[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [![](https://dcbadge.vercel.app/api/server/ByRwuEEgH4)](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) # 人工智慧入門課程 - 一個完整的課程 |![由 @girlie_mac 繪製的速記圖 https://twitter.com/girlie_mac](../../lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| |:---:| | 人工智慧入門課程 - _速記圖由 [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 繪製_ | 透過我們為期 12 週、共 24 節課的課程,探索 **人工智慧** (AI) 的世界!課程包含實用的教學、測驗和實驗室練習。這是一個適合初學者的課程,涵蓋了像 TensorFlow 和 PyTorch 這樣的工具,以及 AI 的倫理議題。 ### 🌐 多語言支援 #### 透過 GitHub Action 支援(自動化且始終保持最新) [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)](../mo/README.md) | [中文 (繁體,香港)](../hk/README.md) | [中文 (繁體,台灣)](./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 [這裡](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## 加入社群 [![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr) ## 您將學到什麼 **[課程心智圖](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** 在這個課程中,您將學到: * 不同的人工智慧方法,包括「經典的」符號方法,使用 **知識表徵** 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 AI 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**。我們將涵蓋一些近期的模型,但可能不包括最前沿的技術。 * 不太常見的 AI 方法,例如 **遺傳演算法** 和 **多代理系統**。 我們不會在這個課程中涵蓋: > [在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * **AI 在商業中的應用案例**。建議參加 [商業用戶的 AI 入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑,或 [AI 商業學院](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum),由 [INSEAD](https://www.insead.edu/) 合作開發。 * **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)** 構建的實際 AI 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)、**[使用 Azure OpenAI 服務的生成式 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 等。 * 特定的 ML **雲框架**,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 [使用 Azure Machine Learning 構建和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) 和 [使用 Azure Databricks 構建和運營機器學習解決方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。 * **對話式 AI** 和 **聊天機器人**。有一個單獨的 [創建對話式 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,您也可以參考 [這篇部落格文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) 獲取更多細節。 * **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),該書也可在線上獲取:[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)。 如果您想要輕鬆入門 _雲端 AI_ 主題,可以考慮參加 [在 Azure 上開始人工智慧之旅](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 學習路徑。 # 課程內容 | | 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [課程設置](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [設置您的開發環境](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**AI 簡介**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [AI 的簡介與歷史](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **符號 AI** | | 02 | [知識表徵與專家系統](./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 | [多層感知器與創建我們自己的框架](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [筆記本](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | | 05 | [框架介紹(PyTorch/TensorFlow)與過擬合](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | | IV | [**電腦視覺**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [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 | [電腦視覺入門. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [筆記本](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [卷積神經網絡](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 架構](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [預訓練網絡與遷移學習](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 和 [訓練技巧](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [實驗室](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [自編碼器與變分自編碼器 (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 | [物體檢測](./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) | [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) | [實驗室](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [循環神經網絡 (RNN)](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | | 17 | [生成式循環網絡](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.md) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.md) | [實驗室](./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) | [實驗室](./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: 負責任的 AI 原則](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | | IX | **附加內容** | | | | 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) | | ## 每節課包含 * 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,因此為了理解主題,您需要至少閱讀一個版本的筆記本(PyTorch 或 TensorFlow)。 * **實驗室**(部分主題提供),讓您有機會將所學應用於具體問題。 * 某些部分包含指向 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 模組的鏈接,涵蓋相關主題。 ## 開始學習 - 我們已經創建了一個 [設置課程](./lessons/0-course-setup/setup.md) 幫助您設置開發環境。 - 對於教育者,我們還創建了一個 [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) 請按照以下步驟操作: 分叉此倉庫:點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。 克隆倉庫:`git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` 別忘了給這個倉庫加星標 (🌟),以便以後更容易找到。 ## 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 > **關於測驗的一點說明**:所有測驗都存放在 Quiz-app 資料夾中,路徑為 etc\quiz-app,或者可以[在線訪問這裡](https://ff-quizzes.netlify.app/)。這些測驗已經在課程中進行了連結。測驗應用程式可以在本地運行,也可以部署到 Azure;請按照 `quiz-app` 資料夾中的指示操作。測驗內容正在逐步進行本地化。 ## 尋求協助 您有任何建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎?請提出問題或建立拉取請求。 ## 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!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 用於代理性使用](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming) - [精通 GitHub Copilot 用於 C#/.NET 開發者](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [選擇你的 Copilot 冒險](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) --- **免責聲明**: 本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯,請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊,建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。