diff --git a/translations/ja/.co-op-translator.json b/translations/ja/.co-op-translator.json index 9cdc49e2..d3e278ca 100644 --- a/translations/ja/.co-op-translator.json +++ b/translations/ja/.co-op-translator.json @@ -6,8 +6,8 @@ "language_code": "ja" }, "README.md": { - "original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30", - "translation_date": "2026-02-28T08:39:25+00:00", + "original_hash": "12c8eb6bf0867d2f1c32daf613ac5b8b", + "translation_date": "2026-04-06T15:51:59+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "ja" }, diff --git a/translations/ja/README.md b/translations/ja/README.md index 2dbabde7..0315eb9b 100644 --- a/translations/ja/README.md +++ b/translations/ja/README.md @@ -12,25 +12,25 @@ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -# 初心者のための人工知能 - カリキュラム +# はじめての人工知能 - カリキュラム |![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| |:---:| -| AI For Beginners - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) によるスケッチノート_ | +| AI For Beginners - _スケッチノート by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | -12週間、全24レッスンのカリキュラムで**人工知能**（AI）の世界を探究しましょう！実践的なレッスン、クイズ、ラボが含まれています。初心者向けで、TensorFlowやPyTorchなどのツールやAI倫理もカバーしています。 +12週間・24レッスンのカリキュラムで人工知能（AI）の世界を探求しましょう！ 実践的なレッスン、クイズ、実験を含みます。このカリキュラムは初心者向けで、TensorFlowやPyTorchなどのツールやAIの倫理にも触れています。 ### 🌐 多言語対応 -#### GitHubアクションによるサポート（自動かつ常に最新） +#### GitHub Actionによるサポート（自動化＆常に最新） -[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | 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[Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **ローカルでクローンしたいですか？** +> **ローカルでクローンしたい場合は？** > -> このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを利用してください： +> このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を含めずにクローンしたい場合はスパースチェックアウトを使ってください： > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash @@ -46,134 +46,135 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> コースを完了するために必要なすべてをより高速にダウンロードできます。 +> これにより、より高速なダウンロードでコースを完了するのに必要なすべてが得られます。 -**追加の翻訳対応言語をご希望の場合は[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)をご覧ください** +**もし追加の翻訳言語のサポートをご希望の方はこちらをご覧ください：[supported languages](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## コミュニティに参加しよう [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -## 学習内容 +## 学べること **[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** -このカリキュラムで学ぶ内容： +このカリキュラムでは以下を学べます： -* 「古典的」記号的アプローチである**知識表現**と推論を含む、人工知能のさまざまなアプローチ（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。 -* 現代AIの核となる**ニューラルネットワーク**と**ディープラーニング**。これらの重要なトピックの背後にある概念を、人気のある二つのフレームワーク[TensorFlow](http://Tensorflow.org)と[PyTorch](http://pytorch.org)のコードを使って説明します。 -* 画像やテキストを扱うための**ニューラルアーキテクチャ**。最近のモデルを扱いますが、最新技術はやや不足している場合があります。 -* **遺伝的アルゴリズム**や**マルチエージェントシステム**など、あまり一般的でないAIアプローチ。 +* 知識表現と推論の「古き良き」シンボリックアプローチを含む、様々な人工知能の手法 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。 +* 現代AIの中核をなすニューラルネットワークと深層学習。これらの重要なトピックの基本概念を、人気のある2つのフレームワーク—[TensorFlow](http://Tensorflow.org)と[PyTorch](http://pytorch.org)—のコードを使って解説します。 +* 画像とテキストを扱うためのニューラルアーキテクチャ。最新のモデルをカバーしますが、最先端技術については一部不足があるかもしれません。 +* 遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムなど、あまり知られていないAIの手法。 このカリキュラムで扱わない内容： -> [本コースの追加リソースはMicrosoft Learnのコレクションでご覧いただけます](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) +> [Microsoft Learnコレクションで本コースの追加資料すべてを参照可能](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) -* **ビジネスにおけるAI活用**の事例。Microsoft Learnの[ビジネスユーザー向けAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスや、[INSEAD](https://www.insead.edu/)と協力開発した[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)を検討してください。 -* 我々の[初心者向け機械学習カリキュラム](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)でよく解説されている**古典的な機械学習**。 -* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** を使った実践的なAIアプリケーション。こちらはMicrosoft Learnの[コンピュータビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI Service を使った生成AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**などのモジュールを推奨します。 -* [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)などの特定の機械学習**クラウドフレームワーク**。[Azure Machine Learningで機械学習ソリューションを構築・運用する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)および[Azure Databricksで機械学習ソリューションを構築・運用する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の学習パスを利用してください。 -* **会話型AI**や**チャットボット**。専用の[会話型AIソリューションの作成](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあり、より詳細は[こちらのブログ投稿](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)も参照できます。 -* ディープラーニングの背後にある**高度な数学**。この分野には、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)という著作がおすすめで、オンラインで[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)としても利用できます。 +* **ビジネスにおけるAI活用の事例**。Microsoft Learnの[ビジネスユーザー向けAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や、[INSEAD](https://www.insead.edu/)と協力して開発された[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の利用をお勧めします。 +* クラシックな機械学習。これは[Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)で詳しく説明されています。 +* [Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)を使った実践的なAIアプリケーション。これについては、Microsoft Learnの[ビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure OpenAI Serviceを使った生成AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)などのモジュールから始めることを推奨します。 +* [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)のような特定のMLクラウドフレームワーク。これらでは[Azure Machine Learningで機械学習ソリューションを構築・運用する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や[Azure Databricksで機械学習ソリューションを構築・運用する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の学習パスを活用しましょう。 +* 対話型AIやチャットボット。別途[対話型AIソリューションを作成する](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあり、詳細は[このブログ記事](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)も参照できます。 +* 深層学習の背後にある高度な数学。これには、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)（オンライン版も [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)）をお勧めします。 -_クラウドAI_の易しい導入としては、[Azureでの人工知能入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスを受講することを検討してください。 +_クラウドにおけるAI_ の基礎的な導入には [Azureで人工知能の基礎を学ぶ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあります。 # コンテンツ -| | レッスンリンク | PyTorch/Keras/TensorFlow | ラボ | -| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | +| | レッスンリンク | PyTorch/Keras/TensorFlow | ラボ | +| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------: | -------------------------------------------------------------- | | 0 | [コースセットアップ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [開発環境のセットアップ](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**AI入門**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | -| 01 | [人工知能の紹介と歴史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | -| II | **記号的AI** | +| 01 | [AIの紹介と歴史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | +| II | **シンボリックAI** | | 02 | [知識表現とエキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [エキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [オントロジー](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念グラフ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | -| III | [**ニューラルネットワーク入門**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| -| 03 | [パーセプトロン](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | -| 04 | [多層パーセプトロンと自作フレームワーク](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | -| 05 | [フレームワーク入門（PyTorch/TensorFlow）と過学習](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | -| IV | [**コンピュータビジョン**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Microsoft Azureでコンピュータビジョンを探る](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | -| 06 | [コンピュータビジョン入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [ノートブック](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | -| 07 | [畳み込みニューラルネットワーク](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNNアーキテクチャ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | -| 08 | [事前学習済みネットワークと転移学習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) と [トレーニングのコツ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | -| 09 | [オートエンコーダとVAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | -| 10 | [敵対的生成ネットワークと芸術的スタイル転送](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | -| 11 | [物体検出](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | +| III | [ニューラルネットワークの紹介](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| +| 03 | [パーセプトロン](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [実習](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | +| 04 | [多層パーセプトロンと独自フレームワークの作成](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [実習](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | +| 05 | [フレームワーク入門（PyTorch/TensorFlow）と過学習](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [実習](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | +| IV | [コンピュータビジョン](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Microsoft Azureでのコンピュータビジョンの探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | +| 06 | [コンピュータビジョン入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [ノートブック](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | +| 07 | [畳み込みニューラルネットワーク](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNNアーキテクチャ](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | +| 08 | [事前学習済みネットワークと転移学習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) と [トレーニングのコツ](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | +| 09 | [オートエンコーダーとVAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | +| 10 | [敵対的生成ネットワークとアーティスティックスタイル転送](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | +| 11 | [物体検出](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [実習](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [セマンティックセグメンテーション。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | -| V | [**自然言語処理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Microsoft Azureで自然言語処理を探る](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| -| 13 | [テキスト表現。Bag of Words/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | +| V | [自然言語処理](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Microsoft Azureでの自然言語処理の探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| +| 13 | [テキスト表現。BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [セマンティック単語埋め込み。Word2VecとGloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | -| 15 | [言語モデル。自分で埋め込みを学習する](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | +| 15 | [言語モデル。独自の埋め込みのトレーニング](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [実習](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [リカレントニューラルネットワーク](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | -| 17 | [生成型リカレントネットワーク](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | -| 18 | [トランスフォーマー。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | -| 19 | [固有表現認識](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | -| 20 | [大規模言語モデル、プロンプトプログラミングと少数ショット学習](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | +| 17 | [生成的リカレントネットワーク](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [実習](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | +| 18 | [トランスフォーマー。BERT](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | +| 19 | [固有表現抽出](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [実習](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | +| 20 | [大規模言語モデル、プロンプトプログラミングと少数ショットタスク](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **その他のAI技術** || | | 21 | [遺伝的アルゴリズム](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [ノートブック](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | -| 22 | [深層強化学習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | +| 22 | [深層強化学習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [実習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [マルチエージェントシステム](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **AI倫理** | | | | 24 | [AI倫理と責任あるAI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 責任あるAI原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | -| IX | **エクストラ** | | | +| IX | エクストラ | | | | 25 | [マルチモーダルネットワーク、CLIPとVQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [ノートブック](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | -## 各レッスンには以下が含まれます +## 各レッスンには * 事前学習資料 -* フレームワーク固有の実行可能なJupyterノートブック（**PyTorch**または**TensorFlow**）。