosť triedy, ako aj presnosť polohy predpokladaného ohraničujúceho rámu. Na tento účel používame tzv. **Prienik cez zjednotenie** (IoU), ktorý meria, ako dobre sa dva rámy (alebo dve ľubovoľné oblasti) prekrývajú. -![IoU](../../../../../translated_images/iou_equation.9a4751d40fff4e119ecd0a7bcca4e71ab1dc83e0d4f2a0d66ff0859736f593cf.sk.png) +![IoU](../../../../../translated_images/iou_equation.9a4751d40fff4e11.sk.png) > *Obrázok 2 z [tohto výborného blogového príspevku o IoU](https://pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/)* @@ -98,11 +98,11 @@ Existujú dve hlavné triedy algoritmov detekcie objektov: [R-CNN](http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdf) používa [Selektívne vyhľadávanie](http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf) na generovanie hierarchickej štruktúry regiónov ROI, ktoré sú potom prechádzané extraktormi funkcií CNN a SVM klasifikátormi na určenie triedy objektu, a lineárnou regresiou na určenie súradníc *ohraničujúceho rámu*. [Oficiálny článok](https://arxiv.org/pdf/1506.01497v1.pdf) -![RCNN](../../../../../translated_images/rcnn1.cae407020dfb1d1fb572656e44f75cd6c512cc220591c116c506652c10e47f26.sk.png) +![RCNN](../../../../../translated_images/rcnn1.cae407020dfb1d1f.sk.png) > *Obrázok od van de Sande et al. ICCV’11* -![RCNN-1](../../../../../translated_images/rcnn2.2d9530bb83516484ec65b250c22dbf37d3d23244f32864ebcb91d98fe7c3112c.sk.png) +![RCNN-1](../../../../../translated_images/rcnn2.2d9530bb83516484.sk.png) > *Obrázky z [tohto blogu](https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e)* @@ -110,7 +110,7 @@ Existujú dve hlavné triedy algoritmov detekcie objektov: Tento prístup je podobný R-CNN, ale regióny sú definované po aplikovaní konvolučných vrstiev. -![FRCNN](../../../../../translated_images/f-rcnn.3cda6d9bb41888754037d2d9763e2298a96de5d9bc2a21db3147357aa5da9b1a.sk.png) +![FRCNN](../../../../../translated_images/f-rcnn.3cda6d9bb4188875.sk.png) > Obrázok z [oficiálneho článku](https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf), [arXiv](https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf), 2015 @@ -118,7 +118,7 @@ Tento prístup je podobný R-CNN, ale regióny sú definované po aplikovaní ko Hlavnou myšlienkou tohto prístupu je použitie neurónovej siete na predpovedanie ROI - tzv. *Sieť na návrh regiónov*. [Článok](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf), 2016 -![FasterRCNN](../../../../../translated_images/faster-rcnn.8d46c099b87ef30ab2ea26dbc4bdd85b974a57ba8eb526f65dc4cd0a4711de30.sk.png) +![FasterRCNN](../../../../../translated_images/faster-rcnn.8d46c099b87ef30a.sk.png) > Obrázok z [oficiálneho článku](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf) @@ -130,7 +130,7 @@ Tento algoritmus je ešte rýchlejší ako Faster R-CNN. Hlavná myšlienka je n 2. Funkcie sú spracované pomocou **Position-Sensitive Score Map**. Každý objekt z $C$ tried je rozdelený na $k\times k$ regióny, a trénujeme na predpovedanie častí objektov. 3. Pre každú časť z $k\times k$ regiónov všetky siete hlasujú za triedy objektov, a trieda objektu s maximálnym počtom hlasov je vybraná. -![r-fcn image](../../../../../translated_images/r-fcn.13eb88158b99a3da50fa2787a6be5cb310d47f0e9655cc93a1090dc7aab338d1.sk.png) +![r-fcn image](../../../../../translated_images/r-fcn.13eb88158b99a3da.sk.png) > Obrázok z [oficiálneho článku](https://arxiv.org/abs/1605.06409) @@ -141,7 +141,7 @@ YOLO je algoritmus na detekciu objektov v reálnom čase s jedným prechodom. Hl * Obrázok je rozdelený na $S\times S$ regióny. * Pre každý región **CNN** predpovedá $n$ možných objektov, *súradnice ohraničujúceho rámu* a *dôveru*=*pravdepodobnosť* * IoU. - ![YOLO](../../../../../translated_images/yolo.a2648ec82ee8bb4ea27537677adb482fd4b733ca1705c561b6a24a85102dced5.sk.png) + ![YOLO](../../../../../translated_images/yolo.a2648ec82ee8bb4e.sk.png) > Obrázok z [oficiálneho článku](https://arxiv.org/abs/1506.02640) diff --git a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/README.md b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/README.md index e986bf1f..4f924906 100644 --- a/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/README.md +++ b/translations/sk/lessons/4-ComputerVision/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Počítačové videnie -![Zhrnutie obsahu o počítačovom videní v kresbe](../../../../translated_images/ai-computervision.6506ebebac3fbf76cdb78989d7d3dfea87e88285c0feaade53aa7804a22b248f.sk.png) +![Zhrnutie obsahu o počítačovom videní v kresbe](../../../../translated_images/ai-computervision.6506ebebac3fbf76.sk.png) V tejto sekcii sa naučíme: diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb index da723cb7..dfb393d3 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb @@ -199,7 +199,7 @@ "\n", "**Bag of Words** (BoW) je najčastejšie používaná tradičná vektorová reprezentácia. Každé slovo je priradené k indexu vektora a prvok vektora obsahuje počet výskytov daného slova v konkrétnom dokumente.\n", "\n", - "![Obrázok znázorňujúci, ako je reprezentácia Bag of Words uložená v pamäti.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba98a9d693e3bcd706c6e83fa7bf8221e6e90d1a206d82f2ea4.sk.png) \n", + "![Obrázok znázorňujúci, ako je reprezentácia Bag of Words uložená v pamäti.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba9.sk.png) \n", "\n", "> **Note**: Na BoW sa môžete pozerať aj ako na súčet všetkých one-hot-enkódovaných vektorov pre jednotlivé slová v texte.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb index 87d47aa1..493c3e27 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb @@ -188,7 +188,7 @@ "\n", "**Bag-of-words** (BoW) je najjednoduchšia tradičná metóda reprezentácie textu pomocou vektorov. Každé slovo je priradené k indexu vektora a prvok vektora obsahuje počet výskytov daného slova v konkrétnom dokumente.\n", "\n", - "![Obrázok znázorňujúci, ako je reprezentácia Bag-of-words uložená v pamäti.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba98a9d693e3bcd706c6e83fa7bf8221e6e90d1a206d82f2ea4.sk.png) \n", + "![Obrázok znázorňujúci, ako je reprezentácia Bag-of-words uložená v pamäti.](../../../../../translated_images/bag-of-words-example.606fc1738f1d7ba9.sk.png) \n", "\n", "> **Note**: Na metódu BoW sa môžete pozerať aj ako na súčet všetkých vektorov s jedným aktívnym prvkom (one-hot-encoded) pre jednotlivé slová v texte.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb index 7fc118c3..aec18390 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb @@ -62,7 +62,7 @@ "\n", "Použitím embedding vrstvy ako prvej vrstvy v našej sieti môžeme prejsť od modelu bag-of-words k modelu **embedding bag**, kde najskôr každé slovo v našom texte prevedieme na zodpovedajúci embedding a potom vypočítame nejakú agregačnú funkciu nad všetkými týmito embeddingami, ako napríklad `sum`, `average` alebo `max`.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci embedding klasifikátor pre päť slov v sekvencii.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eeec8e68bfe11636c5b97d6eaa067515a129bfb1d0034b1ac5b.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci embedding klasifikátor pre päť slov v sekvencii.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eee.sk.png)\n", "\n", "Naša klasifikačná neurónová sieť začne embedding vrstvou, potom agregačnou vrstvou a na vrchu bude lineárny klasifikátor:\n" ] @@ -176,7 +176,7 @@ "\n", "V predchádzajúcej architektúre sme museli všetky sekvencie doplniť na rovnakú dĺžku, aby sa zmestili do minibatchu. Toto nie je najefektívnejší spôsob reprezentácie sekvencií s premenlivou dĺžkou - iný prístup by bol použiť **offset** vektor, ktorý by obsahoval posuny všetkých sekvencií uložených v jednom veľkom vektore.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci reprezentáciu sekvencií pomocou offset vektora](../../../../../translated_images/offset-sequence-representation.eb73fcefb29b46eecfbe74466077cfeb7c0f93a4f254850538a2efbc63517479.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci reprezentáciu sekvencií pomocou offset vektora](../../../../../translated_images/offset-sequence-representation.eb73fcefb29b46ee.sk.png)\n", "\n", "> **Note**: Na obrázku vyššie je zobrazená sekvencia znakov, ale v našom príklade pracujeme so sekvenciami slov. Avšak, základný princíp reprezentácie sekvencií pomocou offset vektora zostáva rovnaký.\n", "\n", @@ -311,7 +311,7 @@ "\n", "CBoW je rýchlejší, zatiaľ čo skip-gram je pomalší, ale lepšie reprezentuje zriedkavé slová.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci algoritmy CBoW a Skip-Gram na konverziu slov na vektory.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci algoritmy CBoW a Skip-Gram na konverziu slov na vektory.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.sk.png)\n", "\n", "Na experimentovanie s Word2Vec vektormi predtrénovanými na Google News dataset môžeme použiť knižnicu **gensim**. Nižšie nájdeme slová najviac podobné slovu 'neural'.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb index e69fef2b..ecffb39b 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb @@ -37,7 +37,7 @@ "\n", "Použitím embedding vrstvy ako prvej vrstvy v našej sieti môžeme prejsť z modelu bag-of-words na model **embedding bag**, kde najskôr každé slovo v našom texte prevedieme na zodpovedajúci embedding a potom vypočítame nejakú agregačnú funkciu nad všetkými týmito embeddingmi, ako napríklad `sum`, `average` alebo `max`.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci embedding klasifikátor pre päť sekvenčných slov.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eeec8e68bfe11636c5b97d6eaa067515a129bfb1d0034b1ac5b.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci embedding klasifikátor pre päť sekvenčných slov.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eee.sk.png)\n", "\n", "Naša klasifikačná neurónová sieť pozostáva z nasledujúcich vrstiev:\n", "\n", @@ -283,7 +283,7 @@ "\n", "CBoW je rýchlejší, zatiaľ čo skip-gram je pomalší, ale lepšie reprezentuje zriedkavé slová.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci algoritmy CBoW a Skip-Gram na konverziu slov na vektory.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci algoritmy CBoW a Skip-Gram na konverziu slov na vektory.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.sk.png)\n", "\n", "Na experimentovanie s embeddingom Word2Vec predtrénovaným na Google News dataset môžeme použiť knižnicu **gensim**. Nižšie nájdeme slová najviac podobné slovu 'neural'.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md index 80d5ee5f..6250a217 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md @@ -19,7 +19,7 @@ Vstavaná vrstva (embedding layer) teda prijíma slovo ako vstup a produkuje vý Použitím vstavanej vrstvy ako prvej vrstvy v našej klasifikačnej sieti môžeme prejsť z modelu bag-of-words na model **embedding bag**, kde najprv každé slovo v texte prevedieme na zodpovedajúcu vstavanú reprezentáciu a potom vypočítame nejakú agregačnú funkciu nad všetkými týmito reprezentáciami, ako napríklad `sum`, `average` alebo `max`. -![Obrázok zobrazujúci klasifikátor s použitím vstavaných reprezentácií pre päť slov v sekvencii.