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人工智慧入門課程 - 教學大綱
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| 人工智慧入門 - 由 @girlie_mac 繪製的手繪筆記 |
透過我們的 12 週、24 節課程，探索人工智慧（AI）的世界！課程包含實用的教學內容、測驗和實驗室練習。這是一個適合初學者的課程，涵蓋了像 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及人工智慧的倫理問題。
🌐 多語言支援
透過 GitHub Action 支援（自動化且始終保持最新）
法文 | 西班牙文 | 德文 | 俄文 | 阿拉伯文 | 波斯文 (Farsi) | 烏爾都文 | 中文 (簡體) | 中文 (繁體，澳門) | 中文 (繁體，香港) | 中文 (繁體，台灣) | 日文 | 韓文 | 印地文 | 孟加拉文 | 馬拉地文 | 尼泊爾文 | 旁遮普文 (Gurmukhi) | 葡萄牙文 (葡萄牙) | 葡萄牙文 (巴西) | 意大利文 | 波蘭文 | 土耳其文 | 希臘文 | 泰文 | 瑞典文 | 丹麥文 | 挪威文 | 芬蘭文 | 荷蘭文 | 希伯來文 | 越南文 | 印尼文 | 馬來文 | 塔加洛語 (菲律賓) | 斯瓦希里文 | 匈牙利文 | 捷克文 | 斯洛伐克文 | 羅馬尼亞文 | 保加利亞文 | 塞爾維亞文 (西里爾字母) | 克羅埃西亞文 | 斯洛文尼亞文 | 烏克蘭文 | 緬甸文
如果您希望支持其他語言翻譯，請參考 此處 列出的語言。
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您將學到什麼
在這門課程中，您將學到：
- 不同的人工智慧方法，包括傳統的符號方法，例如知識表示和推理（GOFAI）。
- 神經網絡和深度學習，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 TensorFlow 和 PyTorch 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網絡架構。我們將涵蓋一些近期的模型，但可能不包括最前沿的技術。
- 不太常見的人工智慧方法，例如基因演算法和多代理系統。
本課程不會涵蓋以下內容：
- 人工智慧在商業中的應用案例。建議參加 Microsoft Learn 上的 Introduction to AI for business users 學習路徑，或由 INSEAD 合作開發的 AI Business School。
- 經典機器學習，這部分內容已在我們的 Machine Learning for Beginners Curriculum 中詳細描述。
- 使用 Cognitive Services 構建的實際人工智慧應用。建議從 Microsoft Learn 的模組開始學習，例如 vision、natural language processing、Generative AI with Azure OpenAI Service 等。
- 特定的機器學習雲端框架，例如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建議使用 Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning 和 Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks 學習路徑。
- 對話式人工智慧和聊天機器人。有一個單獨的 Create conversational AI solutions 學習路徑，您也可以參考 這篇部落格文章 了解更多細節。
- 深度學習的數學基礎。建議閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 所著的 Deep Learning，該書也可在線上獲取：https://www.deeplearningbook.org/。
若想輕鬆入門 AI in the Cloud 主題，您可以考慮參加 Get started with artificial intelligence on Azure 學習路徑。
課程內容
每節課包含
- 預讀材料
- 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可執行的筆記本也包含大量理論材料，因此要理解主題，至少需要通過一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 實驗：部分主題提供實驗，讓您有機會將所學的知識應用於特定問題。
- 部分章節包含指向 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！
如果您完全是 AI 新手，並希望快速上手實例，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完整課程之前理解 AI 概念。
📚 完整課程設置
- 我們已創建 設置課程，幫助您設置開發環境。 - 對於教育工作者，我們也創建了 課程設置指南！
- 如何 在 VSCode 或 Codepace 中運行程式碼
請按照以下步驟操作：
Fork 此倉庫：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。
Clone 此倉庫：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
別忘了給這個倉庫加星（🌟），以便日後更容易找到。
與其他學習者交流
加入我們的官方 AI Discord 伺服器，與其他正在學習本課程的學員交流並建立聯繫，還可以獲得支持。
如果在構建過程中有產品反饋或問題，請訪問我們的Azure AI Foundry 開發者論壇。
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，或者可以在線訪問。測驗在課程中有鏈接，測驗應用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。測驗正在逐步進行本地化。
尋求幫助
您有建議或發現拼寫或代碼錯誤嗎？請提出 Issue 或創建 Pull Request。
特別感謝
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov，博士
- 🔥 編輯： Jen Looper，博士
- 🎨 手繪筆記插畫師： Tomomi Imura
- ✅ 測驗創作者： Lateefah Bello，MLSA
- 🙏 核心貢獻者： Evgenii Pishchik
其他課程
我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：
- 生成式 AI 入門
- 生成式 AI 入門 .NET
- 使用 JavaScript 的生成式 AI
- 使用 Java 的生成式 AI
- AI 入門
- 數據科學入門
- 機器學習入門
- 網絡安全入門
- Web 開發入門
- 物聯網入門
- XR 開發入門
- 掌握 GitHub Copilot 的智能使用
- 為 C#/.NET 開發者掌握 GitHub Copilot
- 選擇你的 Copilot 冒險
獲取幫助
如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，請加入：
如果在構建過程中有產品反饋或錯誤，請訪問：
免責聲明：
本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。