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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 初心者向け人工知能 - カリキュラム
# 初心者のための人工知能 - 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 - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) によるスケッチノート_ |
12週間、24レッスンで構成されたカリキュラムで**人工知能**(AI)の世界を探求しましょう！実践的なレッスン、クイズ、ラボを含んでいます。初心者に優しく、TensorFlowやPyTorchなどのツールや、AIにおける倫理も扱います。
12週間、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。
### 🌐 多言語サポート
### 🌐 多言語対応
#### GitHub Actionsによるサポート（自動化 & 常に最新）
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[アラビア語](../ar/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [ビルマ語（ミャンマー）](../my/README.md) | [中国語（簡体字）](../zh-CN/README.md) | [中国語（繁体字、香港）](../zh-HK/README.md) | [中国語（繁体字、マカオ）](../zh-MO/README.md) | [中国語（繁体字、台湾）](../zh-TW/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | [カンナダ語](../kn/README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [リトアニア語](../lt/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [マラヤーラム語](../ml/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [ナイジェリア ピジン語](../pcm/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [ペルシア語（ファルシ）](../fa/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [ポルトガル語（ブラジル）](../pt-BR/README.md) | [ポルトガル語（ポルトガル）](../pt-PT/README.md) | [パンジャブ語（グルムキー）](../pa/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [セルビア語（キリル）](../sr/README.md) | [スロバキア語](../sk/README.md) | [スロベニア語](../sl/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [スワヒリ語](../sw/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [タガログ語（フィリピン）](../tl/README.md) | [タミル語](../ta/README.md) | [テルグ語](../te/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ウクライナ語](../uk/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md)
[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](./README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **ローカルにクローンしたい方へ**
> このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれ、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：
> **ローカルでクローンしたいですか？**
>
> 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：
>
> **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'
> ```
> これにより、コース修了に必要なすべての内容を、はるかに高速なダウンロードで入手可能です。
>
> **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"
> ```
>
> 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。
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**追加の翻訳言語をご希望の場合は、[こちら](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)に記載されています。**
**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**
## コミュニティに参加しよう
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## 学べること
## 学習内容
**[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
このカリキュラムでは、以下を学びます：
このカリキュラムで学ぶ内容：
* 「古き良き」知識表現と推論を含む、様々な人工知能のアプローチ（[GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)）。
* 現代AIの中核をなす**ニューラルネットワーク**と**深層学習**。人気のフレームワークである[TensorFlow](http://Tensorflow.org)と[PyTorch](http://pytorch.org)を使ったコードで、これらの重要概念を説明します。
* 画像やテキスト処理のための**ニューラルアーキテクチャ**。最新モデルを扱いますが、最先端にはやや及ばないかもしれません。
* あまり知られていないAIのアプローチ、例えば**遺伝的アルゴリズム**や**マルチエージェントシステム**。
* 「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。
このカリキュラムで扱わない内容：
> [Microsoft Learnコレクションで本コースの追加リソースをすべて見る](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [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)
* **ビジネスにおけるAI**の事例。Microsoft Learnの[ビジネスユーザー向けAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や、[INSEAD](https://www.insead.edu/)との協力による[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の受講を推奨します。
* よく解説されている**クラシック機械学習**。詳細は[Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)をご覧ください。
* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**を使った実践的AIアプリケーション。Microsoft Learnの[ビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI Serviceによる生成AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**などのモジュールを推奨します。
* [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)などの特定のML**クラウドフレームワーク**。[Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)や[Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスの利用を検討してください。
* **会話型AI**や**チャットボット**。専用の[Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)学習パスがあり、詳細は[このブログ記事](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)も参考にできます。
* 深層学習の**深い数学的基礎**。これには、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)を推奨します。オンラインでも[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)で利用可能です。
* **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。
_cloud_上のAIにやさしく入門したい方は、[Azureで人工知能を始めよう](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)の学習パスもご検討ください。
_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。
# コンテンツ
| | レッスンリンク | PyTorch/Keras/TensorFlow | ラボ |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [コースセットアップ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [開発環境のセットアップ](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AIのイントロダクション**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AIの紹介と歴史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **シンボリックAI** |
| 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** |
| 02 | [知識表現とエキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [エキスパートシステム](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [オントロジー](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念グラフ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**ニューラルネットワーク入門**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [パーセプトロン](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層パーセプトロンと独自フレームワークの作成](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [ノートブック](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [フレームワーク入門 (PyTorch/TensorFlow) と過学習](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**コンピュータービジョン**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Microsoft Azureでコンピュータービジョンを探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [コンピュータービジョン入門・OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [ノートブック](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ラボ](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 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) | |