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eeec8e68bfe11636c5b97d6eaa067515a129bfb1d0034b1ac5b.sk.png) +![Obrázok zobrazujúci klasifikátor s použitím vstavaných reprezentácií pre päť slov v sekvencii.](../../../../../translated_images/embedding-classifier-example.b77f021a7ee67eee.sk.png) > Obrázok od autora @@ -40,7 +40,7 @@ Na to potrebujeme predtrénovať náš model vstavaných reprezentácií na veľ CBoW je rýchlejší, zatiaľ čo skip-gram je pomalší, ale lepšie reprezentuje zriedkavé slová. -![Obrázok zobrazujúci algoritmy CBoW a Skip-Gram na konverziu slov na vektory.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.sk.png) +![Obrázok zobrazujúci algoritmy CBoW a Skip-Gram na konverziu slov na vektory.](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.sk.png) > Obrázok z [tohto článku](https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf) diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md index eec85278..6cda6a9b 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md @@ -23,7 +23,7 @@ V našich predchádzajúcich príkladoch sme používali predtrénované sémant * **Continuous Bag-of-Words** (CBoW), kde predpovedáme stredný token $W_0$ v sekvencii tokenov $W_{-N}$, ..., $W_N$. * **Skip-gram**, kde predpovedáme množinu susedných tokenov {$W_{-N},\dots, W_{-1}, W_1,\dots, W_N$} zo stredného tokenu $W_0$. -![obrázok z článku o konverzii slov na vektory](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6f0f5de66427e8a6eda63809356114e28fb1fa5f4a83ebda7.sk.png) +![obrázok z článku o konverzii slov na vektory](../../../../../translated_images/example-algorithms-for-converting-words-to-vectors.fbe9207a726922f6.sk.png) > Obrázok z [tohto článku](https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf) diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md index c53b40df..f279502d 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/README.md @@ -15,7 +15,7 @@ V predchádzajúcich sekciách sme používali bohaté sémantické reprezentác Na zachytenie významu textovej sekvencie potrebujeme použiť inú architektúru neurónovej siete, ktorá sa nazýva **rekurentná neurónová sieť** alebo RNN. V RNN prechádzame vetou cez sieť jeden symbol po druhom a sieť produkuje určitý **stav**, ktorý následne posunieme do siete spolu s ďalším symbolom. -![RNN](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b546ad3961637a267f0fe9ec5ab01f2a26a853c92fcefbb574.sk.png) +![RNN](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b5.sk.png) > Obrázok od autora @@ -61,7 +61,7 @@ Diskutovali sme o rekurentných sieťach, ktoré fungujú jedným smerom, od za Rekurentná sieť, či už jednosmerná alebo obojstranná, zachytáva určité vzory v rámci sekvencie a môže ich uložiť do stavového vektora alebo preniesť do výstupu. Rovnako ako pri konvolučných sieťach, môžeme na prvú vrstvu postaviť ďalšiu rekurentnú vrstvu, aby sme zachytili vzory vyššej úrovne a stavali na vzoroch nižšej úrovne extrahovaných prvou vrstvou. To nás privádza k pojmu **viacvrstvová RNN**, ktorá pozostáva z dvoch alebo viacerých rekurentných sietí, kde výstup predchádzajúcej vrstvy je posunutý do ďalšej vrstvy ako vstup. -![Obrázok zobrazujúci viacvrstvovú LSTM RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe58b429db833932d734c81f211cad2783797a9608984acb8c.sk.jpg) +![Obrázok zobrazujúci viacvrstvovú LSTM RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe.sk.jpg) *Obrázok z [tohto skvelého príspevku](https://towardsdatascience.com/from-a-lstm-cell-to-a-multilayer-lstm-network-with-pytorch-2899eb5696f3) od Fernanda Lópeza* diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb index 18b8c18b..329f29b1 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb @@ -422,7 +422,7 @@ "\n", "Rekurentná sieť, či už jednosmerná alebo obojsmerná, zachytáva určité vzory v rámci sekvencie a môže ich uložiť do vektora stavu alebo odovzdať do výstupu. Rovnako ako pri konvolučných sieťach, môžeme na prvú vrstvu postaviť ďalšiu rekurentnú vrstvu, aby sme zachytili vzory na vyššej úrovni, ktoré sú vytvorené z nízkoúrovňových vzorov extrahovaných prvou vrstvou. To nás privádza k pojmu **viacvrstvová RNN**, ktorá pozostáva z dvoch alebo viacerých rekurentných sietí, kde výstup predchádzajúcej vrstvy je odovzdaný ako vstup do nasledujúcej vrstvy.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci viacvrstvovú LSTM-RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe58b429db833932d734c81f211cad2783797a9608984acb8c.sk.jpg)\n", + "![Obrázok zobrazujúci viacvrstvovú LSTM-RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe.sk.jpg)\n", "\n", "*Obrázok z [tohto skvelého článku](https://towardsdatascience.com/from-a-lstm-cell-to-a-multilayer-lstm-network-with-pytorch-2899eb5696f3) od Fernanda Lópeza*\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb index 3b29109d..c6a49457 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb @@ -10,7 +10,7 @@ "\n", "Na zachytenie významu textovej sekvencie použijeme architektúru neurónovej siete nazývanú **rekurentná neurónová sieť** (RNN). Pri použití RNN prechádzame vetou cez sieť po jednom tokene, pričom sieť produkuje určitý **stav**, ktorý následne odovzdáme s ďalším tokenom späť do siete.\n", "\n", - "![Obrázok znázorňujúci generovanie rekurentnej neurónovej siete.](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b546ad3961637a267f0fe9ec5ab01f2a26a853c92fcefbb574.sk.png)\n", + "![Obrázok znázorňujúci generovanie rekurentnej neurónovej siete.](../../../../../translated_images/rnn.27f5c29c53d727b5.sk.png)\n", "\n", "Pri danej vstupnej sekvencii tokenov $X_0,\\dots,X_n$ RNN vytvára sekvenciu blokov neurónovej siete a trénuje túto sekvenciu end-to-end pomocou spätného šírenia. Každý blok siete prijíma ako vstup dvojicu $(X_i,S_i)$ a produkuje výsledok $S_{i+1}$. Konečný stav $S_n$ alebo výstup $Y_n$ sa odovzdáva do lineárneho klasifikátora na produkciu výsledku. Všetky bloky siete zdieľajú rovnaké váhy a sú trénované end-to-end jedným priechodom spätného šírenia.\n", "\n", @@ -369,7 +369,7 @@ "\n", "Rekurentné siete, či už jednosmerné alebo obojsmerné, zachytávajú vzory v rámci sekvencie a ukladajú ich do stavových vektorov alebo ich vracajú ako výstup. Podobne ako pri konvolučných sieťach, môžeme za prvú rekurentnú vrstvu pridať ďalšiu, aby sme zachytili vzory vyššej úrovne, ktoré sú vytvorené z nižších úrovní vzorov extrahovaných prvou vrstvou. To nás privádza k pojmu **viacvrstvová RNN**, ktorá pozostáva z dvoch alebo viacerých rekurentných sietí, kde výstup predchádzajúcej vrstvy slúži ako vstup pre nasledujúcu vrstvu.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci viacvrstvovú LSTM RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe58b429db833932d734c81f211cad2783797a9608984acb8c.sk.jpg)\n", + "![Obrázok zobrazujúci viacvrstvovú LSTM RNN](../../../../../translated_images/multi-layer-lstm.dd975e29bb2a59fe.sk.jpg)\n", "\n", "*Obrázok pochádza z [tohto skvelého článku](https://towardsdatascience.com/from-a-lstm-cell-to-a-multilayer-lstm-network-with-pytorch-2899eb5696f3) od Fernanda Lópeza.*\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb index c187c0cb..8598a678 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb @@ -119,7 +119,7 @@ "\n", "Spôsob, akým budeme trénovať RNN na generovanie textu, je nasledovný. V každom kroku vezmeme sekvenciu znakov s dĺžkou `nchars` a požiadame sieť, aby pre každý vstupný znak vygenerovala nasledujúci výstupný znak:\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci príklad generovania slova 'HELLO' pomocou RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d63a7c16ea9c1b86cb70e6e1eae6a742b56b7b37468576b17.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci príklad generovania slova 'HELLO' pomocou RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d.sk.png)\n", "\n", "V závislosti od konkrétneho scenára môžeme chcieť zahrnúť aj špeciálne znaky, ako napríklad *koniec sekvencie* ``. V našom prípade chceme sieť trénovať na nekonečné generovanie textu, preto nastavíme veľkosť každej sekvencie na `nchars` tokenov. Každý tréningový príklad tak bude pozostávať z `nchars` vstupov a `nchars` výstupov (čo je vstupná sekvencia posunutá o jeden symbol doľava). Minibatch bude obsahovať niekoľko takýchto sekvencií.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb index 7c740a7f..d99f7833 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb @@ -111,7 +111,7 @@ "\n", "Spôsob, akým budeme trénovať RNN na generovanie nadpisov správ, je nasledovný. V každom kroku vezmeme jeden nadpis, ktorý bude poskytnutý RNN, a pre každý vstupný znak požiadame sieť, aby vygenerovala nasledujúci výstupný znak:\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci príklad generovania slova 'HELLO' pomocou RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d63a7c16ea9c1b86cb70e6e1eae6a742b56b7b37468576b17.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci príklad generovania slova 'HELLO' pomocou RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d.sk.png)\n", "\n", "Pre posledný znak našej sekvencie požiadame sieť, aby vygenerovala token ``.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md index 4181f7a7..e5c77274 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md @@ -19,7 +19,7 @@ V architektúre RNN, ktorú sme preberali v predchádzajúcej jednotke, každá To umožňuje rôzne neurónové architektúry, ktoré sú znázornené na obrázku nižšie: -![Obrázok zobrazujúci bežné vzory rekurentných neurónových sietí.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42dce6c42d8a56c184729aa2378d059b851be4ce12b993033df.sk.jpg) +![Obrázok zobrazujúci bežné vzory rekurentných neurónových sietí.