AI-For-Beginners/translations/sl
leestott 9e5d5a078b 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-24 09:31:36 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
examples 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 11:56:00 +00:00
lessons 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 19:00:30 +00:00
AGENTS.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-24 09:31:36 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
troubleshoot.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00

README.md

GitHub licenca GitHub prispevki GitHub težave GitHub zahteve za spremembe PRs Welcome

GitHub opazovalci GitHub vilice GitHub zvezdice Binder Gitter

Umetna inteligenca za začetnike - Kurikulum

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI za začetnike - Sketchnote avtorice @girlie_mac

Raziskujte svet umetne inteligence (AI) z našim 12-tedenskim kurikulumom, ki vključuje 24 lekcij! Vključuje praktične lekcije, kvize in laboratorijske vaje. Kurikulum je prijazen začetnikom in pokriva orodja, kot so TensorFlow in PyTorch, ter etiko v AI.

🌐 Podpora za več jezikov

Podprto prek GitHub Action (Avtomatizirano in vedno posodobljeno)

Arabščina | Bengalščina | Bolgarščina | Burmanščina (Mjanmar) | Kitajščina (poenostavljena) | Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong) | Kitajščina (tradicionalna, Macao) | Kitajščina (tradicionalna, Tajvan) | Hrvaščina | Češčina | Danščina | Nizozemščina | Estonščina | Finščina | Francoščina | Nemščina | Grščina | Hebrejščina | Hindijščina | Madžarščina | Indonezijščina | Italijanščina | Japonščina | Korejščina | Litovščina | Malajščina | Maratščina | Nepalščina | Norveščina | Perzijščina (Farsi) | Poljščina | Portugalščina (Brazilija) | Portugalščina (Portugalska) | Pandžabščina (Gurmukhi) | Romunščina | Ruščina | Srbščina (cirilica) | Slovaščina | Slovenščina | Španščina | Svahili | Švedščina | Tagalog (Filipino) | Tamilščina | Tajščina | Turščina | Ukrajinščina | Urdu | Vietnamščina

Če želite dodati dodatne prevode, so podprti jeziki navedeni tukaj

Pridružite se skupnosti

Azure AI Discord

Kaj se boste naučili

Miselni zemljevid tečaja

V tem kurikulumu se boste naučili:

  • Različne pristope k umetni inteligenci, vključno z "dobrim starim" simbolnim pristopom z predstavitvijo znanja in sklepanjem (GOFAI).
  • Nevronske mreže in globoko učenje, ki sta jedro sodobne umetne inteligence. Koncepte teh pomembnih tem bomo ponazorili s kodo v dveh najbolj priljubljenih ogrodjih - TensorFlow in PyTorch.
  • Nevronske arhitekture za delo s slikami in besedilom. Pokrili bomo nedavne modele, vendar morda nekoliko manj sodobne.
  • Manj priljubljene pristope AI, kot so genetski algoritmi in sistemi z več agenti.

Kaj ne bomo pokrili v tem kurikulumu:

Vse dodatne vire za ta tečaj najdete v naši zbirki Microsoft Learn

Za uvod v teme AI v oblaku lahko razmislite o učni poti Get started with artificial intelligence on Azure.

Vsebina

Povezava do lekcije PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratorij
0 Nastavitev tečaja Nastavite svoje razvojno okolje
I Uvod v AI
01 Uvod in zgodovina AI - -
II Simbolna AI
02 Predstavitev znanja in ekspertni sistemi Ekspertni sistemi / Ontologija /Konceptni graf
III Uvod v nevronske mreže
03 Perceptron Zvezek Laboratorij
04 Večplastni perceptron in ustvarjanje lastnega ogrodja Zvezek Laboratorij
05 Uvod v ogrodja (PyTorch/TensorFlow) in prenaučenje PyTorch / Keras / TensorFlow Laboratorij
IV Računalniški vid PyTorch / TensorFlow Raziščite računalniški vid na Microsoft Azure
06 Uvod v računalniški vid. OpenCV Zvezek Laboratorij
07 Konvolucijske nevronske mreže & Arhitekture CNN PyTorch /TensorFlow Laboratorij
08 Vnaprej naučene mreže in prenos učenja in Triki pri učenju PyTorch / TensorFlow Laboratorij
09 Avtoenkoderji in VAEs PyTorch / TensorFlow
10 Generativne nasprotujoče mreže in prenos umetniškega sloga PyTorch / TensorFlow
11 Prepoznavanje objektov TensorFlow Laboratorij
12 Semantična segmentacija. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Obdelava naravnega jezika PyTorch /TensorFlow Raziščite obdelavo naravnega jezika na Microsoft Azure
13 Predstavitev besedila. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Semantične besedne vektorske predstavitve. Word2Vec in GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modeliranje jezika. Učenje lastnih vektorskih predstavitev PyTorch / TensorFlow Laboratorij
16 Rekurzivne nevronske mreže PyTorch / TensorFlow
17 Generativne rekurzivne mreže PyTorch / TensorFlow Laboratorij
18 Transformatorji. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Prepoznavanje imenovanih entitet TensorFlow Laboratorij
20 Veliki jezikovni modeli, programiranje pozivov in naloge z malo primeri PyTorch
VI Druge tehnike umetne inteligence
21 Genetski algoritmi Zvezek
22 Globoko okrepljeno učenje PyTorch /TensorFlow Laboratorij
23 Sistemi z več agenti
VII Etika umetne inteligence
24 Etika umetne inteligence in odgovorna umetna inteligenca Microsoft Learn: Načela odgovorne umetne inteligence
IX Dodatki
25 Večmodalne mreže, CLIP in VQGAN Zvezek