| 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) |
| 12 | [セマンティックセグメンテーション・U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**自然言語処理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Microsoft Azureで自然言語処理を探索](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [テキスト表現・Bag of Words/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [意味的単語埋め込み・Word2VecとGloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [言語モデル・独自の埋め込みの訓練](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 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) | |
| 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) |
| 16 | [リカレントニューラルネットワーク](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [生成的リカレントネットワーク](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [トランスフォーマー・BERT](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [固有表現抽出](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [大規模言語モデル、プロンプトプログラミング、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) | |
| 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) | |
| VI | **その他のAI技術** || |
| 21 | [遺伝的アルゴリズム](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [ノートブック](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [深層強化学習](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [ラボ](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [マルチエージェントシステム](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI倫理** | | |
| 24 | [AI倫理と責任あるAI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 責任あるAIの原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| 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** | | |
| 25 | [マルチモーダルネットワーク、CLIPとVQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [ノートブック](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 各レッスンに含まれるもの
* 予習用教材
* 実行可能なJupyterノートブック。多くは特定のフレームワーク（**PyTorch** または **TensorFlow**）向けです。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともいずれか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）を通して学習する必要があります。
* 一部のトピックには**ラボ**があり、学んだ内容を特定の問題に適用する機会を提供します。
* 一部のセクションには関連トピックを扱う[**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)のモジュールへのリンクがあります。
## 各レッスンには以下が含まれます
* 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。
## はじめに
### 🎯 AI初心者の方へ！ここから始めよう！
### 🎯 AI初心者の方はこちらから！
AIがまったく初めてで、手早くハンズオンの例を試したい場合は、[**初心者向けの例**](./examples/README.md)をご覧ください！以下を含みます：
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：
- 🌟 **Hello AI World** - あなたの最初のAIプログラム（パターン認識）
- 🧠 **シンプルニューラルネットワーク** - ニューラルネットワークをゼロから構築
- 🖼️ **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
- 🌟 **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
これらの例は、完全なカリキュラムに進む前にAIの概念を理解するのに役立つよう設計されています。
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。
### 📚 完全なカリキュラムのセットアップ
### 📚 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ために [セットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/setup.md) を作成しました。- 教育者向けに [カリキュラムセットアップレッスン](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) も用意しています！
- VSCodeまたはCodespaceでのコードの[実行方法](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 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)
次の手順に従ってください:
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リポジトリをフォーク：このページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリをフォークする：このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリをクローン：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
リポジトリをクローンする：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
後で簡単に見つけられるようにこのリポジトリにスター（🌟）を付けるのを忘れないでください。
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。
## 他の学習者と出会う
## 他の学習者と交流しよう
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを受けるために[公式AI Discordサーバー](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)に参加しましょう。
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。
製品のフィードバックや質問がある場合は、[Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)をご利用ください。
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。
## クイズ
> **クイズに関する注意：** すべてのクイズはetc\quiz-appフォルダー内のQuiz-appフォルダーにあります。また、[オンラインはこちら](https://ff-quizzes.netlify.app/)です。クイズはレッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。`quiz-app`フォルダー内の指示に従ってください。徐々に多言語対応が進められています。
> **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。
## ヘルプ募集
## お手伝い募集
提案やスペルミス、コードの誤りを見つけた場合は、Issueを上げるかプルリクエストを作成してください。
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。
## 特別な感謝
## 特別感謝
* **✍️ 主著者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 編集者:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **✍️ 主要著者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)、博士
* **🔥 編集者:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)、博士
* **🎨 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/)
* **✅ 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)
## その他のカリキュラム
## 他のカリキュラム
私たちのチームはその他のカリキュラムも制作しています！ぜひご覧ください：
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：
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -181,7 +190,7 @@ AIがまったく初めてで、手早くハンズオンの例を試したい場
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### 生成AIシリーズ
### ジェネレーティブAIシリーズ
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -189,7 +198,7 @@ AIがまったく初めてで、手早くハンズオンの例を試したい場
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### コアラーニング
### 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)
@ -200,7 +209,7 @@ AIがまったく初めてで、手早くハンズオンの例を試したい場
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### コパイロットシリーズ
### 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)
@ -208,11 +217,11 @@ AIがまったく初めてで、手早くハンズオンの例を試したい場
## ヘルプを求める
AIアプリの開発で困ったり質問がある場合は、MCPに関するディスカッションに参加して他の学習者や経験豊富な開発者と交流してください。ここは質問歓迎のサポートコミュニティで、知識が自由に共有されています。
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。
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
製品に関するフィードバックやビルド時のエラーがある場合は、次をご利用ください：
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：
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
@ -220,5 +229,5 @@ AIアプリの開発で困ったり質問がある場合は、MCPに関するデ
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**免責事項**：