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42d.sk.jpg) > Obrázok z blogového príspevku [Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) od [Andreja Karpatyho](http://karpathy.github.io/) @@ -32,7 +32,7 @@ V tejto jednotke sa zameriame na jednoduché generatívne modely, ktoré nám po Budeme trénovať túto RNN na generovanie textu krok za krokom. Na každom kroku vezmeme sekvenciu znakov dĺžky `nchars` a požiadame sieť, aby pre každý vstupný znak vygenerovala ďalší výstupný znak: -![Obrázok zobrazujúci príklad generovania slova 'HELLO' pomocou RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d63a7c16ea9c1b86cb70e6e1eae6a742b56b7b37468576b17.sk.png) +![Obrázok zobrazujúci príklad generovania slova 'HELLO' pomocou RNN.](../../../../../translated_images/rnn-generate.56c54afb52f9781d.sk.png) Pri generovaní textu (počas inferencie) začíname s nejakým **podnetom**, ktorý prechádza cez RNN bunky na generovanie jeho medzistavu, a potom z tohto stavu začína generovanie. Generujeme jeden znak naraz a stav spolu s vygenerovaným znakom posielame ďalšej RNN bunke na generovanie ďalšieho znaku, až kým nevygenerujeme dostatok znakov. diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md index ff0f1b12..ea421fa2 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md @@ -20,13 +20,13 @@ Pri RNN sa sekvencia na sekvenciu implementuje pomocou dvoch rekurentných siet **Mechanizmy pozornosti** poskytujú spôsob váženia kontextového vplyvu každého vstupného vektora na každú výstupnú predikciu RNN. Implementuje sa to vytvorením skratiek medzi medzistavmi vstupného RNN a výstupného RNN. Týmto spôsobom, pri generovaní výstupného symbolu yt, zohľadníme všetky skryté stavy vstupu hi, s rôznymi váhovými koeficientmi αt,i. -![Obrázok zobrazujúci model enkodér/dekodér s aditívnou vrstvou pozornosti](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.sk.png) +![Obrázok zobrazujúci model enkodér/dekodér s aditívnou vrstvou pozornosti](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.sk.png) > Model enkodér-dekodér s aditívnym mechanizmom pozornosti podľa [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), citované z [tohto blogového príspevku](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html) Maticu pozornosti {αi,j} by sme mohli interpretovať ako mieru, do akej určité vstupné slová ovplyvňujú generovanie daného slova vo výstupnej sekvencii. Nižšie je príklad takejto matice: -![Obrázok zobrazujúci vzorové zarovnanie nájdené RNNsearch-50, prevzaté z Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.sk.png) +![Obrázok zobrazujúci vzorové zarovnanie nájdené RNNsearch-50, prevzaté z Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.sk.png) > Obrázok z [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Obr.3) @@ -66,7 +66,7 @@ Výsledok, ktorý získame s pozičným embeddingom, zahŕňa pôvodný token aj Ďalej potrebujeme zachytiť nejaké vzory v rámci našej sekvencie. Na tento účel transformery používajú mechanizmus **vlastnej pozornosti**, ktorý je v podstate pozornosť aplikovaná na tú istú sekvenciu ako vstup a výstup. Aplikovanie vlastnej pozornosti nám umožňuje zohľadniť **kontext** v rámci vety a vidieť, ktoré slová sú navzájom prepojené. Napríklad nám umožňuje vidieť, na ktoré slová odkazujú koreferencie, ako *to*, a tiež zohľadniť kontext: -![](../../../../../translated_images/CoreferenceResolution.861924d6d384a7d68d8d0039d06a71a151f18a796b8b1330239d3590bd4947eb.sk.png) +![](../../../../../translated_images/CoreferenceResolution.861924d6d384a7d6.sk.png) > Obrázok z [Google Blogu](https://research.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html) @@ -91,7 +91,7 @@ Keďže každá vstupná pozícia je nezávisle mapovaná na každú výstupnú **BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je veľmi veľká viacvrstvová sieť transformera s 12 vrstvami pre *BERT-base* a 24 pre *BERT-large*. Model je najprv predtrénovaný na veľkom korpuse textových dát (WikiPedia + knihy) pomocou nesupervidovaného tréningu (predikcia maskovaných slov vo vete). Počas predtrénovania model absorbuje významné úrovne porozumenia jazyka, ktoré môžu byť následne využité s inými datasetmi pomocou jemného doladenia. Tento proces sa nazýva **transfer learning**. -![obrázok z http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.sk.png) +![obrázok z http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.sk.png) > Obrázok [zdroj](http://jalammar.github.io/illustrated-bert/) diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb index 59fed0e9..7f4798fe 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb @@ -12,12 +12,12 @@ "\n", "**Mechanizmy pozornosti** poskytujú spôsob, ako vážiť kontextuálny vplyv každého vstupného vektora na každú výstupnú predikciu RNN. Implementuje sa to vytvorením skratiek medzi medzistavmi vstupnej RNN a výstupnej RNN. Týmto spôsobom, pri generovaní výstupného symbolu $y_t$, zohľadníme všetky skryté stavy vstupu $h_i$, s rôznymi váhovými koeficientmi $\\alpha_{t,i}$.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci model encoder/decoder s vrstvou aditívnej pozornosti](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci model encoder/decoder s vrstvou aditívnej pozornosti](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.sk.png)\n", "*Model encoder-decoder s mechanizmom aditívnej pozornosti podľa [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), citované z [tohto blogového príspevku](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html)*\n", "\n", "Maticu pozornosti $\\{\\alpha_{i,j}\\}$ môžeme interpretovať ako mieru, do akej konkrétne vstupné slová ovplyvňujú generovanie daného slova vo výstupnej sekvencii. Nižšie je príklad takejto matice:\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci vzorové zarovnanie nájdené RNNsearch-50, prevzaté z Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci vzorové zarovnanie nájdené RNNsearch-50, prevzaté z Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.sk.png)\n", "\n", "*Obrázok prevzatý z [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Obr.3)*\n", "\n", @@ -35,7 +35,7 @@ "\n", "**BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je veľmi veľká viacvrstvová sieť Transformer s 12 vrstvami pre *BERT-base* a 24 pre *BERT-large*. Model je najprv predtrénovaný na veľkom korpuse textových dát (Wikipedia + knihy) pomocou nesupervidovaného tréningu (predikcia maskovaných slov vo vete). Počas predtrénovania model absorbuje významnú úroveň porozumenia jazyka, ktorú je možné následne využiť s inými dátovými súbormi pomocou jemného doladenia. Tento proces sa nazýva **transfer learning**.\n", "\n", - "![Obrázok z http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.sk.png)\n", + "![Obrázok z http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.sk.png)\n", "\n", "Existuje mnoho variácií architektúr Transformer, vrátane BERT, DistilBERT, BigBird, OpenGPT3 a ďalších, ktoré je možné jemne doladiť. Balík [HuggingFace](https://github.com/huggingface/) poskytuje úložisko na tréning mnohých z týchto architektúr pomocou PyTorch.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb b/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb index 5b3d87da..812ceb2b 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb @@ -12,12 +12,12 @@ "\n", "**Mechanizmy pozornosti** poskytujú spôsob, ako vážiť kontextuálny vplyv každého vstupného vektora na každú predikciu výstupu RNN. Implementuje sa to vytvorením skratiek medzi medzistavmi vstupnej RNN a výstupnej RNN. Týmto spôsobom, pri generovaní výstupného symbolu $y_t$, zohľadníme všetky skryté stavy vstupu $h_i$, s rôznymi váhovými koeficientmi $\\alpha_{t,i}$.\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci model encoder/decoder s vrstvou aditívnej pozornosti](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567aa2898c94b17b3289087f6705c11907df8301df9e5eeb3de.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci model encoder/decoder s vrstvou aditívnej pozornosti](../../../../../translated_images/encoder-decoder-attention.7a726296894fb567.sk.png)\n", "*Model encoder-decoder s mechanizmom aditívnej pozornosti podľa [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf), citované z [tohto blogového príspevku](https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/06/24/attention-attention.html)*\n", "\n", "Matica pozornosti $\\{\\alpha_{i,j}\\}$ predstavuje mieru, do akej určité vstupné slová ovplyvňujú generovanie daného slova vo výstupnej sekvencii. Nižšie je príklad takejto matice:\n", "\n", - "![Obrázok zobrazujúci vzorové zarovnanie nájdené RNNsearch-50, prevzaté z Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af11de6c82d2d197830ba5f4528d9ea430eb65fd3a75065973.sk.png)\n", + "![Obrázok zobrazujúci vzorové zarovnanie nájdené RNNsearch-50, prevzaté z Bahdanau - arviz.org](../../../../../translated_images/bahdanau-fig3.09ba2d37f202a6af.sk.png)\n", "\n", "*Obrázok prevzatý z [Bahdanau et al., 2015](https://arxiv.org/pdf/1409.0473.pdf) (Obr.3)*\n", "\n", @@ -231,7 +231,7 @@ "\n", "**BERT** (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je veľmi veľká viacvrstvová transformerová sieť s 12 vrstvami pre *BERT-base* a 24 vrstvami pre *BERT-large*. Model je najskôr predtrénovaný na veľkom korpuse textových dát (WikiPedia + knihy) pomocou nesupervidovaného učenia (predpovedanie maskovaných slov vo vete). Počas predtrénovania model absorbuje významnú úroveň porozumenia jazyka, ktorú je možné následne využiť s inými datasetmi pomocou jemného doladenia. Tento proces sa nazýva **transferové učenie**.\n", "\n", - "![obrázok z http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362e39ee4381aab7cad06b5465a0b5f053a0f2aa05fbe14e746.sk.png)\n", + "![obrázok z http://jalammar.github.io/illustrated-bert/](../../../../../translated_images/jalammarBERT-language-modeling-masked-lm.34f113ea5fec4362.sk.png)\n", "\n", "Existuje mnoho variácií transformerových architektúr vrátane BERT, DistilBERT, BigBird, OpenGPT3 a ďalších, ktoré je možné jemne doladiť.\n", "\n", diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/19-NER/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/19-NER/README.md index b0c66d56..542aad1a 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/19-NER/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/19-NER/README.md @@ -56,7 +56,7 @@ novorodenca | O Keďže potrebujeme vytvoriť jednoznačnú korešpondenciu medzi tokenmi a triedami, môžeme trénovať pravú **mnoho-na-mnoho** neurónovú sieť z tohto obrázku: -![Obrázok zobrazujúci bežné vzory rekurentných neurónových sietí.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42dce6c42d8a56c184729aa2378d059b851be4ce12b993033df.sk.jpg) +![Obrázok zobrazujúci bežné vzory rekurentných neurónových sietí.](../../../../../translated_images/unreasonable-effectiveness-of-rnn.541ead816778f42d.sk.jpg) > *Obrázok z [tohto blogového príspevku](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) od [Andreja Karpathyho](http://karpathy.github.io/). Modely klasifikácie tokenov NER zodpovedajú najpravšej architektúre siete na tomto obrázku.