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともどちらか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）のバージョンを通読する必要があります。 -* 一部のトピックには**ラボ**が用意されており、学んだ内容を特定の問題に適用してみる機会が得られます。 -* いくつかのセクションには関連トピックを扱う[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)モジュールへのリンクがあります。 +* フレームワーク（**PyTorch** または **TensorFlow**）に特化した実行可能なJupyterノートブック。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともどちらか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）を一通り学習する必要があります。 +* 一部のトピックには、学んだ内容を特定の問題に適用する機会を提供するラボがあります。 +* 一部のセクションには関連トピックを扱う[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)モジュールへのリンクがあります。 ## はじめに ### 🎯 AI初心者の方はこちらから！ -AIがまったく初めてで、素早く実践的な例を見たい方は、[**初心者向けの例**](./examples/README.md)をチェックしてください！これらには以下が含まれます： +AIがまったく初めてで、手を動かして学べる簡単な例を探している場合は、[初心者向けの例](./examples/README.md)をご覧ください。以下の内容が含まれています： -- 🌟 **Hello AI World** - 最初のAIプログラム（パターン認識） -- 🧠 **単純なニューラルネットワーク** - 一からニューラルネットワークを構築する -- 🖼️ **画像分類器** - 詳細なコメント付き画像分類 -- 💬 **テキスト感情分析** - ポジティブ/ネガティブのテキスト分析 +- 🌟 **Hello AI World** - はじめてのAIプログラム（パターン認識） +- 🧠 簡単なニューラルネットワーク - ニューラルネットワークをゼロから構築 +- 🖼️ 画像分類器 - 詳細なコメント付きで画像を分類 +- 💬 テキスト感情分析 - ポジティブ・ネガティブなテキストを分析 -これらの例は、カリキュラム全体に入る前にAIの概念を理解する手助けをします。 +これらの例は、カリキュラム全体に進む前にAIの基本概念を理解するのに役立つよう設計されています。 ### 📚 フルカリキュラムのセットアップ -- 開発環境のセットアップを支援する[セットアップ用レッスン](./lessons/0-course-setup/setup.md)を用意しています。 - 教員向けには[カリキュラムのセットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)も作成しています！ -- [VSCodeまたはCodespaceでのコードの実行方法](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) +- 開発環境のセットアップを支援する[セットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/setup.md)を作成しています。 +- 教育者向けに[カリキュラムセットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)もご用意しています！ +- VSCodeやCodespaceでの[コードの実行方法](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) -次の手順に従ってください： +以下の手順に従ってください： -リポジトリをフォークする：このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックします。 +リポジトリのフォーク：このページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。 -リポジトリをクローンする：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` +リポジトリのクローン：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` -あとで見つけやすくするためにスター(🌟)を付けるのを忘れないでください。 +後で見つけやすいように、☆（スター）を忘れずに付けてください。 -## 他の学習者と交流しよう +## 他の学習者と交流 -このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを得るために、[公式AI Discordサーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)に参加しましょう。 +このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを得られる[公式AI Discordサーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)に参加しましょう。 -プロダクトのフィードバックや質問がある場合は、[Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)を訪れてください。 +製品に関するフィードバックや質問がある場合は、[Azure AI Foundry 開発者フォーラム](https://aka.ms/foundry/forum)をご利用ください。 ## クイズ -> **クイズについての注意**：すべてのクイズはetc\quiz-appフォルダー内のQuiz-appフォルダーに含まれているか、[こちらのオンラインサイト](https://ff-quizzes.netlify.app/)で利用可能です。レッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。`quiz-app`フォルダー内の手順に従ってください。徐々にローカライズが進められています。 +> クイズについての注意：全てのクイズは etc\quiz-app フォルダーの Quiz-app 内に含まれています。また、[オンライン版](https://ff-quizzes.netlify.app/)もあります。レッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。順次ローカライズが進められています。 -## お手伝い募集 +## ご協力のお願い -提案やスペルミス、コードエラーを見つけた場合は、Issueを上げるかプルリクエストを作成してください。 +提案やスペルミス、コードの誤りを発見した場合は、Issueの提出やプルリクエストをお寄せください。 -## 特別感謝 +## 特別な感謝 -* **✍️ 主要著者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、博士 -* **🔥 編集者:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、博士 +* **✍️ 主執筆者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD +* **🔥 編集者:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD * **🎨 スケッチノートイラストレーター:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) -* **✅ クイズ作成者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI)、[MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) -* **🙏 コアコントリビューター:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) +* **✅ クイズ作成者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) +* **🙏 コア貢献者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) -## 他のカリキュラム +## その他のカリキュラム -私たちのチームは他のカリキュラムも作成しています！ぜひご覧ください： +当チームは他のカリキュラムも制作しています！こちらもご覧ください： ### LangChain @@ -200,34 +201,34 @@ AIがまったく初めてで、素早く実践的な例を見たい方は、[** ### コア学習 [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) -[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![データサイエンス初心者](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AI初心者](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![サイバーセキュリティ初心者](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +[![Web開発初心者](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![IoT初心者](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![XR開発初心者](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilotシリーズ -[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![AIペアプログラミング用Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![C#/.NET用Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) +[![Copilotアドベンチャー](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) -## ヘルプを求める +## ヘルプを得る -AIアプリの開発中に行き詰まったり質問があった場合は、他の学習者や経験豊富な開発者と一緒にMCPについて話し合いましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。 +AIアプリの開発で行き詰まったり質問があれば、MCPに関する議論で経験豊富な開発者や他の学習者と交流しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -開発中に製品へのフィードバックやエラーがある場合は以下を訪れてください： +製品に関するフィードバックや開発中のエラーがある場合は以下へ： [![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) --- -**免責事項**： -本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」（https://github.com/Azure/co-op-translator）を使用して翻訳されています。正確性には努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文が正式な情報源とみなされます。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について当方は一切責任を負いかねます。 +**免責事項**: +本書類はAI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な表現が含まれる場合があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用に起因するいかなる誤解や誤訳についても責任を負いかねます。