本書類は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性の向上に努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な箇所が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文はその言語における正式な版としてご確認ください。重要な情報に関しては、専門の人間翻訳をご利用いただくことを推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。
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1065
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10
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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 初學者人工智能課程
# 人工智能初學者課程
|![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 - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
| AI 初學者 - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 提供_ |
探索 **人工智能** (AI) 的世界，透過我們為期 12 星期、24 課的課程！內容包括實作課程、測驗和實驗室。課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 及 PyTorch 等工具，以及人工智能倫理。
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。
### 🌐 多語言支援
#### 透過 GitHub Action 支援（自動化及保持最新）
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> cd AI-For-Beginners
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> **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"
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**如果你希望支援其他翻譯語言，請參考 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) 的列表。**
**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)**
## 加入社群
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
## 你將學習到
## 你將學到什麼
**[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在本課程中，你將學習：
本課程中，你將學到：
* 不同的人工智能方法，包括「經典」符號法，如 **知識表示** 及推理 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* 位於現代 AI 核心的 **神經網絡** 和 **深度學習** 理論。我們會用兩個最熱門的框架——[TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的程式碼來說明這些重要主題的概念。
* 處理影像及文字的 **神經結構（Neural Architectures）**。將涵蓋最新模型，但可能不完全達到最新尖端水平。
* 較少流行的 AI 方法，例如 **遺傳算法** 和 **多代理系統**。
* 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**。
本課程不包含：
本課程不包括的內容：
> [請參閱我們 Microsoft Learn 系列內本課程的所有附加資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [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)
* **商業領域中的 AI** 實務案例。建議參考 Microsoft Learn 裡的 [商業用戶 AI 入門課程](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商業學校](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* 我們[機器學習初學者課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)中詳細描述的 **經典機器學習**。
* 利用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建置的實務 AI 應用。推薦從 Microsoft Learn 的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模組開始。
* 特定的機器學習 **雲端框架**，例如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議參考 Microsoft Learn 的學習路徑 [使用 Azure Machine Learning 建置與運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 與 [使用 Azure Databricks 建置與運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **會話式 AI** 和 **聊天機器人**。有專門的 [建立會話式 AI 解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，並可參考本文：[這篇部落格](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 獲取更詳細資訊。
* 深入的深度學習數學理論。推薦參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的 [深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，也可線上閲讀 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* **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/)。
如欲漸進式接觸 _雲端 AI_，建議參考 [Azure 人工智能入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。
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。
# 內容
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| | Lesson Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [課程設定](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定你的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**人工智能導論**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [人工智能簡介與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **符號式 AI** |
| 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) | | |
| 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）及過度擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| 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 | [預訓練網絡和遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自動編碼器與變分自動編碼器](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網絡及藝術風格轉換](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [目標檢測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自編碼器與變分自編碼器](./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) |
| 12 | [語義分割。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**自然語言處理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文字表示。詞袋模型/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 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 | [語言模型。訓練你自己的嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 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) |
| 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 | [生成式循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [變壓器。BERT](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 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、提示編程及少樣本任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| 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) | |
| VI | **其他 AI 技術** || |
| 21 | [遺傳算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 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) |
| 23 | [多代理系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI 倫理** | | |
| 24 | [AI 倫理與負責任的 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn：負責任 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **額外內容** | | |
| 23 | [多智能體系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI 倫理學** | | |
| 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) | |
## 每課內容包含
## 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。
* 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。
* 預習材料
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常特定於框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行筆記本亦包含大量理論內容，因此要理解主題，需至少瀏覽其中一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題提供 **實驗室**，讓你有機會嘗試將所學應用於具體問題。
* 有些章節包含指向涵蓋相關主題的 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的鏈接。
## 開始入門
## 入門指南
### 🎯 AI 新手？從這裡開始！
如果你是 AI 新手，想快速嘗試動手例子，請查看我們的 [**初學者友好範例**](./examples/README.md)！這些包括：
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：
