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人工智慧入門課程 - 教學大綱

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
人工智慧入門課程 - @girlie_mac 繪製的手繪筆記

探索 人工智慧 (AI) 的世界,透過我們為期 12 週、共 24 節課的教學大綱!課程包含實用的教學內容、測驗以及實驗室練習。這是一個適合初學者的課程,涵蓋了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,以及人工智慧的倫理議題。

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援 (自動化且始終保持最新)

阿拉伯文 | 孟加拉文 | 保加利亞文 | 緬甸文 | 簡體中文 | 繁體中文 (香港) | 繁體中文 (澳門) | 繁體中文 (台灣) | 克羅埃西亞文 | 捷克文 | 丹麥文 | 荷蘭文 | 愛沙尼亞文 | 芬蘭文 | 法文 | 德文 | 希臘文 | 希伯來文 | 印地文 | 匈牙利文 | 印尼文 | 義大利文 | 日文 | 韓文 | 立陶宛文 | 馬來文 | 馬拉地文 | 尼泊爾文 | 挪威文 | 波斯文 (法爾西) | 波蘭文 | 葡萄牙文 (巴西) | 葡萄牙文 (葡萄牙) | 旁遮普文 (古木基文) | 羅馬尼亞文 | 俄文 | 塞爾維亞文 (西里爾文) | 斯洛伐克文 | 斯洛文尼亞文 | 西班牙文 | 斯瓦希里文 | 瑞典文 | 塔加洛文 (菲律賓文) | 泰米爾文 | 泰文 | 土耳其文 | 烏克蘭文 | 烏爾都文 | 越南文

如果您希望支援其他語言,請參考 此處

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您將學到什麼

課程心智圖

在這份教學大綱中,您將學到:

  • 不同的人工智慧方法,包括「經典」符號方法,透過 知識表示 和推理 (GOFAI)。
  • 神經網路深度學習,這是現代人工智慧的核心。我們將使用兩個最受歡迎的框架 TensorFlowPyTorch 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。我們將涵蓋近期的模型,但可能不包括最新的技術。
  • 不太流行的人工智慧方法,例如 遺傳演算法多代理系統

我們不會在這份教學大綱中涵蓋:

在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源

若想輕鬆入門 雲端人工智慧 主題,您可以考慮參加 Azure 人工智慧入門 學習路徑。

課程內容

課程連結 PyTorch/Keras/TensorFlow 實驗室
0 課程設定 設定您的開發環境
I 人工智慧簡介
01 人工智慧的簡介與歷史 - -
II 符號人工智慧
02 知識表示與專家系統 專家系統 / 本體論 /概念圖
III 神經網路簡介
03 感知器 筆記本 實驗室
04 多層感知器與建立我們自己的框架 Notebook 實驗
05 框架介紹 (PyTorch/TensorFlow) 與過擬合 PyTorch / Keras / TensorFlow 實驗
IV 電腦視覺 PyTorch / TensorFlow 在 Microsoft Azure 上探索電腦視覺
06 電腦視覺入門. OpenCV Notebook 實驗
07 卷積神經網絡 & CNN 架構 PyTorch /TensorFlow 實驗
08 預訓練網絡與遷移學習訓練技巧 PyTorch / TensorFlow 實驗
09 自編碼器與變分自編碼器 (VAEs) PyTorch / TensorFlow
10 生成對抗網絡 (GANs) 與藝術風格轉換 PyTorch / TensorFlow
11 物件偵測 TensorFlow 實驗
12 語義分割. U-Net PyTorch / TensorFlow
V 自然語言處理 PyTorch /TensorFlow 在 Microsoft Azure 上探索自然語言處理
13 文本表示. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 語義詞嵌入. Word2Vec 和 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 語言建模. 訓練自己的詞嵌入 PyTorch / TensorFlow 實驗
16 循環神經網絡 (RNN) PyTorch / TensorFlow
17 生成型循環網絡 PyTorch / TensorFlow 實驗
18 Transformer. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 命名實體識別 (NER) TensorFlow 實驗
20 大型語言模型、提示編程與少樣本任務 PyTorch
VI 其他 AI 技術
21 遺傳算法 Notebook
22 深度強化學習 PyTorch /TensorFlow 實驗
23 多代理系統
VII AI 倫理
24 AI 倫理與負責任的 AI Microsoft Learn: 負責任的 AI 原則
IX 額外內容
25 多模態網絡, CLIP 和 VQGAN Notebook

每個課程包含

  • 預讀材料
  • 可執行的 Jupyter Notebook通常針對特定框架PyTorchTensorFlow)。可執行的 Notebook 也包含大量理論材料,因此要理解主題,您需要至少閱讀一個版本的 NotebookPyTorch 或 TensorFlow
  • 實驗,適用於某些主題,讓您有機會將所學應用於特定問題。
  • 某些章節包含指向 MS Learn 模組的連結,涵蓋相關主題。

開始學習

🎯 AI 新手?從這裡開始!

如果您對 AI 完全陌生,並希望快速上手,請查看我們的 適合初學者的範例!這些範例包括:

  • 🌟 Hello AI World - 您的第一個 AI 程式(模式識別)
  • 🧠 簡單神經網絡 - 從零開始構建神經網絡
  • 🖼️ 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

這些範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

請按照以下步驟操作:

分叉倉庫:點擊本頁右上角的 "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。

與其他學習者交流

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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

您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。

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