* diff --git a/translations/sk/lessons/5-NLP/README.md b/translations/sk/lessons/5-NLP/README.md index 95de17a9..78203f5d 100644 --- a/translations/sk/lessons/5-NLP/README.md +++ b/translations/sk/lessons/5-NLP/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Spracovanie prirodzeného jazyka -![Zhrnutie úloh NLP v kresbe](../../../../translated_images/ai-nlp.b22dcb8ca4707ceaee8576db1c5f4089c8cac2f454e9e03ea554f07fda4556b8.sk.png) +![Zhrnutie úloh NLP v kresbe](../../../../translated_images/ai-nlp.b22dcb8ca4707cea.sk.png) V tejto sekcii sa zameriame na používanie neurónových sietí na riešenie úloh súvisiacich so **spracovaním prirodzeného jazyka (NLP)**. Existuje mnoho problémov v oblasti NLP, ktoré by sme chceli, aby počítače dokázali vyriešiť: diff --git a/translations/sk/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md b/translations/sk/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md index 13ffb04a..5e4d6414 100644 --- a/translations/sk/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md +++ b/translations/sk/lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md @@ -70,7 +70,7 @@ Môžete otvoriť jeden z modelov, napríklad **Biology → Flocking**. Po otvorení modelu sa dostanete na hlavnú obrazovku NetLogo. Tu je ukážkový model, ktorý popisuje populáciu vlkov a oviec, pričom zdroje (tráva) sú obmedzené. -![NetLogo Main Screen](../../../../../translated_images/NetLogo-Main.32653711ec1a01b3cab22ec0b148e64193d0b979b055285bef329d5e3d6958c5.sk.png) +![NetLogo Main Screen](../../../../../translated_images/NetLogo-Main.32653711ec1a01b3.sk.png) > Snímka obrazovky od Dmitry Soshnikov diff --git a/translations/sk/lessons/README.md b/translations/sk/lessons/README.md index 60671bd5..0f3b5691 100644 --- a/translations/sk/lessons/README.md +++ b/translations/sk/lessons/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Prehľad -![Prehľad v kresbe](../../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500d0ef8b803d77110c738dcafc52306e6d68724742cd4af167.sk.png) +![Prehľad v kresbe](../../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500.sk.png) > Kresba od [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) diff --git a/translations/sk/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md b/translations/sk/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md index 3626291c..5be5b3a2 100644 --- a/translations/sk/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md +++ b/translations/sk/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md @@ -15,7 +15,7 @@ Po úspechu transformerových modelov pri riešení úloh spracovania prirodzen Hlavnou myšlienkou CLIP je schopnosť porovnávať textové podnety s obrázkom a určiť, ako dobre obrázok zodpovedá danému podnetu. -![Architektúra CLIP](../../../../../translated_images/clip-arch.b3dbf20b4e8ed8be1c38e2bc6100fd3cc257c33cda4692b301be91f791b13ea7.sk.png) +![Architektúra CLIP](../../../../../translated_images/clip-arch.b3dbf20b4e8ed8be.sk.png) > *Obrázok z [tohto blogového príspevku](https://openai.com/blog/clip/)* @@ -29,7 +29,7 @@ Po predtrénovaní modelu mu môžeme poskytnúť dávku obrázkov a dávku text Predpokladajme, že potrebujeme klasifikovať obrázky, napríklad medzi mačkami, psami a ľuďmi. V tomto prípade môžeme modelu poskytnúť obrázok a sériu textových podnetov: "*obrázok mačky*", "*obrázok psa*", "*obrázok človeka*". Vo výslednom vektore s 3 pravdepodobnosťami stačí vybrať index s najvyššou hodnotou. -![CLIP pre klasifikáciu obrázkov](../../../../../translated_images/clip-class.3af42ef0b2b19369a633df5f20ddf4f5a01d6c8ffa181e9d3a0572c19f919f72.sk.png) +![CLIP pre klasifikáciu obrázkov](../../../../../translated_images/clip-class.3af42ef0b2b19369.sk.png) > *Obrázok z [tohto blogového príspevku](https://openai.com/blog/clip/)* @@ -53,13 +53,13 @@ Viac o VQGAN sa dozviete na webovej stránke [Taming Transformers](https://compv Jedným z dôležitých rozdielov medzi VQGAN a tradičným GAN je, že tradičný GAN dokáže vytvoriť slušný obrázok z akéhokoľvek vstupného vektora, zatiaľ čo VQGAN pravdepodobne vytvorí obrázok, ktorý nebude koherentný. Preto je potrebné ďalej usmerňovať proces tvorby obrázka, čo sa dá dosiahnuť pomocou CLIP. -![Architektúra VQGAN+CLIP](../../../../../translated_images/vqgan.5027fe05051dfa3101950cfa930303f66e6478b9bd273e83766731796e462d9b.sk.png) +![Architektúra VQGAN+CLIP](../../../../../translated_images/vqgan.5027fe05051dfa31.sk.png) Na generovanie obrázka zodpovedajúceho textovému podnetu začíname s náhodným kódovacím vektorom, ktorý prechádza cez VQGAN a vytvára obrázok. Potom sa použije CLIP na vytvorenie stratovej funkcie, ktorá ukazuje, ako dobre obrázok zodpovedá textovému podnetu. Cieľom je minimalizovať túto stratu pomocou spätného šírenia na úpravu parametrov vstupného vektora. Skvelá knižnica, ktorá implementuje VQGAN+CLIP, je [Pixray](http://github.com/pixray/pixray). -![Obrázok vytvorený Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_watercolor_portrait_of_young_male_teacher_of_literature_with_a_book.2384968e9db8a0d09dc96de938b9f95bde8a7e1c721f48f286a7795bf16d56c7.sk.png) | ![Obrázok vytvorený Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_young_female_teacher_of_computer_science_with_a_computer.e0b6495f210a439077e1c32cc8afdf714e634fe24dc78dc5aa45fd2f560b0ed5.sk.png) | ![Obrázok vytvorený Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_old_male_teacher_of_math.5362e67aa7fc2683b9d36a613b364deb7454760cd39205623fc1e3938fa133c0.sk.png) +![Obrázok vytvorený Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_watercolor_portrait_of_young_male_teacher_of_literature_with_a_book.2384968e9db8a0d0.sk.png) | ![Obrázok vytvorený Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_young_female_teacher_of_computer_science_with_a_computer.e0b6495f210a4390.sk.png) | ![Obrázok vytvorený Pixray](../../../../../translated_images/a_closeup_oil_portrait_of_old_male_teacher_of_math.5362e67aa7fc2683.sk.png) ----|----|---- Obrázok vytvorený z podnetu *detailný akvarelový portrét mladého učiteľa literatúry s knihou* | Obrázok vytvorený z podnetu *detailný olejový portrét mladej učiteľky informatiky s počítačom* | Obrázok vytvorený z podnetu *detailný olejový portrét starého učiteľa matematiky pred tabuľou* diff --git a/translations/sl/README.md b/translations/sl/README.md index 99e3a919..fb1302fa 100644 --- a/translations/sl/README.md +++ b/translations/sl/README.md @@ -1,164 +1,164 @@ -[![Licenca GitHub](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) -[![GitHub prispevci](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) -[![GitHub težave](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) -[![PR-ji dobrodošli](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) -[![GitHub opazovalci](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) -[![GitHub forki](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) -[![GitHub zvezde](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -# Umetna inteligenca za začetnike - Kurikulum +# Umetna inteligenca za začetnike - učni načrt -|![Sketchnote avtorice @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500d0ef8b803d77110c738dcafc52306e6d68724742cd4af167.sl.png)| +|![Sketchnote avtorja @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](../../translated_images/ai-overview.0857791951d19500.sl.png)| |:---:| -| Umetna inteligenca za začetnike - _Sketchnote avtorice [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | +| AI For Beginners - _Sketchnote avtorja [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | -Raziščite svet **Umetne inteligence** (AI) z našim 12-tedenskim, 24-učnim kurikulumom! Vsebuje praktične lekcije, kvize in laboratorijske vaje. Kurikulum je primeren za začetnike in pokriva orodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, pa tudi etiko v AI +Raziščite svet **umetne inteligence** (AI) z našim 12-tedenskim, 24-lekcijskim učnim načrtom! Vključuje praktične lekcije, kvize in laboratorijske vaje. Učni načrt je prijazen do začetnikov in pokriva orodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, pa tudi etiko v AI -### 🌐 Podpora za več jezikov +### 🌐 Podpora več jezikov -#### Podprto prek GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno) +#### Podprto prek GitHub Action (avtomatizirano in vedno posodobljeno) -[Arabščina](../ar/README.md) | [Bengalščina](../bn/README.md) | [Bolgarščina](../bg/README.md) | [Burmanski (Myanmar)](../my/README.md) | [Kitajščina (poenostavljena)](../zh/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Macau)](../mo/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Taiwan)](../tw/README.md) | [Hrvaščina](../hr/README.md) | [Češčina](../cs/README.md) | [Danščina](../da/README.md) | [Nizozemščina](../nl/README.md) | [Estonščina](../et/README.md) | [Finščina](../fi/README.md) | [Francoščina](../fr/README.md) | [Nemščina](../de/README.md) | [Grščina](../el/README.md) | [Hebrejščina](../he/README.md) | [Hindijščina](../hi/README.md) | [Madžarščina](../hu/README.md) | [Indonezijščina](../id/README.md) | [Italijanščina](../it/README.md) | [Japonščina](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korejščina](../ko/README.md) | [Litvanščina](../lt/README.md) | [Malajščina](../ms/README.md) | [Malajalamščina](../ml/README.md) | [Maratščina](../mr/README.md) | [Nepalščina](../ne/README.md) | [Nigerijski pidžin](../pcm/README.md) | [Norveščina](../no/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljščina](../pl/README.md) | [Portugalščina (Brazilija)](../br/README.md) | [Portugalščina (Portugalska)](../pt/README.md) | [Pandžabščina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romunščina](../ro/README.md) | [Ruščina](../ru/README.md) | [Srbščina (cirilica)](../sr/README.md) | [Slovaščina](../sk/README.md) | [Slovenščina](./README.md) | [Španščina](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Švedščina](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipini)](../tl/README.md) | [Tamilščina](../ta/README.md) | [Teluguščina](../te/README.md) | [Tajščina](../th/README.md) | [Turščina](../tr/README.md) | [Ukrajinščina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamščina](../vi/README.md) +[Arabščina](../ar/README.md) | [Bengalščina](../bn/README.md) | [Bolgarščina](../bg/README.md) | [Burmanščina (Myanmar)](../my/README.md) | [Kitajščina (poenostavljena)](../zh/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Macau)](../mo/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Taiwan)](../tw/README.md) | [Hrvaščina](../hr/README.md) | [Češčina](../cs/README.md) | [Danščina](../da/README.md) | [Nizozemščina](../nl/README.md) | [Estonščina](../et/README.md) | [Finščina](../fi/README.md) | [Francoščina](../fr/README.md) | [Nemščina](../de/README.md) | [Grščina](../el/README.md) | [Hebrejščina](../he/README.md) | [Hindijščina](../hi/README.md) | [Madžarščina](../hu/README.md) | [Indonezijščina](../id/README.md) | [Italijanščina](../it/README.md) | [Japonščina](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korejščina](../ko/README.md) | [Litovščina](../lt/README.md) | [Malajščina](../ms/README.md) | [Malajalščina](../ml/README.md) | [Maratščina](../mr/README.md) | [Nepalščina](../ne/README.md) | [Nigerijski pidgin](../pcm/README.md) | [Norveščina](../no/README.md) | [Perzijski (Farsi)](../fa/README.md) | [Poljščina](../pl/README.md) | [Portugalščina (Brazilija)](../br/README.md) | [Portugalščina (Portugalska)](../pt/README.md) | [Pandžabščina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romunščina](../ro/README.md) | [Ruščina](../ru/README.md) | [Srbščina (cirilica)](../sr/README.md) | [Slovaščina](../sk/README.md) | [Slovenščina](./README.md) | [Španščina](../es/README.md) | [Svahili](../sw/README.md) | [Švedščina](../sv/README.md) | [Tagalog (filipinski)](../tl/README.md) | [Tamilščina](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tajščina](../th/README.md) | [Turščina](../tr/README.md) | [Ukrajinščina](../uk/README.md) | [Urdščina](../ur/README.md) | [Vietnamščina](../vi/README.md) -**If you wish to have additional translations languages supported are listed [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**Če želite dodatne prevode, podprte jezike najdete [tukaj](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## Pridružite se skupnosti [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -## Kaj se boste naučili +## Česa se boste naučili -**[Miselni zemljevid tečaja](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** +**[Miselna mapa tečaja](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** -V tem kurikulumu se boste naučili: +V tem učnem načrtu se boste naučili: -* Različni pristopi k umetni inteligenci, vključno z "starim dobrim" simbolnim pristopom s **reprezentacijo