Vsaka lekcija vsebuje

  • Gradivo za predhodno branje
  • Izvedljive Jupyter zvezke, ki so pogosto specifični za posamezno ogrodje (PyTorch ali TensorFlow). Izvedljivi zvezek vsebuje tudi veliko teoretičnega gradiva, zato je za razumevanje teme potrebno preučiti vsaj eno različico zvezka (PyTorch ali TensorFlow).
  • Laboratoriji, ki so na voljo za nekatere teme, vam omogočajo, da pridobljeno znanje uporabite pri reševanju konkretnih problemov.
  • Nekateri razdelki vsebujejo povezave do modulov MS Learn, ki pokrivajo sorodne teme.

Začetek

🎯 Ste novi v umetni inteligenci? Začnite tukaj!

Če ste popolnoma novi v umetni inteligenci in želite hitre, praktične primere, si oglejte naše Primeri za začetnike! Ti vključujejo:

  • 🌟 Pozdravljen AI svet - Vaš prvi program umetne inteligence (prepoznavanje vzorcev)
  • 🧠 Preprosta nevronska mreža - Zgradite nevronsko mrežo iz nič
  • 🖼️ Razvrščevalnik slik - Razvrščanje slik s podrobnimi komentarji
  • 💬 Sentiment besedila - Analiza pozitivnega/negativnega besedila

Ti primeri so zasnovani tako, da vam pomagajo razumeti koncepte umetne inteligence, preden se poglobite v celoten učni načrt.

📚 Nastavitev celotnega učnega načrta

Sledite tem korakom:

Forkajte repozitorij: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani.

Klonirajte repozitorij: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Ne pozabite označiti (🌟) tega repozitorija, da ga boste lažje našli kasneje.

Spoznajte druge učence

Pridružite se našemu uradnemu AI Discord strežniku, da spoznate in se povežete z drugimi udeleženci tečaja ter pridobite podporo.

Če imate povratne informacije o izdelku ali vprašanja med gradnjo, obiščite naš Azure AI Foundry Developer Forum.

Kvizi

Opomba o kvizih: Vsi kvizi se nahajajo v mapi Quiz-app v etc\quiz-app, ali na spletu tukaj. Povezani so znotraj lekcij, aplikacijo za kvize pa lahko zaženete lokalno ali jo namestite na Azure; sledite navodilom v mapi quiz-app. Postopoma se lokalizirajo.

Potrebujemo pomoč

Imate predloge ali ste našli napake v črkovanju ali kodi? Odpnite težavo ali ustvarite pull request.

Posebna zahvala

Drugi učni načrti

Naša ekipa ustvarja tudi druge učne načrte! Oglejte si:

Azure / Edge / MCP / Agents

AZD za začetnike Edge AI za začetnike MCP za začetnike AI agenti za začetnike


Generativna serija AI

Generativna AI za začetnike Generativna AI (.NET) Generativna AI (Java) Generativna AI (JavaScript)


Osnovno učenje

ML za začetnike Podatkovna znanost za začetnike AI za začetnike Kibernetska varnost za začetnike Spletni razvoj za začetnike IoT za začetnike XR razvoj za začetnike


Serija Copilot

Copilot za AI parno programiranje Copilot za C#/.NET Copilot pustolovščina

Pomoč

Če se zataknete ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji AI aplikacij, se pridružite:

Azure AI Foundry Discord

Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med gradnjo, obiščite:

Azure AI Foundry Developer Forum


Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje AI Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku naj se šteje za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.