AI-For-Beginners/translations/ru
leestott 1689a2fdf9 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 12:09:18 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 12:09:18 +00:00
lessons 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 12:09:18 +00:00
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 12:09:18 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 12:09:18 +00:00

README.md

GitHub license
GitHub contributors
GitHub issues
GitHub pull-requests
PRs Welcome

GitHub watchers
GitHub forks
GitHub stars
Binder
Gitter

Искусственный интеллект для начинающих - учебная программа

Скетчноут от (@girlie_mac)
Искусственный интеллект для начинающих - Скетчноут от @girlie_mac

Исследуйте мир Искусственного интеллекта (AI) с нашей 12-недельной учебной программой, включающей 24 урока! Она содержит практические занятия, тесты и лабораторные работы. Программа подходит для начинающих и охватывает такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, а также вопросы этики в AI.

Чему вы научитесь

Майндмэп курса

В рамках этой учебной программы вы изучите:

  • Различные подходы к искусственному интеллекту, включая "старый добрый" символический подход с представлением знаний и рассуждением (GOFAI).
  • Нейронные сети и глубокое обучение, которые лежат в основе современного AI. Мы объясним концепции этих важных тем с помощью кода в двух самых популярных фреймворках - TensorFlow и PyTorch.
  • Нейронные архитектуры для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим современные модели, хотя они могут немного уступать передовым.
  • Менее популярные подходы к AI, такие как генетические алгоритмы и многокомпонентные системы.

Чего мы не будем рассматривать в этой учебной программе:

Найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn

Для мягкого введения в темы AI в облаке вы можете рассмотреть учебный путь Начало работы с искусственным интеллектом на Azure.

Содержание

Ссылка на урок PyTorch/Keras/TensorFlow Лабораторная работа
0 Настройка курса Настройка среды разработки
I Введение в AI
01 Введение и история AI - -
II Символический AI
02 Представление знаний и экспертные системы Экспертные системы / Онтология /Граф концепций
III Введение в нейронные сети
03 Перцептрон Ноутбук Лабораторная работа
04 Многослойный перцептрон и создание собственного фреймворка Ноутбук Лабораторная работа
05 Введение в фреймворки (PyTorch/TensorFlow) и переобучение PyTorch / Keras / TensorFlow Лабораторная работа
IV Компьютерное зрение PyTorch / TensorFlow Исследование компьютерного зрения на Microsoft Azure
06 Введение в компьютерное зрение. OpenCV Ноутбук Лабораторная работа
07 Сверточные нейронные сети & Архитектуры CNN PyTorch /TensorFlow Лабораторная работа
08 Предобученные сети и перенос обучения и Трюки для обучения PyTorch / TensorFlow Лабораторная работа
09 Автокодировщики и вариационные автокодировщики (VAE) PyTorch / TensorFlow
10 Генеративно-состязательные сети и перенос художественного стиля PyTorch / TensorFlow
11 Обнаружение объектов TensorFlow Лабораторная работа
12 Семантическая сегментация. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Обработка естественного языка PyTorch /TensorFlow Изучение обработки естественного языка на Microsoft Azure
13 Представление текста. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Семантические векторные представления слов. Word2Vec и GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Моделирование языка. Обучение собственных векторных представлений PyTorch / TensorFlow Лабораторная работа
16 Рекуррентные нейронные сети PyTorch / TensorFlow
17 Генеративные рекуррентные сети PyTorch / TensorFlow Лабораторная работа
18 Трансформеры. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Распознавание именованных сущностей TensorFlow Лабораторная работа
20 Большие языковые модели, программирование подсказок и задачи с малым количеством примеров PyTorch
VI Другие методы ИИ
21 Генетические алгоритмы Ноутбук
22 Глубокое обучение с подкреплением PyTorch /TensorFlow Лабораторная работа
23 Мультиагентные системы
VII Этика ИИ
24 Этика ИИ и ответственный ИИ Microsoft Learn: Принципы ответственного ИИ
IX Дополнения
25 Мультимодальные сети, CLIP и VQGAN Ноутбук

Каждая лекция включает

  • Материалы для предварительного изучения
  • Исполняемые Jupyter-ноутбуки, которые часто специфичны для фреймворка (PyTorch или TensorFlow). Исполняемый ноутбук также содержит много теоретического материала, поэтому для понимания темы необходимо изучить хотя бы одну версию ноутбука (PyTorch или TensorFlow).
  • Лабораторные работы, доступные для некоторых тем, которые дают возможность применить изученный материал к конкретной задаче.
  • Некоторые разделы содержат ссылки на модули MS Learn, охватывающие связанные темы.

Начало работы

Следуйте этим шагам:

Сделайте форк репозитория: Нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы.

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Не забудьте поставить звезду (🌟) этому репозиторию, чтобы легче найти его позже.

Познакомьтесь с другими учащимися

Присоединяйтесь к нашему официальному AI Discord серверу, чтобы познакомиться и наладить связи с другими учащимися, проходящими этот курс, и получить поддержку.

Если у вас есть отзывы о продукте или вопросы во время разработки, посетите наш Azure AI Foundry Developer Forum

Викторины

Примечание о викторинах: Все викторины находятся в папке Quiz-app в etc\quiz-app. Они связаны с уроками, и приложение для викторин можно запускать локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке quiz-app. Локализация викторин осуществляется постепенно.

Нужна помощь

Есть предложения или нашли ошибки в коде или орфографии? Создайте issue или pull request.

Особая благодарность

Другие учебные материалы

Наша команда создает и другие учебные материалы! Ознакомьтесь:

Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.