- 🌟 **Hello AI World** - 你的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單神經網絡** - 從零開始建立神經網絡
- 🌟 **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
- 🖼️ **圖像分類器** - 使用詳細註釋來分類影像
- 💬 **文本情感分析** - 分析正面/負面文本
這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前了解 AI 概念。
這些範例旨在幫助您了解 AI 概念，然後再深入完整課程。
### 📚 完整課程設置
- 我們已建立一個[設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，幫助你設置開發環境。- 對於教育工作者，我們也建立了一個[課程設置課程](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)給你！
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中[執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 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)
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## 測驗
> **關於小測驗的說明**：所有小測驗均包含在 etc\quiz-app 下的 Quiz-app 資料夾中，或可在[此處線上查看](https://ff-quizzes.netlify.app/)。這些小測驗與課程中的內容鏈接，小測驗應用程式可本地運行或部署到 Azure；請遵照 `quiz-app` 資料夾中的指示操作。小測驗正逐步本地化。
> **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。
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* **✍️ 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/)
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本文件由 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 翻譯。雖然我們致力於確保準確性，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原文文件應視為權威版本。對於重要資訊，建議尋求專業人類翻譯。我們不對因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤釋承擔責任。
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1065
translations/zh-HK/lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb
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10
translations/zh-TW/.co-op-translator.json
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@ -6,8 +6,8 @@
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@ -89,6 +89,12 @@
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187
translations/zh-TW/README.md
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@ -12,159 +12,168 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# 人工智慧入門課程
# 初學者人工智慧課程
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| 人工智慧入門 - _速寫筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 製作_ |
| AI For Beginners - _手繪筆記由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 所繪_ |
透過這個為期12週，共24課的課程，探索 **人工智慧** (AI) 的世界！課程包含實務課程、測驗和實驗室。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow、PyTorch 等工具，以及人工智慧倫理。
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。
### 🌐 多語言支援
#### 透過 GitHub Action 支援（自動化且持續更新）
#### 透過 GitHub Action 支援（自動且隨時更新）
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[阿拉伯語](../ar/README.md) | [孟加拉語](../bn/README.md) | [保加利亞語](../bg/README.md) | [緬甸語](../my/README.md) | [中文 (簡體)](../zh-CN/README.md) | [中文 (繁體，香港)](../zh-HK/README.md) | [中文 (繁體，澳門)](../zh-MO/README.md) | [中文 (繁體，臺灣)](./README.md) | [克羅埃西亞語](../hr/README.md) | [捷克語](../cs/README.md) | [丹麥語](../da/README.md) | [荷蘭語](../nl/README.md) | [愛沙尼亞語](../et/README.md) | [芬蘭語](../fi/README.md) | [法語](../fr/README.md) | [德語](../de/README.md) | [希臘語](../el/README.md) | [希伯來語](../he/README.md) | [印地語](../hi/README.md) | [匈牙利語](../hu/README.md) | [印尼語](../id/README.md) | [義大利語](../it/README.md) | [日語](../ja/README.md) | [坎納達語](../kn/README.md) | [韓語](../ko/README.md) | [立陶宛語](../lt/README.md) | [馬來語](../ms/README.md) | [馬拉雅拉姆語](../ml/README.md) | [馬拉地語](../mr/README.md) | [尼泊爾語](../ne/README.md) | [奈及利亞皮欽語](../pcm/README.md) | [挪威語](../no/README.md) | [波斯語 (法爾西語)](../fa/README.md) | [波蘭語](../pl/README.md) | [巴西葡萄牙語](../pt-BR/README.md) | [葡萄牙語 (葡萄牙)](../pt-PT/README.md) | [旁遮普語 (古魯穆基文)](../pa/README.md) | [羅馬尼亞語](../ro/README.md) | [俄語](../ru/README.md) | [塞爾維亞語 (西里爾字母)](../sr/README.md) | [斯洛伐克語](../sk/README.md) | [斯洛維尼亞語](../sl/README.md) | [西班牙語](../es/README.md) | [斯瓦希里語](../sw/README.md) | [瑞典語](../sv/README.md) | [他加祿語 (菲律賓語)](../tl/README.md) | [坦米爾語](../ta/README.md) | [泰盧固語](../te/README.md) | [泰語](../th/README.md) | [土耳其語](../tr/README.md) | [烏克蘭語](../uk/README.md) | [烏爾都語](../ur/README.md) | [越南語](../vi/README.md)
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> **偏好本地複製？**
> 本儲存庫包含50多種語言的翻譯，會大幅增加下載大小。若想下載不含翻譯的版本，請使用稀疏檢出：
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>
> 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：
>
> **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'
> ```
> 這樣可以讓您以更快的速度取得完成課程所需的所有內容。
>
> **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。
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**如果您希望支援更多其他語言，請參考此連結 [here](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
**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)**
## 加入社群
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
## 您將學習什麼
## 你將學習到的內容
**[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
在本課程中，您將學習：
本課程將教你：
* 不同的人工智慧方法，包括「老派」的符號方法，利用**知識表示**和推理 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))。
* **神經網路**和**深度學習**，是現代人工智慧的核心。我們將通過兩個最受歡迎的框架 — [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 和 [PyTorch](http://pytorch.org) 的程式碼，說明這些重要主題背後的概念。
* 用於處理圖像和文字的**神經架構**。我們會涵蓋近期模型，但在最新技術方面可能會稍有不足。
* 較不常見的人工智慧方法，如**遺傳演算法**和**多代理系統**。
* 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**。
本課程不涵蓋的內容：
本課程不涵蓋：
> [在 Microsoft Learn 集合中查找本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [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)
* **商業中的人工智慧**案例。建議參考 Microsoft Learn 的 [業務使用者人工智慧入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，或與 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發的 [AI 商學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。
* **經典機器學習**，在我們的 [機器學習入門課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) 中已有很好的說明。
* 使用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建立的實務 AI 應用。建議先從 Microsoft Learn 的 [視覺](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[自然語言處理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、**[Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等模組開始。
* 特定的機器學習**雲端框架**，如 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 或 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)。建議參考 [使用 Azure Machine Learning 建置並運作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 與 [使用 Azure Databricks 建置並運作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。