znanja** in sklepanjem ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). -* **Nevronske mreže** in **globoko učenje**, ki sta v jedru sodobne umetne inteligence. Koncepte za ti pomembni temi bomo ponazorili s kodo v dveh najbolj priljubljenih ogrodjih - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) in [PyTorch](http://pytorch.org). -* **Nevralne arhitekture** za delo s slikami in besedilom. Pokrili bomo novejše modele, vendar morda nekoliko zaostajamo za najnovejšimi dosežki. -* Manj priljubljeni pristopi k AI, kot so **genetski algoritmi** in **večagentni sistemi**. +* Različne pristope k umetni inteligenci, vključno s "starim dobrim" simbolnim pristopom z **reprezentacijo znanja** in sklepanje ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). +* **Nevronske mreže** in **globoko učenje**, ki sta v jedru sodobne AI. Koncepte za tema pomembna bomo ponazorili s kodo v dveh najbolj priljubljenih ogrodjih - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) in [PyTorch](http://pytorch.org). +* **Nevronske arhitekture** za delo s slikami in besedilom. Pokrili bomo novejše modele, vendar morda nekoliko manj v skladu z najnovejšimi dosežki. +* Manj priljubljene pristope k AI, kot so **genetski algoritmi** in **večagentni sistemi**. -Kaj v tem kurikulumu ne bomo obravnavali: +Česa ne bomo pokrili v tem učnem načrtu: > [Poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) -* Poslovni primeri uporabe **AI v poslovanju**. Razmislite o opravljanju učne poti [Uvod v AI za poslovne uporabnike](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn ali [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), razviti v sodelovanju z [INSEAD](https://www.insead.edu/). -* **Klasično strojno učenje**, ki je dobro opisano v našem [Kurikulumu strojnega učenja za začetnike](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). -* Praktične AI aplikacije, zgrajene z uporabo **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Za to priporočamo, da začnete z moduli Microsoft Learn za [računalniški vid](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [obdelavo naravnega jezika](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generativno AI z Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** in druge. +* Poslovne primere uporabe **AI v poslovanju**. Razmislite o opravljanju učne poti [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn ali [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), razvitih v sodelovanju z [INSEAD](https://www.insead.edu/). +* **Klasično strojno učenje**, ki je dobro opisano v našem [Učnem načrtu strojnega učenja za začetnike](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). +* Praktične AI aplikacije, zgrajene z uporabo **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Za to priporočamo, da začnete z moduli Microsoft Learn za [računalniški vid](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [obdelavo naravnega jezika](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** in druge. * Specifična oblačna ogrodja za ML, kot so [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) ali [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Razmislite o uporabi učnih poti [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) in [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). -* **Konverzacijska AI** in **pogovorni roboti**. Obstaja ločena učna pot [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), prav tako se lahko za več podrobnosti obrnete na [ta blog objavo](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/). -* **Globoka matematika** za globoko učenje. Za to priporočamo knjigo [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) avtorjev Ian Goodfellow, Yoshua Bengio in Aaron Courville, ki je prav tako na voljo na spletu na [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). +* **Conversational AI** in **klepetalni roboti**. Obstaja ločena učna pot [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), lahko pa se za več podrobnosti obrnete tudi na [ta objavo na blogu](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/). +* **Poglobljena matematika** za globoko učenje. Za to priporočamo knjigo [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) avtorjev Ian Goodfellow, Yoshua Bengio in Aaron Courville, ki je na voljo tudi na spletu na [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). -Za lahek uvod v teme _AI v oblaku_ razmislite o opravljanju učne poti [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) na Microsoft Learn. +Za lahek uvod v teme _AI v oblaku_ lahko razmislite o opravljenju učne poti [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). # Vsebina -| | Povezava do lekcije | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab | +| | Povezava na lekcijo | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | -| 0 | [Nastavitev tečaja](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Nastavite razvojno okolje](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | +| 0 | [Nastavitev tečaja](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Nastavitev razvojnega okolja](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**Uvod v umetno inteligenco**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | -| 01 | [Uvod in zgodovina umetne inteligence](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | +| 01 | [Uvod in zgodovina AI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **Simbolna umetna inteligenca** | -| 02 | [Reprezentacija znanja in ekspertni sistemi](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Ekspertni sistemi](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologija](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graf konceptov](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | +| 02 | [Reprezentacija znanja in ekspertski sistemi](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Ekspertski sistemi](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologija](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Konceptni graf](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | | III | [**Uvod v nevronske mreže**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| -| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Zvezek](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Vaja](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | -| 04 | [Multi-Layered Perceptron and Creating our own Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Zvezek](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Vaja](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | -| 05 | [Intro to Frameworks (PyTorch/TensorFlow) and Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Vaja](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | -| IV | [**Računalniški vid**](./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)| [Raziščite računalniški vid na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | -| 06 | [Uvod v računalniški vid. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Zvezek](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Vaja](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | -| 07 | [Konvolucijske nevronske mreže](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arhitekture CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Vaja](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | -| 08 | [Predtrenirane mreže in prenosno učenje](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Triki pri treniranju](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Vaja](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | -| 09 | [Avtoenkoderji in VAE-ji](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | -| 10 | [Generativne nasprotujoče mreže & Prenos umetniškega sloga](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | -| 11 | [Detekcija objektov](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Vaja](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | +| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Zvezek](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | +| 04 | [Večplastni Perceptron in ustvarjanje lastnega ogrodja](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Zvezek](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | +| 05 | [Uvod v ogrodja (PyTorch/TensorFlow) in prenaučenost](./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) | [Laboratorij](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | +| IV | [**Računalniški vid**](./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)| [Raziskujte računalniški vid na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | +| 06 | [Uvod v računalniški vid. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Zvezek](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | +| 07 | [Konvolucijske nevronske mreže](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arhitekture CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | +| 08 | [Predtrenirane mreže in prenosno učenje](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Triki pri treniranju](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | +| 09 | [Avtoenkoderji in 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 | [Generativne nasprotujoče nevronske mreže in prenos umetniškega sloga](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | +| 11 | [Zaznavanje objektov](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [Semantična segmentacija. 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 | [**Obdelava naravnega jezika**](./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) | [Raziščite obdelavo naravnega jezika na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| -| 13 | [Predstavitev besedila. BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | -| 14 | [Semantične vektorske predstavitve besed. Word2Vec and 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 | [Modeliranje jezika. Učenje lastnih vgradenj](./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) | [Vaja](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | +| V | [**Obdelava naravnega jezika**](./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) | [Raziskujte obdelavo naravnega jezika na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| +| 13 | [Predstavitev besedila. Bag-of-Words/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | +| 14 | [Semantične vdelave besed. Word2Vec in 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 | [Modeliranje jezika. Učenje lastnih vdelav](./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) | [Laboratorij](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [Rekurentne nevronske mreže](./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 | [Generativne rekurentne mreže](./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) | [Vaja](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | +| 17 | [Generativne rekurentne mreže](./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) | [Laboratorij](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [Transformerji. 