fee00e62ca
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| lessons | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
README.md
Изкуствен интелект за начинаещи - Учебна програма
 |
|---|
| Изкуствен интелект за начинаещи - Скица от @girlie_mac |
Изследвайте света на Изкуствения интелект (AI) с нашата 12-седмична учебна програма, състояща се от 24 урока! Тя включва практически уроци, тестове и лабораторни упражнения. Програмата е подходяща за начинаещи и обхваща инструменти като TensorFlow и PyTorch, както и етика в AI.
🌐 Поддръжка на много езици
Поддържано чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално)
Френски | Испански | Немски | Руски | Арабски | Персийски (Фарси) | Урду | Китайски (опростен) | Китайски (традиционен, Макао) | Китайски (традиционен, Хонг Конг) | Китайски (традиционен, Тайван) | Японски | Корейски | Хинди | Бенгалски | Марати | Непалски | Пенджабски (Гурмукхи) | Португалски (Португалия) | Португалски (Бразилия) | Италиански | Полски | Турски | Гръцки | Тайландски | Шведски | Датски | Норвежки | Фински | Холандски | Иврит | Виетнамски | Индонезийски | Малайски | Тагалог (Филипински) | Суахили | Унгарски | Чешки | Словашки | Румънски | Български | Сръбски (Кирилица) | Хърватски | Словенски | Украински | Бирмански (Мианмар)
Ако желаете да добавите допълнителни езици, списъкът с поддържаните е наличен тук
Присъединете се към общността
Какво ще научите
В тази учебна програма ще научите:
- Различни подходи към Изкуствения интелект, включително "добрия стар" символичен подход с Представяне на знания и разсъждения (GOFAI).
- Невронни мрежи и Дълбоко обучение, които са в основата на съвременния AI. Ще илюстрираме концепциите зад тези важни теми с код в две от най-популярните рамки - TensorFlow и PyTorch.
- Невронни архитектури за работа с изображения и текст. Ще разгледаме съвременни модели, но може да липсват най-новите разработки.
- По-малко популярни подходи в AI, като Генетични алгоритми и Многоагентни системи.
Какво няма да покрием в тази учебна програма:
Намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата колекция в Microsoft Learn
- Бизнес случаи за използване на AI в бизнеса. Помислете за преминаване на Въведение в AI за бизнес потребители или AI Бизнес училище, разработено в сътрудничество с INSEAD.
- Класическо машинно обучение, което е добре описано в нашата Учебна програма за машинно обучение за начинаещи.
- Практически AI приложения, изградени с помощта на Когнитивни услуги. За това препоръчваме да започнете с модулите на Microsoft Learn за визия, обработка на естествен език, Генеративен AI с Azure OpenAI Service и други.
- Специфични ML облачни рамки, като Azure Machine Learning, Microsoft Fabric или Azure Databricks. Помислете за използване на Изграждане и управление на решения за машинно обучение с Azure Machine Learning и Изграждане и управление на решения за машинно обучение с Azure Databricks.
- Разговорен AI и чатботове. Има отделна Създаване на решения за разговорен AI учебна пътека, а също така можете да се обърнете към тази публикация в блога за повече подробности.
- Дълбока математика зад дълбокото обучение. За това бихме препоръчали Deep Learning от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio и Aaron Courville, която също е достъпна онлайн на https://www.deeplearningbook.org/.
За леко въведение в темите за AI в облака можете да разгледате Започнете с изкуствения интелект в Azure учебна пътека.
Съдържание
Всяка лекция съдържа
- Материали за предварително четене
- Изпълними Jupyter бележници, които често са специфични за даден фреймуърк (PyTorch или TensorFlow). Изпълнимият бележник също съдържа много теоретичен материал, така че за да разберете темата, трябва да преминете поне през една версия на бележника (или PyTorch, или TensorFlow).
- Лабораторни упражнения, налични за някои теми, които ви дават възможност да приложите наученото към конкретен проблем.
- Някои секции съдържат връзки към модули в MS Learn, които обхващат свързани теми.
Начало
- Създадохме лекция за настройка, която да ви помогне с настройването на вашата среда за разработка. - За преподаватели създадохме и лекция за настройка на учебната програма!
- Как да стартирате кода във VSCode или Codepace
Следвайте тези стъпки:
Форкнете репозитория: Кликнете върху бутона "Fork" в горния десен ъгъл на тази страница.
Клонирайте репозитория: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забравяйте да добавите звезда (🌟) на този репо, за да го намерите по-лесно по-късно.
Срещнете други обучаващи се
Присъединете се към нашия официален AI Discord сървър, за да се срещнете и свържете с други обучаващи се, които преминават този курс, и да получите подкрепа.
Ако имате обратна връзка за продукта или въпроси по време на изграждането, посетете нашия Azure AI Foundry Developer Forum
Тестове
Бележка относно тестовете: Всички тестове се намират в папката Quiz-app в etc\quiz-app, или Онлайн тук. Те са свързани с уроците, като приложението за тестове може да бъде стартирано локално или разположено в Azure; следвайте инструкциите в папката
quiz-app. Те постепенно се локализират.
Търсим помощ
Имате ли предложения или сте открили правописни или кодови грешки? Създайте проблем или направете pull request.
Специални благодарности
- ✍️ Основен автор: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Редактор: Jen Looper, PhD
- 🎨 Илюстратор на скици: Tomomi Imura
- ✅ Създател на тестове: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Основни сътрудници: Evgenii Pishchik
Други учебни материали
Нашият екип създава и други учебни материали! Вижте:
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners .NET
- Generative AI with JavaScript
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for Agentic use
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматичните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия изходен език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален превод от човек. Ние не носим отговорност за каквито и да е недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.