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh-HK/.co-op-translator.json b/translations/zh-HK/.co-op-translator.json index 45ac717b..f0b0115e 100644 --- a/translations/zh-HK/.co-op-translator.json +++ b/translations/zh-HK/.co-op-translator.json @@ -6,8 +6,8 @@ "language_code": "zh-HK" }, "README.md": { - "original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30", - "translation_date": "2026-02-28T08:36:18+00:00", + "original_hash": "12c8eb6bf0867d2f1c32daf613ac5b8b", + "translation_date": "2026-04-06T15:47:30+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "zh-HK" }, diff --git a/translations/zh-HK/README.md b/translations/zh-HK/README.md index 26191520..f6e25af3 100644 --- a/translations/zh-HK/README.md +++ b/translations/zh-HK/README.md @@ -16,20 +16,20 @@ |![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| |:---:| -| AI 初學者 - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 提供_ | +| AI For Beginners - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ | -透過我們為期12週、24課的課程，一同探索**人工智能**（AI）的世界！課程包括實用課程、測驗和實驗室。該課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 道德相關內容。 +跟隨我們為期12星期、包含24課堂的課程，一同探索人工智能(AI)的世界！課程包括實際應用課堂、測驗以及實驗室。此課程適合初學者，涵蓋工具如 TensorFlow 及 PyTorch，亦探討 AI 的倫理問題。 ### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動且持續更新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動且時時更新） -[阿拉伯語](../ar/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [緬甸語](../my/README.md) | [簡體中文](../zh-CN/README.md) | [繁體中文（香港）](./README.md) | 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[Vietnamese](../vi/README.md) -> **想在本地克隆？** +> **想要本地克隆？** > -> 本存儲庫包含50多種語言的翻譯，這會大幅增加下載大小。若想不下載翻譯文件，可以使用稀疏檢出： +> 此倉庫包含超過50種語言翻譯，導致下載檔案較大。若想不下載翻譯資料，可以使用稀疏檢出： > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash @@ -45,10 +45,10 @@ > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> 這樣可以更快下載，仍包含完成課程所需的所有內容。 +> 這樣可以讓你快速下載，取得所有完成課程所需的資源。 -**如果您希望支持額外的翻譯語言，可參考此處列出的語言 [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**如果您希望支持更多翻譯語言，請參閱[這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## 加入社群 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) @@ -57,123 +57,122 @@ **[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** -本課程中，你將學到： +在此課程中，你將學習： -* 不同的人工智能方法，包括「古典」的符號方法，涉及**知識表徵**和推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。 -* **神經網絡**與**深度學習**，它們是現代 AI 的核心。我們將用兩大熱門框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的代碼來說明這些重要主題背後的概念。 -* 用於處理影像與文本的**神經架構**。會介紹最新模型，但可能略欠缺於最尖端技術。 -* 較少見的 AI 方法，如**遺傳算法**和**多代理系統**。 +* 不同的人工智能方法，包括以知識表達與推理為核心的經典符號方法（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。 +* 現代 AI 核心的神經網絡及深度學習。我們將透過代碼示範兩個最受歡迎框架 [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 與 [PyTorch](http://pytorch.org) 的基本概念。 +* 適用於圖片與文本的神經架構。會介紹近期模型，但可能未必涵蓋最新最前沿。 +* 少數較不常用的 AI 方法，如遺傳算法與多智能體系統。 -本課程不包括的內容： +本課程不涵蓋： -> [可在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) +> [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) -* **AI 商業應用**的案例。建議選修 Microsoft Learn 上的[商業用戶 AI 入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑，或由 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的[AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。 -* **經典機器學習**，本項在我們的[機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)中有詳細描述。 -* 基於 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 所建構的實用 AI 應用。我們推薦從 Microsoft Learn 的[視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)模組，以及**[Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**等模組開始。 -* 特定的機器學習**雲端框架**，如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議使用 [用 Azure ML 建立及操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 和 [用 Azure Databricks 建立及操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 等學習路徑。 -* **對話式 AI**與**聊天機器人**。此主題有獨立的[建立對話式 AI 解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑，且可參考[這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)了解更多細節。 -* 深度學習背後的**深奧數學**。建議參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的[深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，該書也可在線閱讀：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。 +* 商業案例中的AI 應用。建議參考 Microsoft Learn 上的[AI 商務用戶入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)課程路徑，或與[INSEAD](https://www.insead.edu/)合作開發的[AI 商業學校](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。 +* 經典機器學習，可參考我們的[初學者機器學習課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。 +* 使用[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)構建的實際 AI 應用。建議先從 Microsoft Learn 上的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模組開始學習。 +* 具體的機器學習雲端平台，如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。可參考 [使用 Azure Machine Learning 構建與運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 與 [使用 Azure Databricks 構建與運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。 +* 對話式 AI及聊天機械人。有專門的[聊天式 AI 解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)課程路徑，亦可參考此[部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)作詳盡了解。 +* 深入的深度學習數學。推薦閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 合著的《[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)》，線上版本在[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。 -若想溫和入門_雲端上的 AI_主題，建議從 [Azure 人工智能入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑開始。 +對於初探 *AI 雲端* 主題，可考慮 Microsoft Learn 的 [Azure 人工智能入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)學習路徑。 # 內容 -| | Lesson Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab | -| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | -| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定你的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | -| I | [**人工智能入門**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | +| | 課堂鏈接 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 | +| :-: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | +| 0 | [設定課程環境](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [開發環境設定指南](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | +| I | [人工智能簡介](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [人工智能介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | -| II | **符號式人工智能** | -| 02 | [知識表示與專家系統](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [專家系統](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本體論](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念圖](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | -| III | [**神經網絡簡介**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| -| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | -| 04 | [多層感知器與建立我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | -| 05 | [框架入門 (PyTorch/TensorFlow) 與過度擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | -| IV | [**電腦視覺**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | -| 06 | [電腦視覺入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | -| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | -| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | +| II | **符號 AI** | +| 02 | [知識表示與專家系統](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [專家系統](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本體論](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念圖譜](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | +| III | [神經網絡導論](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| +| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | +| 04 | [多層感知器與創建我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | +| 05 | [框架入門（PyTorch/TensorFlow）及過擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | +| IV | [計算機視覺](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 探索計算機視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | +| 06 | [計算機視覺入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | +| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | +| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [自編碼器與變分自編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | | 10 | [生成對抗網絡與藝術風格轉換](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | -| 11 | [物件檢測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | +| 11 | [目標檢測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [語義分割。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | -| V | [**自然語言處理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| +| V | [自然語言處理](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [文本表示。詞袋模型/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | -| 14 | [語義詞嵌入。Word2Vec 與 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | -| 15 | [語言建模。訓練你自己的嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | +| 14 | [語義詞向量。Word2Vec 與 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | +| 15 | [語言建模。訓練你自己的詞向量](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [循環神經網絡](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | -| 17 | [生成循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | -| 18 | [變壓器。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | -| 19 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | -| 20 | [大型語言模型、提示程式設計與少量示範任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | +| 17 | [生成式循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | +| 18 | [Transformer。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | +| 19 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | +| 20 | [大型語言模型，提示程式設計與少量示例任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **其他 AI 技術** || | -| 21 | [遺傳演算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | -| 22 | [深度強化學習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | +| 21 | [遺傳算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | +| 22 | [深度強化學習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [多智能體系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | -| VII | **AI 倫理學** | | | +| VII | **AI 倫理** | | | | 24 | [AI 倫理與負責任的 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn：負責任的 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | -| IX | **額外資源** | | | -| 25 | [多模態網絡、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | +| IX | 額外內容 | | | +| 25 | [多模態網絡，CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | -## 每堂課包含 -* 預讀材料 -* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常是針對特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。該可執行筆記本也包含大量理論材料，因此要理解主題，您需要至少通讀一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow 其中之一）。 -* 某些主題提供的 **實驗室**，讓您有機會嘗試將所學材料應用於特定問題。 +## 每堂課包括 +* 預讀資料 +* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定架構（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本還包含大量理論資料，因此了解主題需要至少通讀一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow 其中一個）。 +* 部分主題提供的 實驗，讓您有機會將所學的內容應用於具體問題。 * 有些章節包含指向涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的連結。 -## 入門指南 +## 開始使用 -### 🎯 AI 新手？從這裡開始！ +### 🎯 AI 新手？由此開始！ -如果您對 AI 完全陌生，並想要快速的實作範例，請查看我們的 [**適合初學者的範例**](./examples/README.md)！這些包括： +如果您是 AI 完全新手，想要快速入門和動手範例，請參閱我們的 [新手友好範例](./examples/README.md)！這些範例包括： -- 🌟 **Hello AI World** - 您的第一個 AI 程式（模式識別） -- 🧠 **簡單神經網路** - 從零開始建立神經網路 -- 🖼️ **影像分類器** - 以詳細註解分類圖片 -- 💬 **文字情緒分析** - 分析文本的正面/負面情緒 +- 🌟 **Hello AI World** — 您的第一個 AI 程式（模式識別） +- 🧠 簡單神經網絡 — 從零開始建立神經網絡 +- 🖼️ 圖像分類器 — 搭配詳細註解的圖像分類 +- 💬 文本情感分析 — 分析正面/負面文本 -這些範例旨在幫助您了解 AI 概念，然後再深入完整課程。 +這些範例旨在幫助您在深入完整課程前了解 AI 概念。 ### 📚 完整課程設置 -- 我們已製作 [設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 以協助您建置開發環境。 -- 對於教育工作者，我們也準備了 [課程設置課程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！ -- 如何在 VSCode 或 Codespace 中 [執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) +- 我們已建立了一個[設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，幫助您建立開發環境。 - 教師專用，我們也有建立[課程設置課程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！ +- 如何[在 VSCode 或 Codespace 中運行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) -請遵循以下步驟： +請依照以下步驟： Fork 倉庫：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。 Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` -別忘了幫這個倉庫加星（🌟），以便日後更容易找到。 +別忘了給這個倉庫星標 (🌟)，方便日後查找。 ## 認識其他學習者 -加入我們的 [官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與本課程的其他學習者交流與建立人脈，並獲得支援。 +加入我們的[官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與其他參與本課程的學習者交流並獲得支援。 -在建置過程中若有產品反饋或疑問，請造訪我們的 [Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum) +若在開發過程中有產品反饋或疑問，請訪問我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum) -## 測驗 +## 小測驗 -> **測驗說明**：所有測驗都包含在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中，或可在 [線上這裡](https://ff-quizzes.netlify.app/) 取得。測驗程式與教材中有連結，可在本機執行或部署至 Azure；請依照 `quiz-app` 資料夾內的指示操作。測驗正在逐步本地化。 +> 關於小測驗的說明：所有小測驗均收錄於 etc\quiz-app 中的 Quiz-app 資料夾，或可[線上訪問](https://ff-quizzes.netlify.app/)。這些小測驗與課程內容相關聯，Quiz-app 可在本地運行或部署至 Azure；請遵循 `quiz-app` 資料夾中的說明。小測驗正在逐步本地化中。 -## 徵求協助 +## 需要協助 -您有建議或發現拼字或程式錯誤嗎？請提出 issue 或 pull request。 +您有建議或發現拼寫或程式錯誤嗎？請提出 Issue 或發起 Pull Request。 ## 特別感謝 -* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), 博士 -* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士 -* **🎨 Sketchnote 插畫師：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) -* **✅ 測驗創作者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) +* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士 +* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，博士 +* **🎨 手繪筆記插畫師：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) +* **✅ 小測驗創建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI)，[MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) * **🙏 核心貢獻者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## 其他課程 -我們團隊製作其他課程！看看： +我們團隊提供其他課程！請參考： ### LangChain @@ -215,19 +214,19 @@ Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## 尋求幫助 +## 尋求協助 -如果您遇到困難或在建立 AI 應用程式時有任何疑問，歡迎加入 MCP 的學習者與資深開發者討論社群。這是一個支持性強、歡迎提問且自由分享知識的社群。 +如果您遇到困難或有任何關於開發 AI 應用的問題，請加入與 MCP 相關的學習者與資深開發者討論。這是一個充滿支持的社群，歡迎提問並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -如果您在建置過程中有產品反饋或發現錯誤，請造訪： +如果在開發時有產品反饋或錯誤，請訪問： [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) --- -**免責聲明**： -本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們力求準確，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們不對因使用本翻譯而引起的任何誤解或曲解承擔責任。 +**免責聲明**： +本文件是使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯而成。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能會包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們不對因使用此翻譯而產生的任何誤解或誤釋負責。 \ No newline at end of file diff --git a/translations/zh-TW/.co-op-translator.json b/translations/zh-TW/.co-op-translator.json index 5ed05905..96c9e139 100644 --- a/translations/zh-TW/.co-op-translator.json +++ b/translations/zh-TW/.co-op-translator.json @@ -6,8 +6,8 @@ "language_code": "zh-TW" }, "README.md": { - "original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30", - "translation_date": "2026-02-28T08:37:42+00:00", + "original_hash": "12c8eb6bf0867d2f1c32daf613ac5b8b", + "translation_date": "2026-04-06T15:49:51+00:00", "source_file": "README.md", "language_code": "zh-TW" }, diff --git a/translations/zh-TW/README.md b/translations/zh-TW/README.md index 845f8944..46c45b7d 100644 --- a/translations/zh-TW/README.md +++ b/translations/zh-TW/README.md @@ -12,168 +12,168 @@ [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -# 初學者人工智慧課程 +# 人工智慧初學者課程 |![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| |:---:| -| AI For Beginners - _手繪筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 所繪_ | +| AI For Beginners - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ | -透過我們為期 12 週、共 24 課的課程探索 **人工智慧** (AI) 的世界！課程包含實作課程、測驗與實驗室。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 與 PyTorch 等工具，以及人工智慧倫理。 +使用我們為期 12 週、共 24 課的課程，探索人工智慧（AI）的世界！課程包含實務課程、小測驗和實驗室。課程對初學者友好，涵蓋了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 的倫理議題。 ### 🌐 多語言支援 -#### 透過 GitHub Action 支援（自動且隨時更新） +#### 透過 GitHub Action 支援（自動且永遠保持最新） -[阿拉伯文](../ar/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [緬甸文](../my/README.md) | [簡體中文](../zh-CN/README.md) | [繁體中文（香港）](../zh-HK/README.md) | [繁體中文（澳門）](../zh-MO/README.md) | [繁體中文（臺灣）](./README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [愛沙尼亞文](../et/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [法文](../fr/README.md) | [德文](../de/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [卡納達文](../kn/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [立陶宛文](../lt/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆文](../ml/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [波斯文（法爾西語）](../fa/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [巴西葡萄牙文](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙文（葡萄牙）](../pt-PT/README.md) | [旁遮普文（古魯穆奇文）](../pa/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [塞爾維亞文（西里爾字母）](../sr/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞文](../sl/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [塔加洛語（菲律賓語）](../tl/README.md) | [泰米爾文](../ta/README.md) | [泰盧固文](../te/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [越南文](../vi/README.md) +[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](./README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) -> **想要本機端克隆？** +> **偏好本機克隆？** > -> 本倉庫內包含 50 多種語言翻譯，會大幅增加下載大小。若要不含翻譯版本克隆，請使用 sparse checkout： +> 本儲存庫包含 50 多種語言的翻譯，這會顯著增加下載大小。如需克隆不包含翻譯的版本，請使用稀疏檢出： > -> **Bash / macOS / Linux：** +> **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git > cd AI-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > -> **CMD（Windows）：** +> **CMD (Windows):** > ```cmd > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git > cd AI-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > -> 這樣可取得完成課程需要的所有檔案，且下載速度更快。 +> 這樣可以讓您以更快的速度下載完成課程所需的一切。 -**若想新增其他翻譯語言，支持的語言列表請見此處[here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** +**想要新增其他翻譯語言嗎？支援的語言列表請參考 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## 加入社群 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -## 你將學習到的內容 +## 你將學到什麼 **[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** -本課程將教你： +在本課程中，你將學習： -* 不同的人工智慧方法，包括「傳統」的符號式方法，使用**知識表徵**和推理（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。 -* 現代 AI 核心的**神經網絡**與**深度學習**，我們將使用兩個最熱門的框架 [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 與 [PyTorch](http://pytorch.org) 的程式碼來說明這些重要概念。 -* 用於影像和文本處理的**神經架構**，我們會涵蓋近期模型，但可能略缺乏最新技術。 -* 不那麼流行的 AI 方法，如**基因演算法**和**多代理系統**。 +* 不同的人工智慧方法，包括「經典的」符號主義方法，利用知識表示與推理 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。 +* 神經網路與深度學習，這是現代 AI 的核心。我們會用兩個最流行的框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的程式示範來說明這些重要概念。 +* 運用於影像和文本的神經架構。我們會介紹近期的模型，但可能略微缺乏最先進的技術。 +* 不太主流的 AI 方法，如遺傳演算法和多代理系統。 -本課程不涵蓋： +本課程不包含的內容： -> [在 Microsoft Learn 收藏中找到此課程所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) +> [在我們的 Microsoft Learn 集合中找到本課程所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) -* **AI 在商業中的商業案例**。建議參考 Microsoft Learn 上的 [商業使用者人工智慧入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 路徑，或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。 -* **經典機器學習**，詳見我們的 [機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。 -* 基於 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 的實務 AI 應用。推薦先從 Microsoft Learn 中的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模組開始。 -* 特定的機器學習 **雲端框架**，如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。可以考慮使用 [使用 Azure Machine Learning 建置與操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 與 [使用 Azure Databricks 建置與操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 這些學習路徑。 -* **對話式 AI** 與 **聊天機器人**。另有專門的 [建立對話式 AI 解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，更多細節可參考 [這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)。 -* 深入的深度學習數學。推薦參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 的 [深度學習（Deep Learning）](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，此書線上可訪問：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。 +* **AI 在商業中的應用案例**。建議學習 Microsoft Learn 上的 [商業用戶人工智慧入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。 +* 經典機器學習，詳見我們的 [機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)。 +* 利用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建置的實務 AI 應用。推薦先從 Microsoft Learn 的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[利用 Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模組開始。 +* 特定的 ML 雲端框架，如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議使用 [使用 Azure Machine Learning 建置與操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 和 [使用 Azure Databricks 建置與操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 自學路徑。 +* **對話式 AI** 和 聊天機器人。另有專門的 [建立對話式 AI 解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 自學路徑，還可參考 [這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)。 +* 深度學習背後的數學原理。推薦閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著的 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，線上版本亦可參考 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。 -若對 _雲端上的人工智慧_ 有初步認識需求，可參考 [Azure 上的人工智慧入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。 +想要輕鬆入門 _雲端 AI_ 主題，可以考慮 Microsoft Learn 提供的 [在 Azure 上開始人工智慧](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 自學路徑。 -# 課程內容 +# 內容 | | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | -| 0 | [課程設定](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定您的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | -| I | [**人工智慧簡介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | -| 01 | [人工智慧的介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | -| II | **符號式人工智慧** | +| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [如何設定您的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | +| I | [人工智慧簡介](./lessons/1-Intro/README.md) | | | +| 01 | [人工智慧介紹與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | +| II | **符號 AI** | | 02 | [知識表示與專家系統](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [專家系統](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本體論](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念圖](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | -| III | [**神經網絡入門**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| -| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | -| 04 | [多層感知器及建立我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | -| 05 | [框架介紹 (PyTorch/TensorFlow) 與過擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | -| IV | [**電腦視覺**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 上探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | -| 06 | [電腦視覺入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | -| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | -| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | +| III | [神經網路簡介](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| +| 03 | [感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | +| 04 | [多層感知器與建立我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | +| 05 | [框架簡介（PyTorch/TensorFlow）及過擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | +| IV | [電腦視覺](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | +| 06 | [電腦視覺入門。OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | +| 07 | [卷積神經網路](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 結構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | +| 08 | [預訓練網路及轉移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [自編碼器與變分自編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | -| 10 | [生成對抗網絡與藝術風格轉移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | -| 11 | [目標檢測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | +| 10 | [生成對抗網路及藝術風格轉換](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | +| 11 | [目標檢測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [語義分割。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | -| V | [**自然語言處理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 上探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| -| 13 | [文本表示。詞袋模型/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | +| V | [自然語言處理](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| +| 13 | [文本表示。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 | [語義詞嵌入。Word2Vec 與 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | -| 15 | [語言模型。訓練您自己的嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | -| 16 | [循環神經網絡](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | -| 17 | [生成型循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | -| 18 | [變換器。