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 | [Prepoznavanje imenovanih entitet](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Vaja](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | -| 20 | [Veliki jezikovni modeli, programiranje pozivov in naloge z nekaj primeri](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | -| VI | **Druge tehnike umetne inteligence** || | +| 19 | [Prepoznavanje imenovanih entitet](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratorij](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | +| 20 | [Veliki jezikovni modeli, programiranje pozivov in naloge z malo učnimi primeri](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | +| VI | **Druge tehnike AI** || | | 21 | [Genetski algoritmi](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Zvezek](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | -| 22 | [Globoko okrepljeno učenje](./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) | [Vaja](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | -| 23 | [Sistemi z več agenti](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | +| 22 | [Globoko okrepljeno učenje](./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) | [Laboratorij](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | +| 23 | [Sistemi več agentov](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **Etika umetne inteligence** | | | -| 24 | [Etika umetne inteligence in odgovorna umetna inteligenca](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principi odgovorne umetne inteligence](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | +| 24 | [Etika umetne inteligence in odgovorna AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Načela odgovorne umetne inteligence](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | | IX | **Dodatki** | | | | 25 | [Večmodalne mreže, CLIP in VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Zvezek](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | -## Vsako predavanje vsebuje +## Vsaka lekcija vsebuje * Gradivo za predhodno branje -* Izvedljivi Jupyter zvezki, ki so pogosto specifični za ogrodje (**PyTorch** ali **TensorFlow**). Izvedljivi zvezek vsebuje tudi veliko teoretičnega gradiva, zato, da boste razumeli temo, morate pregledati vsaj eno različico zvezka (bodisi PyTorch ali TensorFlow). -* **Vaje** na voljo za nekatere teme, ki vam omogočajo poskusiti uporabo naučenega gradiva na konkretni problem. -* Nekateri razdelki vsebujejo povezave do [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) modulov, ki pokrivajo sorodne teme. +* Izvedljivi Jupyter zvezki, ki so pogosto specifični za ogrodje (**PyTorch** ali **TensorFlow**). Izvedljivi zvezek vsebuje tudi veliko teoretičnega gradiva, zato, da razumete temo, morate prebrati vsaj eno različico zvezka (bodisi **PyTorch** ali **TensorFlow**). +* **Laboratoriji** na voljo pri nekaterih temah, ki vam omogočajo, da preizkusite uporabo naučenega gradiva pri določenem problemu. +* Nekateri odseki vsebujejo povezave na module [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ki obravnavajo sorodne teme. ## Začetek -### 🎯 Nov v AI? Začnite tukaj! +### 🎯 Nov v AI? Začni tukaj! -Če ste popolni začetnik v AI in želite hitre, praktične primere, si oglejte naše [**Primeri za začetnike**](./examples/README.md)! Ti vključujejo: +Če ste popolnoma novi v AI in želite hitre, praktične primere, si oglejte naše [**Primeri za začetnike**](./examples/README.md)! Ti vključujejo: - 🌟 **Pozdravljen AI svet** - Vaš prvi AI program (prepoznavanje vzorcev) -- 🧠 **Enostavna nevronska mreža** - Sestavite nevronsko mrežo iz nič -- 🖼️ **Razvrščevalnik slik** - Razvrščanje slik z natančnimi komentarji -- 💬 **Besedilno razpoloženje** - Analiziraj pozitivno/negativno besedilo +- 🧠 **Preprosta nevronska mreža** - Zgradite nevronsko mrežo iz nič +- 🖼️ **Klasifikator slik** - Razvrščanje slik z podrobnimi komentarji +- 💬 **Sentiment besedila** - Analizirajte pozitivno/negativno besedilo -Ti primeri so zasnovani, da vam pomagajo razumeti koncepte AI, preden se poglobite v celoten učni načrt. +Ti primeri so zasnovani, da vam pomagajo razumeti koncepte AI, preden se poglobite v celoten kurikulum. -### 📚 Celotna nastavitev učnega načrta +### 📚 Nastavitev celotnega kurikuluma -- Ustvarili smo a [lekcijo za nastavitev](./lessons/0-course-setup/setup.md), ki vam pomaga pri nastavitvi razvojnega okolja. - Za izobraževalce smo ustvarili tudi [lekcijo za nastavitev kurikuluma](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)! -- Kako [pognati kodo v VSCode ali Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) +- Ustvarili smo a [setup lesson](./lessons/0-course-setup/setup.md) to help you with setting up your development environment. - Za izobraževalce smo prav tako ustvarili a [curricula setup lesson](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) for you too! +- Kako [Run the code in a VSCode or a Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) Sledite tem korakom: -Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page. +Fork the Repository: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani. -Clone the Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` +Klonirajte repozitorij: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` -Don't forget to star (🌟) this repo to find it easier later. +Ne pozabite repozitorij označiti z zvezdico (🌟), da ga boste lažje našli pozneje. ## Spoznajte druge udeležence -Pridružite se našemu [uradnemu Discord strežniku za AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) , da spoznate in se povežete z drugimi udeleženci tega tečaja ter dobite podporo. +Pridružite se našemu [uradnemu AI Discord strežniku](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum), da spoznate in navežete stik z drugimi udeleženci tega tečaja ter pridobite podporo. -Če imate povratne informacije o izdelku ali vprašanja med gradnjo obiščite naš [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) +Če imate povratne informacije o izdelku ali vprašanja med razvijanjem obiščite naš [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) ## Kvizi -> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so v mapi Quiz-app v etc\quiz-app, ali [spletno tukaj](https://ff-quizzes.netlify.app/) Povezani so znotraj lekcij; aplikacijo kvizov je mogoče zagnati lokalno ali jo razmestiti v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma se lokalizirajo. +> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi se nahajajo v mapi Quiz-app v etc\quiz-app, ali [spletno tukaj](https://ff-quizzes.netlify.app/) Povezani so znotraj lekcij; aplikacijo kviza je mogoče zagnati lokalno ali namestiti v Azure; sledite navodilom v mapi `quiz-app`. Postopoma se lokalizirajo. ## Iščemo pomoč -Imate predloge ali ste našli tipkarske ali kode napake? Odprite issue ali ustvarite pull request. +Imate predloge ali ste našli napake v črkovanju ali kodi? Odprite issue ali ustvarite pull request. ## Posebna zahvala * **✍️ Glavni avtor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 Urednik:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD -* **🎨 Ilustrator sketchnotov:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) +* **🎨 Ilustratorka sketchnotov:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) * **✅ Ustvarjalec kvizov:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) -* **🙏 Glavni sodelavci:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) +* **🙏 Glavni prispevalci:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## Drugi kurikulumi @@ -175,11 +175,11 @@ Naša ekipa pripravlja tudi druge kurikulume! Oglejte si: [![AZD za začetnike](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI za začetnike](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP za začetnike](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI Agenti za začetnike](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) +[![AI agenti za začetnike](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) --- -### Serija Generativne AI +### Serija generativne AI [![Generativna AI za začetnike](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) [![Generativna 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) [![Generativna AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) @@ -188,7 +188,7 @@ Naša ekipa pripravlja tudi druge kurikulume! Oglejte si: --- ### Osnovno učenje -[![Strojno učenje za začetnike](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) +[![ML za začetnike](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) [![Podatkovna znanost za začetnike](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 za začetnike](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) [![Kibernetska varnost za začetnike](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) @@ -199,24 +199,24 @@ Naša ekipa pripravlja tudi druge kurikulume! Oglejte si: --- ### Serija Copilot -[![Copilot za so-programiranje z AI](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 za 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 za 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 Avantura](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilot 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) -## Kako pridobiti pomoč +## Pridobivanje pomoči -Če ostanete zataknjeni ali imate vprašanja o izdelavi AI aplikacij. Pridružite se ostalim udeležencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje svobodno deli. +Če se zataknete ali imate vprašanja glede izdelave AI aplikacij, se pridružite drugim udeležencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med gradnjo obiščite: +Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med razvojem, obiščite: -[![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) +[![Forum razvijalcev Microsoft Foundry](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) --- Izjava o omejitvi odgovornosti: -Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, upoštevajte, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvor‑nem jeziku se šteje za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Ne odgovarjamo za kakršne koli nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. +Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za strojno prevajanje Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za kritične informacije priporočamo strokovni prevod, opravljen s strani človeka. Ne odgovarjamo za morebitne nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda. \ No newline at end of file diff --git a/translations/sl/lessons/1-Intro/README.md b/translations/sl/lessons/1-Intro/README.md index a89e54b7..c7d21fbf 100644 --- a/translations/sl/lessons/1-Intro/README.md +++ b/translations/sl/lessons/1-Intro/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Uvod v umetno inteligenco -![Povzetek vsebine uvoda v umetno inteligenco v skici](../../../../translated_images/ai-intro.bf28d1ac4235881c096f0ffdb320ba4102940eafcca4e9d7a55a03914361f8f3.sl.png) +![Povzetek vsebine uvoda v umetno inteligenco v skici](../../../../translated_images/ai-intro.bf28d1ac4235881c.sl.png) > Skica avtorja [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) @@ -19,7 +19,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: Računalnike je prvotno izumil [Charles Babbage](https://en.