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人工智慧初學者課程

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI For Beginners - 手繪筆記由 @girlie_mac 製作

透過我們為期12週、共24課的課程一起探索人工智慧AI的世界課程包含實作課程、測驗與實驗室。此課程適合初學者涵蓋 TensorFlow 與 PyTorch 等工具,以及 AI 倫理議題。

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援(自動且持續更新)

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) | 克羅埃西亞語 | 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 | 義大利語 | 日語 | 坎納達語 | 韓語 | 立陶宛語 | 馬來語 | 馬拉雅拉姆語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 奈及利亞皮欽語 | 挪威語 | 波斯語(法爾西語) | 波蘭語 | 葡萄牙語(巴西) | 葡萄牙語(葡萄牙) | 旁遮普語(古魯穆奇文) | 羅馬尼亞語 | 俄語 | 塞爾維亞語(西里爾字母) | 斯洛伐克語 | 斯洛維尼亞語 | 西班牙語 | 斯瓦希里語 | 瑞典語 | 他加祿語(菲律賓語) | 泰米爾語 | 泰盧固語 | 泰語 | 土耳其語 | 烏克蘭語 | 烏爾都語 | 越南語

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您將學到什麼

課程心智圖

在本課程中,您將學習:

  • 不同的人工智慧方法,包括「經典」的符號方法,搭配知識表示與推理(GOFAI)。
  • 神經網路深度學習,這是現代 AI 的核心。我們將透過兩個最受歡迎的框架——TensorFlowPyTorch 的程式碼,說明這些重要主題背後的概念。
  • 用於處理影像與文字的神經架構。我們會介紹近期的模型,但可能不完全涵蓋最新的技術。
  • 較少見的 AI 方法,如遺傳演算法多代理系統

本課程不包含:

在我們的 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 AI 主題,可考慮參加 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 人工智慧導論
01 人工智慧介紹與歷史 - -
II 符號式 AI
02 知識表示與專家系統 專家系統 / 本體論 /概念圖
III 神經網路導論
03 感知器 筆記本 實驗室
04 多層感知器與自建框架 筆記本 實驗室
05 框架入門PyTorch/TensorFlow與過擬合 PyTorch / Keras / TensorFlow 實驗室
IV 電腦視覺 PyTorch / TensorFlow 在 Microsoft Azure 探索電腦視覺
06 電腦視覺入門。OpenCV 筆記本 實驗室
07 卷積神經網路 & CNN 架構 PyTorch /TensorFlow 實驗室
08 預訓練網路與遷移學習訓練技巧 PyTorch / TensorFlow 實驗室
09 自編碼器與變分自編碼器VAE PyTorch / TensorFlow
10 生成對抗網路與藝術風格轉換 PyTorch / TensorFlow
11 物件偵測 TensorFlow 實驗室
12 語義分割。U-Net PyTorch / TensorFlow
V 自然語言處理 PyTorch /TensorFlow 在 Microsoft Azure 探索自然語言處理
13 文字表示法。詞袋模型Bow/ TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 語意詞嵌入。Word2Vec 與 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 語言模型。訓練自己的詞嵌入 PyTorch / TensorFlow 實驗室
16 循環神經網路 PyTorch / TensorFlow
17 生成式循環網路 PyTorch / TensorFlow 實驗室
18 Transformer 與 BERT PyTorch /TensorFlow
19 命名實體識別 TensorFlow 實驗室
20 大型語言模型、提示程式設計與少量示範任務 PyTorch
VI 其他 AI 技術
21 遺傳演算法 筆記本
22 深度強化學習 PyTorch /TensorFlow 實驗室
23 多智能體系統
VII AI 倫理
24 AI 倫理與負責任的 AI Microsoft Learn負責任的 AI 原則
IX 額外資源
25 多模態網路、CLIP 與 VQGAN 筆記本

每堂課包含

  • 預習資料
  • 可執行的 Jupyter 筆記本,通常針對特定框架(PyTorchTensorFlow。這些筆記本中也包含大量理論內容因此要理解主題至少需要閱讀其中一個版本的筆記本PyTorch 或 TensorFlow
  • 部分主題提供 實驗室,讓你有機會將所學應用於具體問題。
  • 部分章節包含連結至涵蓋相關主題的 MS Learn 模組。

開始學習

🎯 AI 新手?從這裡開始!

如果你是 AI 完全新手,想要快速體驗實作範例,請參考我們的 新手友善範例!內容包括:

  • 🌟 Hello AI World - 你的第一個 AI 程式(模式識別)
  • 🧠 簡單神經網路 - 從零開始建立神經網路
  • 🖼️ 影像分類器 - 帶有詳細註解的影像分類器
  • 💬 文字情感分析 - 分析正面/負面文字

這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前,先了解 AI 的基本概念。

📚 完整課程設置

請依照以下步驟操作:

Fork 倉庫點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。

Clone 倉庫:git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

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認識其他學習者

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測驗

關於測驗的小提醒:所有測驗都放在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中,或可線上使用
測驗連結會出現在課程中,測驗應用程式可在本機執行或部署到 Azure請參考 quiz-app 資料夾中的說明。測驗內容正逐步進行在地化。

需要協助

你有建議或發現拼字或程式碼錯誤嗎?歡迎提出 issue 或發送 pull request。

特別感謝

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