[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) # 人工智慧入門課程 - 課程大綱 || |:---:| | 人工智慧入門課程 - _由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 繪製的手繪筆記_ | 探索 **人工智慧** (AI) 的世界，透過我們為期 12 週、共 24 節課的課程！課程包含實作教學、測驗以及實驗室練習。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及人工智慧的倫理議題。 ### 🌐 多語言支援 #### 透過 GitHub Action 支援 (自動化且保持最新) [法文](../fr/README.md) | [西班牙文](../es/README.md) | [德文](../de/README.md) | [俄文](../ru/README.md) | [阿拉伯文](../ar/README.md) | [波斯文 (法爾西)](../fa/README.md) | [烏爾都文](../ur/README.md) | [中文 (簡體)](../zh/README.md) | [中文 (繁體，澳門)](./README.md) | [中文 (繁體，香港)](../hk/README.md) | [中文 (繁體，台灣)](../tw/README.md) | [日文](../ja/README.md) | [韓文](../ko/README.md) | [印地文](../hi/README.md) | [孟加拉文](../bn/README.md) | [馬拉地文](../mr/README.md) | [尼泊爾文](../ne/README.md) | [旁遮普文 (古木基文)](../pa/README.md) | [葡萄牙文 (葡萄牙)](../pt/README.md) | [葡萄牙文 (巴西)](../br/README.md) | [義大利文](../it/README.md) | [波蘭文](../pl/README.md) | [土耳其文](../tr/README.md) | [希臘文](../el/README.md) | [泰文](../th/README.md) | [瑞典文](../sv/README.md) | [丹麥文](../da/README.md) | [挪威文](../no/README.md) | [芬蘭文](../fi/README.md) | [荷蘭文](../nl/README.md) | [希伯來文](../he/README.md) | [越南文](../vi/README.md) | [印尼文](../id/README.md) | [馬來文](../ms/README.md) | [他加祿文 (菲律賓)](../tl/README.md) | [斯瓦希里文](../sw/README.md) | [匈牙利文](../hu/README.md) | [捷克文](../cs/README.md) | [斯洛伐克文](../sk/README.md) | [羅馬尼亞文](../ro/README.md) | [保加利亞文](../bg/README.md) | [塞爾維亞文 (西里爾字母)](../sr/README.md) | [克羅埃西亞文](../hr/README.md) | [斯洛維尼亞文](../sl/README.md) | [烏克蘭文](../uk/README.md) | [緬甸文 (緬甸)](../my/README.md) **如果您希望支援其他語言，請參考 [此處](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) 列出的支援語言** ## 加入社群 [](https://discord.gg/kzRShWzttr) ## 您將學到什麼 **[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** 在這門課程中，您將學到： * 不同的人工智慧方法，包括「經典」符號方法，透過 **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**，這是現代人工智慧的核心。我們將使用兩個最受歡迎的框架 [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。 * 用於處理影像和文字的 **神經架構**。我們將涵蓋近期的模型，但可能稍微缺乏最前沿的技術。 * 不太流行的人工智慧方法，例如 **遺傳演算法** 和 **多代理系統**。 我們不會在這門課程中涵蓋： > [在 Microsoft Learn 集合中找到所有額外的課程資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * **人工智慧在商業中的應用案例**。建議參加 [商業用戶的人工智慧入門](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**，這在我們的 [機器學習入門課程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) 中有詳細描述。 * 使用 **[認知服務](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 建立的實際人工智慧應用。建議從 Microsoft Learn 的模組開始，例如 [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 Service 的生成式人工智慧](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等。 * 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)。建議使用 [Azure Machine Learning 建立和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 [Azure Databricks 建立和操作機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。 * **對話式人工智慧** 和 **聊天機器人**。有一個單獨的 [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，您也可以參考 [這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 了解更多細節。 * **深度學習的數學基礎**。建議參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著的 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)，此書也可在線上取得：[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。 若想輕鬆入門 _雲端人工智慧_ 主題，建議參加 [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。 # 課程內容 | | 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 | [人工智慧的簡介與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **符號人工智慧** | | 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](./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)| [探索 Microsoft Azure 上的電腦視覺](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | | 06 | [電腦視覺介紹. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [自編碼器與變分自編碼器（VAEs）](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | | 10 | [生成對抗網絡（GANs）與藝術風格遷移](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [物件偵測](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [實驗](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [語義分割. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | | V | [**自然語言處理**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [探索 Microsoft Azure 上的自然語言處理](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [文本表示. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [語義詞嵌入. Word2Vec 和 GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | | 15 | [語言建模. 訓練自己的嵌入](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./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（RNNs）](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | | 17 | [生成型循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.md) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.md) | [實驗](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [Transformer. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | | 19 | [命名實體識別（NER）](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](./lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [實驗](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | | 20 | [大型語言模型、提示編程與少樣本任務](./lessons/5-NLP/20-LangModels/READMELargeLang.md) | [PyTorch](./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) | | | 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 | [多模態網絡、CLIP 和 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [筆記本](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## 每個課程包含 * 預讀材料 * 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（**PyTorch** 或 **TensorFlow**）。可執行的筆記本還包含大量理論材料，因此要理解主題，您需要至少完成一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。 * **實驗**（Labs）可用於某些主題，讓您有機會將所學材料應用於特定問題。 * 部分章節包含指向 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的連結，涵蓋相關主題。 ## 開始使用 - 我們已創建 [設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md)，幫助您設置開發環境。 - 對於教育工作者，我們也創建了 [課程設置指南](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)！ - 如何 [在 VSCode 或 Codepace 中運行代碼](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) 請按照以下步驟： 分叉（Fork）倉庫：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 克隆（Clone）倉庫：`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` 別忘了給此倉庫加星（🌟），以便日後更容易找到。 ## 與其他學習者交流 加入我們的 [官方 AI Discord 伺服器](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)，與其他學習者交流並獲得支持。 如果您在構建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 > **關於測驗的注意事項**：所有測驗都包含在 Quiz-app 資料夾中，位於 etc\quiz-app，或[線上版本](https://ff-quizzes.netlify.app/)。它們已在課程中連結，測驗應用程式可以在本地執行或部署到 Azure；請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示操作。測驗正在逐步進行本地化。 ## 幫助需求 您有任何建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？請提交一個問題或建立一個拉取請求。 ## 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 * **🎨 手繪筆記插畫師：** [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) ## 其他課程 我們的團隊還製作了其他課程！請查看以下內容： - [生成式 AI 初學者課程](https://aka.ms/genai-beginners) - [生成式 AI 初學者課程 .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) - [使用 JavaScript 的生成式 AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [使用 Java 的生成式 AI](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java) - [AI 初學者課程](https://aka.ms/ai-beginners) - [資料科學初學者課程](https://aka.ms/datascience-beginners) - [機器學習初學者課程](https://aka.ms/ml-beginners) - [網路安全初學者課程](https://github.com/microsoft/Security-101) - [網頁開發初學者課程](https://aka.ms/webdev-beginners) - [物聯網初學者課程](https://aka.ms/iot-beginners) - [XR 開發初學者課程](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [精通 GitHub Copilot 的智能應用](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming) - [精通 GitHub Copilot 的 C#/.NET 開發者課程](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [選擇你的 Copilot 冒險之旅](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) --- **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。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原始語言的文件作為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解讀概不負責。