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) za obdelavo števil po natančno določenem postopku – algoritmu. Sodobni računalniki, čeprav bistveno naprednejši od prvotnega modela iz 19. stoletja, še vedno sledijo isti ideji nadzorovanih izračunov. Tako je mogoče programirati računalnik za izvedbo naloge, če poznamo natančen zaporedje korakov, potrebnih za dosego cilja. -![Fotografija osebe](../../../../translated_images/dsh_age.d212a30d4e54fb5f68b94a624aad64bc086124bcbbec9561ae5bd5da661e22d8.sl.png) +![Fotografija osebe](../../../../translated_images/dsh_age.d212a30d4e54fb5f.sl.png) > Fotografija avtorja [Vickie Soshnikova](http://twitter.com/vickievalerie) @@ -46,7 +46,7 @@ Za več informacij glejte **[Splošna umetna inteligenca](https://en.wikipedia.o Ena od težav pri obravnavi izraza **[inteligenca](https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligence)** je, da ni jasne definicije tega pojma. Nekateri trdijo, da je inteligenca povezana z **abstraktnim razmišljanjem** ali **samozavedanjem**, vendar je ne moremo ustrezno opredeliti. -![Fotografija mačke](../../../../translated_images/photo-cat.8c8e8fb760ffe45725c5b9f6b0d954e9bf114475c01c55adf0303982851b7eae.sl.jpg) +![Fotografija mačke](../../../../translated_images/photo-cat.8c8e8fb760ffe457.sl.jpg) > [Fotografija](https://unsplash.com/photos/75715CVEJhI) avtorja [Amber Kipp](https://unsplash.com/@sadmax) iz Unsplash @@ -98,13 +98,13 @@ Alternativno lahko poskusimo modelirati najpreprostejše elemente v naših možg > | Kaj pa ML? | | > |--------------|-----------| -> | Del umetne inteligence, ki temelji na tem, da se računalnik nauči reševati problem na podlagi nekaterih podatkov, se imenuje **strojno učenje**. Klasičnega strojnega učenja v tem tečaju ne bomo obravnavali – napotujemo vas na ločen učni načrt [Strojno učenje za začetnike](http://aka.ms/ml-beginners). | ![ML za začetnike](../../../../translated_images/ml-for-beginners.9e4fed176fd5817d7d1f7d358302515186579cbf09b2a6c5bd8092b345da7f22.sl.png) | +> | Del umetne inteligence, ki temelji na tem, da se računalnik nauči reševati problem na podlagi nekaterih podatkov, se imenuje **strojno učenje**. Klasičnega strojnega učenja v tem tečaju ne bomo obravnavali – napotujemo vas na ločen učni načrt [Strojno učenje za začetnike](http://aka.ms/ml-beginners). | ![ML za začetnike](../../../../translated_images/ml-for-beginners.9e4fed176fd5817d.sl.png) | ## Kratka zgodovina umetne inteligence Umetna inteligenca se je kot področje začela sredi dvajsetega stoletja. Sprva je bil simbolični pristop prevladujoč in je prinesel številne pomembne uspehe, kot so ekspertni sistemi – računalniški programi, ki so lahko delovali kot strokovnjaki na nekaterih omejenih problematičnih področjih. Vendar se je kmalu izkazalo, da tak pristop ni dobro skalabilen. Pridobivanje znanja od strokovnjaka, njegovo predstavljanje v računalniku in ohranjanje točnosti baze znanja se je izkazalo za zelo zapleteno nalogo in predrago za praktično uporabo v mnogih primerih. To je privedlo do tako imenovane [zime umetne inteligence](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter) v 70. letih. -Kratka zgodovina umetne inteligence +Kratka zgodovina umetne inteligence > Slika avtorja [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) @@ -124,7 +124,7 @@ Podobno lahko vidimo, kako se je spreminjal pristop k ustvarjanju "govorečih pr * Sodobni asistenti, kot so Cortana, Siri ali Google Assistant, so vsi hibridni sistemi, ki uporabljajo nevronske mreže za pretvorbo govora v besedilo in prepoznavanje našega namena, nato pa uporabijo nekaj razmišljanja ali eksplicitnih algoritmov za izvedbo zahtevanih dejanj. * V prihodnosti lahko pričakujemo popoln model, ki temelji na nevronskih mrežah, za samostojno obravnavo dialoga. Nedavne družine nevronskih mrež GPT in [Turing-NLG](https://www.microsoft.com/research/blog/turing-nlg-a-17-billion-parameter-language-model-by-microsoft) kažejo velik uspeh pri tem. -evolucija Turingovega testa +evolucija Turingovega testa > Slika Dmitry Soshnikov, [fotografija](https://unsplash.com/photos/r8LmVbUKgns) avtorja [Marina Abrosimova](https://unsplash.com/@abrosimova_marina_foto), Unsplash ## Nedavne raziskave na področju umetne inteligence diff --git a/translations/sl/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb b/translations/sl/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb index b5906bf2..1fa4a0e7 100644 --- a/translations/sl/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb +++ b/translations/sl/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb @@ -12,7 +12,7 @@ "\n", "V tem primeru bomo implementirali preprost sistem, ki temelji na znanju, za določanje živali na podlagi nekaterih fizičnih značilnosti. Sistem lahko predstavimo z naslednjim AND-OR drevesom (to je del celotnega drevesa, zlahka lahko dodamo še več pravil):\n", "\n", - "![](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283703c8e9c0d69d6a786eb370f4ace67f9a7aae5ada3d260b0.sl.png)\n" + "![](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283.sl.png)\n" ] }, { diff --git a/translations/sl/lessons/2-Symbolic/README.md b/translations/sl/lessons/2-Symbolic/README.md index c8d93a15..211e1ea2 100644 --- a/translations/sl/lessons/2-Symbolic/README.md +++ b/translations/sl/lessons/2-Symbolic/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Predstavitev znanja in ekspertni sistemi -![Povzetek vsebine simbolne umetne inteligence](../../../../translated_images/ai-symbolic.715a30cb610411a6964d2e2f23f24364cb338a07cb4844c1f97084d366e586c3.sl.png) +![Povzetek vsebine simbolne umetne inteligence](../../../../translated_images/ai-symbolic.715a30cb610411a6.sl.png) > Sketchnote avtorja [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) @@ -41,7 +41,7 @@ Najpogosteje znanja ne definiramo strogo, ampak ga uskladimo z drugimi povezanim Tako je problem **predstavitve znanja** najti učinkovit način za predstavitev znanja znotraj računalnika v obliki podatkov, da bi bilo samodejno uporabno. To lahko vidimo kot spekter: -![Spekter predstavitve znanja](../../../../translated_images/knowledge-spectrum.b60df631852c0217e941485b79c9eee40ebd574f15f18609cec5758fcb384bf3.sl.png) +![Spekter predstavitve znanja](../../../../translated_images/knowledge-spectrum.b60df631852c0217.sl.png) > Slika avtorja [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) @@ -94,7 +94,7 @@ Blok-sintaksa | Zamik | | | Eden zgodnjih uspehov simbolne umetne inteligence so bili tako imenovani **ekspertni sistemi** - računalniški sistemi, zasnovani za delovanje kot strokovnjak na omejenem področju problemov. Temeljili so na **bazi znanja**, pridobljeni od enega ali več človeških strokovnjakov, in vsebovali **inferenčni mehanizem**, ki je izvajal razmišljanje na podlagi te baze. -![Človeška arhitektura](../../../../translated_images/arch-human.5d4d35f1bba3ab1cdfda96af2f10b89574eb31e9796d0e3011cd9beda1c35112.sl.png) | ![Arhitektura sistema, ki temelji na znanju](../../../../translated_images/arch-kbs.3ec5c150b09fa8dadc2beb0931a4983c9e2b03913a89eebcc103b5bb841b0212.sl.png) +![Človeška arhitektura](../../../../translated_images/arch-human.5d4d35f1bba3ab1c.sl.png) | ![Arhitektura sistema, ki temelji na znanju](../../../../translated_images/arch-kbs.3ec5c150b09fa8da.sl.png) ---------------------------------------------|------------------------------------------------ Poenostavljena struktura človeškega nevronskega sistema | Arhitektura sistema, ki temelji na znanju @@ -106,7 +106,7 @@ Ekspertni sistemi so zgrajeni podobno kot človeški sistem razmišljanja, ki vs Kot primer si poglejmo naslednji ekspertni sistem za določanje živali na podlagi njihovih fizičnih značilnosti: -![AND-OR drevo](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283703c8e9c0d69d6a786eb370f4ace67f9a7aae5ada3d260b0.sl.png) +![AND-OR drevo](../../../../translated_images/AND-OR-Tree.5592d2c70187f283.sl.png) > Slika avtorja [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com) diff --git a/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb b/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb index b4cc9bfa..3639ce5f 100644 --- a/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb +++ b/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb @@ -1255,7 +1255,7 @@ "* Nizka izguba na učnih podatkih - model lahko dobro približa učne podatke, ker ima dovolj izražalne moči.\n", "* Izguba na validacijskih podatkih je lahko veliko višja kot izguba na učnih podatkih in se lahko med učenjem začne povečevati - to je zato, ker model \"zapomni\" učne točke in izgubi \"celotno sliko\".\n", "\n", - "![Prilagajanje na učne podatke](../../../../../translated_images/overfit.a0bd57f717c157696f30c9c73fa7c3345c49b4280e412ff30c4a1a16ba29ff49.sl.png)\n", + "![Prilagajanje na učne podatke](../../../../../translated_images/overfit.a0bd57f717c15769.sl.png)\n", "\n", "> Na tej sliki `x` predstavlja učne podatke, `o` - validacijske podatke. Levo - linearen model (enoplastni), ki precej dobro približa naravo podatkov. Desno - model, ki je preveč prilagojen učnim podatkom, model popolnoma dobro približa učne podatke, vendar izgubi smisel pri drugih podatkih (napaka na validacijskih podatkih je zelo visoka).\n" ] diff --git a/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md b/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md index b88454a8..62f00be5 100644 --- a/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md +++ b/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md @@ -58,7 +58,7 @@ Prenaučenje je izjemno pomemben koncept v strojnem učenju, zato je zelo pomemb Razmislimo o naslednjem problemu približevanja 5 točk (predstavljenih z `x` na spodnjih grafih): -![linear](../../../../../translated_images/overfit1.f24b71c6f652e59e6bed7245ffbeaecc3ba320e16e2221f6832b432052c4da43.sl.jpg) | ![overfit](../../../../../translated_images/overfit2.131f5800ae10ca5e41d12a411f5f705d9ee38b1b10916f284b787028dd55cc1c.sl.jpg) +![linear](../../../../../translated_images/overfit1.f24b71c6f652e59e.sl.jpg) | ![overfit](../../../../../translated_images/overfit2.131f5800ae10ca5e.sl.jpg) -------------------------|-------------------------- **Linearen model, 2 parametra** | **Nelinearen model, 7 parametrov** Napaka pri učenju = 5.3 | Napaka pri učenju = 0 @@ -79,7 +79,7 @@ Zelo pomembno je najti pravo ravnovesje med kompleksnostjo modela (številom par Kot lahko vidite na zgornjem grafu, lahko prenaučenje zaznamo z zelo nizko napako pri učenju in visoko napako pri validaciji. Običajno med učenjem vidimo, da se napake pri učenju in validaciji zmanjšujejo, nato pa se v nekem trenutku napaka pri validaciji preneha zmanjševati in začne naraščati. To bo znak prenaučenja in indikator, da bi morali verjetno ustaviti učenje (ali vsaj narediti posnetek modela). -![prenaučenje](../../../../../translated_images/Overfitting.408ad91cd90b4371d0a81f4287e1409c359751adeb1ae450332af50e84f08c3e.sl.png) +![prenaučenje](../../../../../translated_images/Overfitting.408ad91cd90b4371.sl.png) ## Kako preprečiti prenaučenje diff --git a/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/README.md