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人工智能入门 - 课程大纲
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| 人工智能入门 - 速写笔记由 @girlie_mac 绘制 |
通过我们的 12 周、24 节课程大纲，探索人工智能（AI）的世界！课程包括实践课程、测验和实验室。该课程对初学者友好，涵盖了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 的伦理问题。
🌐 多语言支持
通过 GitHub Action 支持（自动化且始终保持最新）
阿拉伯语 | 孟加拉语 | 保加利亚语 | 缅甸语 | 中文（简体） | 中文（繁体，香港） | 中文（繁体，澳门） | 中文（繁体，台湾） | 克罗地亚语 | 捷克语 | 丹麦语 | 荷兰语 | 爱沙尼亚语 | 芬兰语 | 法语 | 德语 | 希腊语 | 希伯来语 | 印地语 | 匈牙利语 | 印尼语 | 意大利语 | 日语 | 韩语 | 立陶宛语 | 马来语 | 马拉地语 | 尼泊尔语 | 挪威语 | 波斯语（法尔西语） | 波兰语 | 葡萄牙语（巴西） | 葡萄牙语（葡萄牙） | 旁遮普语（古木基文） | 罗马尼亚语 | 俄语 | 塞尔维亚语（西里尔文） | 斯洛伐克语 | 斯洛文尼亚语 | 西班牙语 | 斯瓦希里语 | 瑞典语 | 他加禄语（菲律宾语） | 泰米尔语 | 泰语 | 土耳其语 | 乌克兰语 | 乌尔都语 | 越南语
如果您希望支持其他翻译语言，请参考 此处
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您将学到什么
在本课程中，您将学习：
- 不同的人工智能方法，包括“传统的”符号方法，如知识表示和推理（GOFAI）。
- 神经网络和深度学习，它们是现代 AI 的核心。我们将通过两种最流行的框架 TensorFlow 和 PyTorch 的代码来说明这些重要主题背后的概念。
- 用于处理图像和文本的神经架构。我们将涵盖一些最新的模型，但可能在最前沿技术上有所欠缺。
- 不太流行的 AI 方法，例如遗传算法和多智能体系统。
本课程不会涵盖：
- AI 在商业中的应用案例。建议学习 Microsoft Learn 上的 Introduction to AI for business users 学习路径，或与 INSEAD 合作开发的 AI Business School。
- 经典机器学习，这在我们的 Machine Learning for Beginners Curriculum 中有详细描述。
- 使用 Cognitive Services 构建的实际 AI 应用。建议从 Microsoft Learn 的模块开始，例如 vision、natural language processing、Generative AI with Azure OpenAI Service 等。
- 特定的 ML 云框架，如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建议使用 Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning 和 Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks 学习路径。
- 对话式 AI 和 聊天机器人。可以参考单独的 Create conversational AI solutions 学习路径，或者查看 这篇博客文章 了解更多细节。
- 深度学习背后的数学原理。建议阅读 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的 Deep Learning，也可以在线访问 https://www.deeplearningbook.org/。
如果想要轻松入门 云端 AI 主题，可以考虑学习 Get started with artificial intelligence on Azure 学习路径。
内容
每节课程包含
- 预读材料
- 可执行的 Jupyter 笔记本，通常针对特定框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可执行笔记本还包含大量理论内容，因此要理解主题，至少需要学习一个版本的笔记本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 实验：部分主题提供实验，您可以尝试将所学知识应用于具体问题。
- 部分章节包含指向 MS Learn 模块的链接，这些模块涵盖相关主题。
入门指南
🎯 人工智能新手？从这里开始！
如果您对人工智能完全陌生，并希望快速上手，请查看我们的 面向初学者的示例！这些示例包括：
- 🌟 Hello AI World - 您的第一个人工智能程序（模式识别）
- 🧠 简单神经网络 - 从零开始构建一个神经网络
- 🖼️ 图像分类器 - 带有详细注释的图像分类
- 💬 文本情感分析 - 分析正面/负面文本
这些示例旨在帮助您在深入学习完整课程之前理解人工智能的概念。
📚 完整课程设置
- 我们创建了一个设置课程，帮助您设置开发环境。
- 对于教育工作者，我们也准备了一个课程设置教程！
- 如何在 VSCode 或 Codepace 中运行代码
按照以下步骤操作：
Fork 仓库：点击页面右上角的 "Fork" 按钮。
克隆仓库：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
别忘了给这个仓库点个星标 (🌟)，方便以后找到。
认识其他学习者
加入我们的官方 AI Discord 服务器，与其他学习者交流并获得支持。
如果您在构建过程中有产品反馈或问题，请访问我们的Azure AI Foundry 开发者论坛。
测验
关于测验的说明：所有测验都包含在 etc\quiz-app 文件夹中的 Quiz-app 文件夹中，或者可以在线访问。测验链接嵌入在课程中，测验应用可以在本地运行或部署到 Azure，具体操作请参阅
quiz-app文件夹中的说明。测验内容正在逐步进行本地化。
寻求帮助
您有建议或发现拼写或代码错误吗？请提交 issue 或创建 pull request。
特别感谢
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov，博士
- 🔥 编辑： Jen Looper，博士
- 🎨 手绘插画师： Tomomi Imura
- ✅ 测验创建者： Lateefah Bello，MLSA
- 🙏 核心贡献者： Evgenii Pishchik
其他课程
我们的团队还制作了其他课程！查看以下内容：
Azure / Edge / MCP / Agents
生成式 AI 系列
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核心学习
Copilot 系列
获取帮助
如果您遇到困难或对构建 AI 应用有任何问题，请加入：
如果您有产品反馈或在构建过程中遇到错误，请访问：
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