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | -| 19 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | -| 20 | [大型語言模型、提示程式設計與少量示例任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | +| 15 | [語言模型。訓練你自己的嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | +| 16 | [循環神經網路](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | +| 17 | [生成循環網路](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | +| 18 | [Transformer。BERT。](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | +| 19 | [命名實體識別](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | +| 20 | [大型語言模型、提示編程及少量示範任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **其他 AI 技術** || | | 21 | [遺傳演算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | -| 22 | [深度強化學習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | +| 22 | [深度強化學習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [多代理系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **AI 倫理** | | | -| 24 | [AI 倫理與負責任 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn：負責任的 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | -| IX | **額外資源** | | | -| 25 | [多模態網絡、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | +| 24 | [AI 倫理與負責任的 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 負責任的 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | +| IX | 額外資源 | | | +| 25 | [多模態網路、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | -## 每課包含 +## 每個課程包含 * 預先閱讀材料 -* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常特定於框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本還包含大量理論材料，因此要理解主題，您需要至少瀏覽其中一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。 -* 部分主題提供 **實驗室**，讓您有機會嘗試將所學材料應用於具體問題。 -* 部分章節包含指向涵蓋相關主題的[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)模組的連結。 +* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本也包含大量理論材料，因此要理解主題，至少需要閱讀其中一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow 其中一個）。 +* 一些主題提供的 實驗室，讓你有機會嘗試將所學知識應用到具體問題中。 +* 部分章節包含指向涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的連結。 -## 開始 +## 入門指南 -### 🎯 AI 新手從這裡開始！ +### 🎯 AI 新手？從這裡開始！ -如果您是 AI 的完全新手，想要快速且實用的範例，請查看我們的[**新手友好範例**](./examples/README.md)！這些包括： +如果你完全是 AI 新手，想要快速且實作的範例，請查看我們的[新手友好範例](./examples/README.md)！範例如下： -- 🌟 **Hello AI 世界** - 您的第一個 AI 程式（模式識別） -- 🧠 **簡單神經網路** - 從頭構建神經網路 -- 🖼️ **圖像分類器** - 使用詳盡註解的圖像分類 -- 💬 **文本情感分析** - 分析正面/負面文本 +- 🌟 **Hello AI World** - 你的第一個 AI 程式（模式識別） +- 🧠 簡單神經網路 - 從頭構建神經網路 +- 🖼️ 影像分類器 - 使用詳細說明進行影像分類 +- 💬 文字情感分析 - 分析正面/負面文字 -這些範例旨在幫助您在深入完整課程前理解 AI 概念。 +這些範例旨在幫助你理解 AI 概念，為進入完整課程作準備。 -### 📚 完整課程設置 +### 📚 完整課程設定 -- 我們準備了[設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)幫助您搭建開發環境。 -- 教師們也有專屬的[課程設置教學](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！ -- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) +- 我們已建立一個 [設定課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，協助你完成開發環境的安裝。 +- 教育者專用的 [課程設定指南](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) 也已準備好！ +- 如何在 VSCode 或 Codespace 中 [執行程式碼詳見此處](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) -請依照以下步驟： +按照以下步驟操作： -Fork 倉庫：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。 +Fork 該倉庫：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。 -Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` +Clone 該倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` -別忘了給這個 repo 點星（🌟），方便日後尋找。 +別忘了給此倉庫點星（🌟），日後較易尋找。 ## 認識其他學習者 -加入我們的[官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與其他參與課程的學習者交流並獲得支持。 +加入我們的[官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與其他學習此課程的學員交流及尋求支援。 -若您在開發過程中有產品反饋或問題，請訪問我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum) +如果你在構建過程中有產品意見或疑問，請訪問我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum) -## 測驗 +## 小測驗 -> **關於測驗的說明**：所有測驗均包含在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中，或可於[線上使用](https://ff-quizzes.netlify.app/)。測驗在課程內鏈接，可在本地執行或部署到 Azure；詳見 `quiz-app` 資料夾內說明。測驗內容正在逐步本地化。 +> 關於小測驗的說明：所有小測驗均位於 `etc\quiz-app` 資料夾中的 Quiz-app 資料夾，或可[在線上存取](https://ff-quizzes.netlify.app/)。這些小測驗在課程內有鏈結，且可本地運行或部署至 Azure；請依照 `quiz-app` 資料夾內的說明操作。小測驗正在逐步本地化中。 -## 尋求協助 +## 需要幫助 -您有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？請提出問題（issue）或創建拉取請求（pull request）。 +你有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？歡迎提出 issue 或建立 pull request。 -## 特別感謝 +## 特別致謝 -* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士 -* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)，博士 -* **🎨 筆記插畫師：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) -* **✅ 測驗創作者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI)，[MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) -* **🙏 核心貢獻者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) +* **✍️ 主要作者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), 博士 +* **🔥 編輯:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士 +* **🎨 筆記插畫:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) +* **✅ 小測驗出題:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) +* **🙏 核心貢獻者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## 其他課程 -我們團隊還有其他課程！請查看： +我們團隊也製作其他課程！請參考： ### LangChain @@ -215,13 +215,13 @@ Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) -## 尋求幫助 +## 尋求協助 -如果您卡住了或有關於構建 AI 應用的任何問題，請加入 MCP 的學習者與經驗豐富開發者討論。這是一個支持性社區，歡迎提問並自由分享知識。 +如果你卡關或在構建 AI 應用程式時有任何問題，歡迎加入學員與資深開發者的討論社群——MCP 社群。這裡是個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。 [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) -若您在開發過程中有產品反饋或錯誤，請訪問： +如有產品反饋或構建時發現錯誤，請造訪： [![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) @@ -229,5 +229,5 @@ Clone 倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` **免責聲明**： -本文件由 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們努力確保翻譯準確，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議聘請專業人工翻譯。我們對因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤釋不承擔任何責任。 +本文件使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們力求準確，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應視為權威來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們對於因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤譯不負任何責任。 \ No newline at end of file