* **對話式人工智慧**和**聊天機器人**。另有專門的 [建立對話式人工智慧解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑，也可參考 [這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 了解更多細節。
* 深度學習背後的**深度數學**。推薦參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 所著的 [深度學習](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，該書亦可線上閱覽：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。
* **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/)。
想要對 _雲端 AI_ 主題有個輕鬆的入門，可參考 [Azure 人工智慧入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。
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。
# 課程內容
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設定開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| 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 | [人工智慧簡介與歷史](./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** |
| 02 | [知識表示與專家系統](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [專家系統](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [本體論](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[概念圖](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**神經網路介紹**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [單層感知器](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [多層感知器與建立我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [框架介紹（PyTorch/TensorFlow）與過度擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**電腦視覺**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [在 Microsoft Azure 探索電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 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 | [卷積神經網路](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [預訓練網路與轉移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自動編碼器與變分自動編碼器（VAE）](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [生成對抗網路與藝術風格轉移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [物體偵測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 及 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [自編碼器與變分自編碼器](./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) |
| 12 | [語義分割。U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**自然語言處理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [在 Microsoft Azure 探索自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [文本表示。詞袋模型（Bow）/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [語意詞向量。Word2Vec 與 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [語言模型。訓練你自己的詞向量](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [循環神經網路](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [生成式循環網路](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [變換器。BERT](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 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) | |
| 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、提示編程與少量樣本任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| 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 | [基因演算法](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [筆記本](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 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) |
| 23 | [多代理系統](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **人工智慧倫理** | | |
| 24 | [人工智慧倫理與負責任的 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 負責任的 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **額外內容** | | |
| 25 | [多模態網路、CLIP 與 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 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) | |
## 每堂課包含
## 每課包含
* 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。
* 預讀教材
* 可執行的 Jupyter 筆記本，通常依框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）提供。筆記本內同時包含大量理論內容，為深入了解主題，您需要至少參考其中一個版本（PyTorch 或 TensorFlow）。
* 部分主題提供 **實驗室**，讓您有機會把所學應用於具體問題。
* 部份章節附有相關主題的[**微軟學習平台（MS Learn）**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)模組連結。
## 開始
## 開始學習
### 🎯 AI 新手從這裡開始！
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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：
如果您是 AI 完全新手，想快速體驗動手範例，請查看我們的[**初學者友好範例**](./examples/README.md)！這些範例包括：
- 🌟 **Hello AI 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** — 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 **簡單神經網路** — 從頭建立一個神經網路
這些範例旨在幫助您在深入完整課程前理解 AI 概念。
- 🖼️ **影像分類器** - 帶詳細註解的影像分類
- 💬 **文字情感分析** - 分析正面/負面文字
### 📚 完整課程設置
這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前了解 AI 概念。
### 📚 完整課程設定
- 我們已建立一個[設定課程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 來協助你設定開發環境。 - 對於教育者，我們也建立了一個[課程設定教學](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
- 如何在 VSCode 或 Codespace 中 [執行程式碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 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)！
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若在開發中有產品反饋或疑問，歡迎造訪我們的[Azure AI Foundry 開發者論壇](https://aka.ms/foundry/forum)
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)
## 測驗
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> **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。
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* **🔥 編輯：** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), 博士
* **🎨 筆記插畫家：** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 測驗創建者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 主要貢獻者：** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ 主要作者：** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)，博士
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* **✅ 測驗創作者：** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI)，[MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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## 其他課程
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### LangChain
@ -180,7 +189,7 @@
[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 生成式 AI 系列
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -188,7 +197,7 @@
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 核心學習
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Copilot 系列
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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