b/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/README.md index c140e862..570ecfa5 100644 --- a/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/README.md +++ b/translations/sl/lessons/3-NeuralNetworks/README.md @@ -9,7 +9,7 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: --> # Uvod v nevronske mreže -![Povzetek vsebine uvoda v nevronske mreže v skici](../../../../translated_images/ai-neuralnetworks.1c687ae40bc86e834f497844866a26d3e0886650a67a4bbe29442e2f157d3b18.sl.png) +![Povzetek vsebine uvoda v nevronske mreže v skici](../../../../translated_images/ai-neuralnetworks.1c687ae40bc86e83.sl.png) Kot smo razpravljali v uvodu, je eden od načinov za dosego inteligence treniranje **računalniškega modela** ali **umetnih možganov**. Od sredine 20. stoletja so raziskovalci preizkušali različne matematične modele, dokler se v zadnjih letih ta smer ni izkazala za izjemno uspešno. Takšni matematični modeli možganov se imenujejo **nevronske mreže**. @@ -36,13 +36,13 @@ V tem učnem načrtu se bomo osredotočili le na modele nevronskih mrež. Iz biologije vemo, da naši možgani sestojijo iz nevralnih celic (nevronov), od katerih ima vsaka več "vhodov" (dendritov) in en "izhod" (akson). Tako dendriti kot aksoni lahko prenašajo električne signale, povezave med njimi — znane kot sinapse — pa lahko kažejo različne stopnje prevodnosti, ki jih uravnavajo nevrotransmiterji. -![Model nevrona](../../../../translated_images/synapse-wikipedia.ed20a9e4726ea1c6a3ce8fec51c0b9bec6181946dca0fe4e829bc12fa3bacf01.sl.jpg) | ![Model nevrona](../../../../translated_images/artneuron.1a5daa88d20ebe6f5824ddb89fba0bdaaf49f67e8230c1afbec42909df1fc17e.sl.png) +![Model nevrona](../../../../translated_images/synapse-wikipedia.ed20a9e4726ea1c6.sl.jpg) | ![Model nevrona](../../../../translated_images/artneuron.1a5daa88d20ebe6f.sl.png) ----|---- Pravi nevron *([Slika](https://en.wikipedia.org/wiki/Synapse#/media/File:SynapseSchematic_lines.svg) iz Wikipedije)* | Umetni nevron *(Slika avtorja)* Tako najpreprostejši matematični model nevrona vsebuje več vhodov X1, ..., XN in en izhod Y ter vrsto uteži W1, ..., WN. Izhod se izračuna kot: -Y = f\left(\sum_{i=1}^N X_iW_i\right) +Y = f\left(\sum_{i=1}^N X_iW_i\right) kjer je f neka nelinearna **aktivacijska funkcija**. diff --git a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md index d4ac64ab..3aa31787 100644 --- a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md +++ b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md @@ -73,14 +73,14 @@ V našem [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) podajamo nekaj primerov, kdaj se račun * **Predobdelava fotografije Braillove knjige**. Osredotočamo se na to, kako lahko uporabimo pragovno obdelavo, zaznavanje značilnosti, perspektivno transformacijo in manipulacije z NumPy za ločevanje posameznih Braillovih simbolov za nadaljnjo klasifikacijo z nevronsko mrežo. -![Slika Braillove knjige](../../../../../translated_images/braille.341962ff76b1bd7044409371d3de09ced5028132aef97344ea4b7468c1208126.sl.jpeg) | ![Predobdelana slika Braillove knjige](../../../../../translated_images/braille-result.46530fea020b03c76aac532d7d6eeef7f6fb35b55b1001cd21627907dabef3ed.sl.png) | ![Braillovi simboli](../../../../../translated_images/braille-symbols.0159185ab69d533909dc4d7d26a1971b51401c6a80eb3a5584f250ea880af88b.sl.png) +![Slika Braillove knjige](../../../../../translated_images/braille.341962ff76b1bd70.sl.jpeg) | ![Predobdelana slika Braillove knjige](../../../../../translated_images/braille-result.46530fea020b03c7.sl.png) | ![Braillovi simboli](../../../../../translated_images/braille-symbols.0159185ab69d5339.sl.png) ----|-----|----- > Slika iz [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) * **Zaznavanje gibanja v videu z razliko med okvirji**. Če je kamera fiksna, bi morali biti okvirji iz kamere med seboj precej podobni. Ker so okvirji predstavljeni kot polja, bomo z odštevanjem teh polj za dva zaporedna okvirja dobili razliko med piksli, ki bi morala biti nizka za statične okvirje in postati višja, ko je v sliki zaznano večje gibanje. -![Slika video okvirjev in razlik med okvirji](../../../../../translated_images/frame-difference.706f805491a0883c938e16447bf5eb2f7d69e812c7f743cbe7d7c7645168f81f.sl.png) +![Slika video okvirjev in razlik med okvirji](../../../../../translated_images/frame-difference.706f805491a0883c.sl.png) > Slika iz [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) @@ -89,7 +89,7 @@ V našem [OpenCV Notebook](OpenCV.ipynb) podajamo nekaj primerov, kdaj se račun - **Gost optični tok** izračuna vektorsko polje, ki kaže, kam se premika vsak piksel. - **Redek optični tok** temelji na zaznavanju nekaterih značilnih značilnosti slike (npr. robov) in gradnji njihove trajektorije od okvirja do okvirja. -![Slika optičnega toka](../../../../../translated_images/optical.1f4a94464579a83a10784f3c07fe7228514714b96782edf50e70ccd59d2d8c4f.sl.png) +![Slika optičnega toka](../../../../../translated_images/optical.1f4a94464579a83a.sl.png) > Slika iz [OpenCV.ipynb](OpenCV.ipynb) diff --git a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md index 78fc089a..d43748c6 100644 --- a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md +++ b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md @@ -13,11 +13,11 @@ CO_OP_TRANSLATOR_METADATA: VGG-16 je mreža, ki je leta 2014 dosegla 92,7 % natančnost pri razvrščanju ImageNet top-5. Ima naslednjo strukturo slojev: -![ImageNet Layers](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51baeaab3e768567d921e5d54befa46e1e642616c5458c934028.sl.jpg) +![ImageNet Layers](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51ba.sl.jpg) Kot lahko vidite, VGG sledi tradicionalni piramidni arhitekturi, ki je zaporedje slojev konvolucije in združevanja. -![ImageNet Pyramid](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49fdaa786e3f3a975b3f22615efd13efb19c5d22f12e01451a1.sl.jpg) +![ImageNet Pyramid](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49f.sl.jpg) > Slika iz [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493) diff --git a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb index 97943df3..26893cf3 100644 --- a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb +++ b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb @@ -260,7 +260,7 @@ "\n", "Tako bi v tipičnem CNN-ju imeli več konvolucijskih plasti, med katerimi bi bili sloji za združevanje, da zmanjšamo dimenzije slike. Prav tako bi povečali število filtrov, saj postajajo vzorci bolj kompleksni – obstaja več možnih zanimivih kombinacij, ki jih moramo iskati.\n", "\n", - "![Slika, ki prikazuje več konvolucijskih plasti s sloji za združevanje.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce6a8cc9da2170492c85bfd9e1b61832650e2228e037039ec4.sl.png)\n", + "![Slika, ki prikazuje več konvolucijskih plasti s sloji za združevanje.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce.sl.png)\n", "\n", "Zaradi zmanjševanja prostorskih dimenzij in povečevanja dimenzij značilnosti/filtrov se ta arhitektura imenuje tudi **piramidna arhitektura**.\n" ] diff --git a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb index 057c8902..4e83d692 100644 --- a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb +++ b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb @@ -358,7 +358,7 @@ "\n", "Tako bi v tipičnem CNN-ju imeli več konvolucijskih plasti, z vmesnimi pooling sloji za zmanjšanje dimenzij slike. Prav tako bi povečali število filtrov, saj z naprednejšimi vzorci obstaja več možnih zanimivih kombinacij, ki jih moramo iskati.\n", "\n", - "![Slika, ki prikazuje več konvolucijskih plasti s pooling sloji.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce6a8cc9da2170492c85bfd9e1b61832650e2228e037039ec4.sl.png)\n", + "![Slika, ki prikazuje več konvolucijskih plasti s pooling sloji.](../../../../../translated_images/cnn-pyramid.85915455759ef0ce.sl.png)\n", "\n", "Zaradi zmanjševanja prostorskih dimenzij in povečevanja dimenzij značilnosti/filtrov se ta arhitektura imenuje tudi **piramidna arhitektura**.\n" ] diff --git a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md index ba3f189e..c54cf25c 100644 --- a/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md +++ b/translations/sl/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md @@ -17,7 +17,7 @@ V resničnem življenju želimo prepoznati predmete na sliki ne glede na njihov Za ekstrakcijo vzorcev bomo uporabili koncept **konvolucijskih filtrov**. Kot veste, je slika predstavljena z 2D-matriko ali 3D-tenzorjem z barvno globino. Uporaba filtra pomeni, da vzamemo relativno majhno matriko **jedra filtra** in za vsak piksel v izvirni sliki izračunamo uteženo povprečje z okoliškimi točkami. To si lahko predstavljamo kot majhno okno, ki drsi čez celotno sliko in povpreči vse piksle glede na uteži v matriki jedra filtra. -![Filter za navpične robove](../../../../../translated_images/filter-vert.b7148390ca0bc356ddc7e55555d2481819c1e86ddde9dce4db5e71a69d6f887f.sl.png) | ![Filter za vodoravne robove](../../../../../translated_images/filter-horiz.59b80ed4feb946efbe201a7fe3ca95abb3364e266e6fd90820cb893b4d3a6dda.sl.png) +![Filter za navpične robove](../../../../../translated_images/filter-vert.b7148390ca0bc356.sl.png) | ![Filter za vodoravne robove](../../../../../translated_images/filter-horiz.59b80ed4feb946ef.sl.png) ----|---- > Slika: Dmitry Soshnikov @@ -38,7 +38,7 @@ Delovanje CNN temelji na naslednjih pomembnih idejah: * Mrežo lahko zasnujemo tako, da se filtri učijo samodejno * Enak pristop lahko uporabimo za iskanje vzorcev v visokih značilnostih, ne le v izvirni sliki. Tako ekstrakcija značilnosti v CNN deluje na hierarhiji značilnosti, začenši z nizkoročnimi kombinacijami pikslov do višjih kombinacij delov slike. -![Hierarhična ekstrakcija značilnosti](../../../../../translated_images/FeatureExtractionCNN.d9b456cbdae7cb643fde3032b81b2940e3cf8be842e29afac3f482725ba7f95c.sl.png) +![Hierarhična ekstrakcija značilnosti](../../../../../translated_images/FeatureExtractionCNN.d9b456cbdae7cb64.sl.png) > Slika iz [članka Hislop-Lynch](https://www.semanticscholar.org/paper/Computer-vision-based-pedestrian-trajectory-Hislop-Lynch/26e6f74853fc9bbb7487b06dc2cf095d36c9021d), na podlagi [njihove raziskave](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1553374.1553453) @@ -55,9 +55,9 @@ Večina CNN-jev, ki se uporabljajo za obdelavo slik, sledi tako imenovani pirami Na primer, poglejmo arhitekturo VGG-16, mreže, ki je leta 2014 dosegla 92,7 % natančnost v top-5 klasifikaciji na ImageNet: -![Sloji ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51baeaab3e768567d921e5d54befa46e1e642616c5458c934028.sl.jpg) +![Sloji ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch1.d901a5583b3a51ba.sl.jpg) -![Piramida ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49fdaa786e3f3a975b3f22615efd13efb19c5d22f12e01451a1.sl.jpg) +![Piramida ImageNet](../../../../../translated_images/vgg-16-arch.64ff2137f50dd49f.sl.jpg) > Slika iz [Researchgate](https://www.researchgate.net/figure/Vgg16-model-structure-To-get-the-VGG-NIN-model-we-replace-the-2-nd-4-th-6-th-7-th_fig2_335194493)