9e5d5a078b
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Kunstig intelligens for nybegynnere - Et pensum
 |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote av @girlie_mac |
Utforsk verden av Kunstig intelligens (AI) med vårt 12-ukers, 24-leksjons pensum! Det inkluderer praktiske leksjoner, quizzer og laboratorier. Pensumet er nybegynnervennlig og dekker verktøy som TensorFlow og PyTorch, samt etikk innen AI.
🌐 Støtte for flere språk
Støttet via GitHub Action (Automatisk & Alltid Oppdatert)
Arabisk | Bengali | Bulgarsk | Burmesisk (Myanmar) | Kinesisk (Forenklet) | Kinesisk (Tradisjonell, Hong Kong) | Kinesisk (Tradisjonell, Macau) | Kinesisk (Tradisjonell, Taiwan) | Kroatisk | Tsjekkisk | Dansk | Nederlandsk | Estisk | Finsk | Fransk | Tysk | Gresk | Hebraisk | Hindi | Ungarsk | Indonesisk | Italiensk | Japansk | Koreansk | Litauisk | Malayisk | Marathi | Nepali | Norsk | Persisk (Farsi) | Polsk | Portugisisk (Brasil) | Portugisisk (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumensk | Russisk | Serbisk (Kyrillisk) | Slovakisk | Slovensk | Spansk | Swahili | Svensk | Tagalog (Filippinsk) | Tamil | Thai | Tyrkisk | Ukrainsk | Urdu | Vietnamesisk
Hvis du ønsker å ha flere oversettelsesspråk støttet, er de listet opp her
Bli med i fellesskapet
Hva du vil lære
I dette pensumet vil du lære:
- Ulike tilnærminger til Kunstig intelligens, inkludert den "gode gamle" symbolske tilnærmingen med Kunnskapsrepresentasjon og resonnering (GOFAI).
- Nevrale nettverk og Dyp læring, som er kjernen i moderne AI. Vi vil illustrere konseptene bak disse viktige temaene ved hjelp av kode i to av de mest populære rammeverkene - TensorFlow og PyTorch.
- Nevrale arkitekturer for arbeid med bilder og tekst. Vi vil dekke nyere modeller, men kan mangle litt på det nyeste innen forskning.
- Mindre populære AI-tilnærminger, som Genetiske algoritmer og Multi-Agent Systemer.
Hva vi ikke vil dekke i dette pensumet:
Finn alle tilleggsmaterialer for dette kurset i vår Microsoft Learn-samling
- Forretningscaser for bruk av AI i næringslivet. Vurder å ta Introduksjon til AI for forretningsbrukere læringssti på Microsoft Learn, eller AI Business School, utviklet i samarbeid med INSEAD.
- Klassisk maskinlæring, som er godt beskrevet i vårt Maskinlæring for nybegynnere-pensum.
- Praktiske AI-applikasjoner bygget ved hjelp av Cognitive Services. For dette anbefaler vi at du starter med moduler på Microsoft Learn for visjon, naturlig språkbehandling, Generativ AI med Azure OpenAI Service og andre.
- Spesifikke ML Skyrammeverk, som Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, eller Azure Databricks. Vurder å bruke Bygg og drift maskinlæringsløsninger med Azure Machine Learning og Bygg og drift maskinlæringsløsninger med Azure Databricks læringsstier.
- Samtale-AI og Chatbots. Det finnes en egen Lag samtale-AI-løsninger læringssti, og du kan også referere til denne bloggposten for mer detaljer.
- Dyp matematikk bak dyp læring. For dette vil vi anbefale Deep Learning av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville, som også er tilgjengelig online på https://www.deeplearningbook.org/.
For en enkel introduksjon til AI i skyen-temaer kan du vurdere å ta Kom i gang med kunstig intelligens på Azure læringssti.
Innhold
Hver leksjon inneholder
- Forhåndslesingsmateriale
- Kjørbare Jupyter Notebooks, som ofte er spesifikke for rammeverket (PyTorch eller TensorFlow). Den kjørbare notebooken inneholder også mye teoretisk materiale, så for å forstå emnet må du gå gjennom minst én versjon av notebooken (enten PyTorch eller TensorFlow).
- Labs tilgjengelig for noen emner, som gir deg muligheten til å prøve å anvende materialet du har lært på et spesifikt problem.
- Noen seksjoner inneholder lenker til MS Learn moduler som dekker relaterte emner.
Kom i gang
🎯 Ny til AI? Start her!
Hvis du er helt ny til AI og ønsker raske, praktiske eksempler, sjekk ut våre Eksempler for nybegynnere! Disse inkluderer:
- 🌟 Hello AI World - Ditt første AI-program (mønsterkjennelse)
- 🧠 Enkel nevralt nettverk - Bygg et nevralt nettverk fra bunnen av
- 🖼️ Bildeklassifisering - Klassifiser bilder med detaljerte kommentarer
- 💬 Tekstfølelser - Analyser positiv/negativ tekst
Disse eksemplene er designet for å hjelpe deg med å forstå AI-konsepter før du dykker inn i hele læreplanen.
📚 Fullstendig oppsett av læreplanen
- Vi har laget en oppsett-leksjon for å hjelpe deg med å sette opp ditt utviklingsmiljø.
- For lærere har vi også laget en oppsett-leksjon for pensum!
- Hvordan kjøre koden i VSCode eller Codepace
Følg disse stegene:
Fork repoet: Klikk på "Fork"-knappen øverst til høyre på denne siden.
Klon repoet: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Ikke glem å stjerne (🌟) dette repoet for å finne det enklere senere.
Møt andre lærende
Bli med på vår offisielle AI Discord-server for å møte og nettverke med andre som tar dette kurset, og få støtte.
Hvis du har produktfeedback eller spørsmål mens du bygger, besøk vårt Azure AI Foundry Developer Forum
Quizer
En merknad om quizer: Alle quizer finnes i Quiz-app-mappen i etc\quiz-app, eller Online Her. De er lenket fra leksjonene, og quiz-appen kan kjøres lokalt eller distribueres til Azure; følg instruksjonene i
quiz-app-mappen. De blir gradvis lokalisert.
Hjelp ønskes
Har du forslag eller funnet skrivefeil eller kodefeil? Opprett en issue eller lag en pull request.
Spesiell takk
- ✍️ Hovedforfatter: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Redaktør: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-illustratør: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-skaper: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Kjernebidragsytere: Evgenii Pishchik
Andre pensum
Vårt team produserer andre pensum! Sjekk ut:
Azure / Edge / MCP / Agenter
Generativ AI-serie
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Kjerneopplæring
Copilot-serie
Få hjelp
Hvis du står fast eller har spørsmål om å bygge AI-apper, bli med:
Hvis du har produktfeedback eller feil mens du bygger, besøk:
Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokumentet er oversatt ved hjelp av AI-oversettelsestjenesten Co-op Translator. Selv om vi streber etter nøyaktighet, vær oppmerksom på at automatiserte oversettelser kan inneholde feil eller unøyaktigheter. Det originale dokumentet på dets opprinnelige språk bør anses som den autoritative kilden. For kritisk informasjon anbefales profesjonell menneskelig oversettelse. Vi er ikke ansvarlige for eventuelle misforståelser eller feiltolkninger som oppstår ved bruk av denne oversettelsen.