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人工智能入門 - 課程大綱
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| 人工智能入門 - 由 @girlie_mac 繪製的速寫筆記 |
探索 人工智能 (AI) 的世界，透過我們為期12週、共24課的課程大綱！課程包括實用的教學、測驗和實驗室練習。此課程適合初學者，涵蓋工具如 TensorFlow 和 PyTorch，以及人工智能的倫理問題。
🌐 多語言支持
透過 GitHub Action 支持 (自動化且始終保持最新)
阿拉伯語 | 孟加拉語 | 保加利亞語 | 緬甸語 | 中文 (簡體) | 中文 (繁體，香港) | 中文 (繁體，澳門) | 中文 (繁體，台灣) | 克羅地亞語 | 捷克語 | 丹麥語 | 荷蘭語 | 愛沙尼亞語 | 芬蘭語 | 法語 | 德語 | 希臘語 | 希伯來語 | 印地語 | 匈牙利語 | 印尼語 | 意大利語 | 日語 | 韓語 | 立陶宛語 | 馬來語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 挪威語 | 波斯語 (法爾西) | 波蘭語 | 葡萄牙語 (巴西) | 葡萄牙語 (葡萄牙) | 旁遮普語 (古木基文) | 羅馬尼亞語 | 俄語 | 塞爾維亞語 (西里爾文) | 斯洛伐克語 | 斯洛文尼亞語 | 西班牙語 | 斯瓦希里語 | 瑞典語 | 塔加洛語 (菲律賓語) | 泰米爾語 | 泰語 | 土耳其語 | 烏克蘭語 | 烏爾都語 | 越南語
如果您希望支持更多翻譯語言，請參考 此處
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您將學到什麼
在這個課程中，您將學到：
- 人工智能的不同方法，包括傳統的符號方法，使用 知識表示 和推理 (GOFAI)。
- 神經網絡 和 深度學習，這是現代人工智能的核心。我們將使用兩個最流行的框架 TensorFlow 和 PyTorch 的代碼來說明這些重要主題背後的概念。
- 用於處理圖像和文本的 神經架構。我們將涵蓋最近的模型，但可能在最前沿技術方面有所不足。
- 不太流行的人工智能方法，例如 遺傳算法 和 多代理系統。
我們不會在此課程中涵蓋：
- 人工智能在商業中的應用案例。建議參加 商業用戶人工智能入門 的學習路徑，或由 INSEAD 合作開發的 AI 商業學院。
- 經典機器學習，這在我們的 機器學習入門課程 中有詳細描述。
- 使用 認知服務 構建的實際人工智能應用。建議從 Microsoft Learn 的模組開始，例如 視覺、自然語言處理、Azure OpenAI Service 的生成式人工智能 等。
- 特定的機器學習 雲框架，例如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建議使用 Azure Machine Learning 構建和運營機器學習解決方案 和 Azure Databricks 構建和運營機器學習解決方案 的學習路徑。
- 對話式人工智能 和 聊天機器人。有一個單獨的 創建對話式人工智能解決方案 學習路徑，您也可以參考 這篇博客文章 了解更多細節。
- 深度學習背後的數學。建議閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的 深度學習，也可在線獲取 https://www.deeplearningbook.org/。
如果您想要輕鬆了解 雲端人工智能 主題，可以考慮參加 Azure 人工智能入門 的學習路徑。
課程內容
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)。可執行的筆記本也包含大量理論材料，因此要理解主題，至少需要完成一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 實驗室（部分主題提供），讓您有機會將所學材料應用於特定問題。
- 部分章節包含指向 MS Learn 模組的連結，涵蓋相關主題。
開始學習
🎯 AI 初學者？從這裡開始！
如果您完全是 AI 初學者，並希望快速上手，請查看我們的 初學者友好示例！這些示例包括：
- 🌟 Hello AI World - 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 簡單神經網絡 - 從零開始建立神經網絡
- 🖼️ 圖像分類器 - 帶有詳細註解的圖像分類
- 💬 文本情感分析 - 分析正面/負面文本
這些示例旨在幫助您在深入學習完整課程之前理解 AI 概念。
📚 完整課程設置
- 我們已經建立了一個設定課程，幫助你設置開發環境。
- 對於教育工作者，我們也準備了一個課程設置教學！
- 如何在 VSCode 或 Codepace 中執行程式碼
請按照以下步驟操作：
分叉倉庫：點擊頁面右上角的 "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（🌟），方便日後找到。
與其他學員交流
加入我們的官方 AI Discord 伺服器，與其他學員交流並獲得支持。
如果在建構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。
測驗
關於測驗的說明：所有測驗都包含在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中，或線上版本。測驗在課程中有連結，測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure；請按照
quiz-app資料夾中的指示操作。測驗正在逐步本地化。
需要幫助
有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？請提出問題或創建拉取請求。
特別感謝
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov，博士
- 🔥 編輯： Jen Looper，博士
- 🎨 手繪插圖： Tomomi Imura
- ✅ 測驗創作者： Lateefah Bello，MLSA
- 🙏 核心貢獻者： Evgenii Pishchik
其他課程
我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：
Azure / Edge / MCP / Agents
生成式 AI 系列
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核心學習
Copilot 系列
獲取幫助
如果你遇到困難或有關於建構 AI 應用程式的問題，請加入：
如果在建構過程中有產品反饋或錯誤，請訪問：
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