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Inteligência Artificial para Iniciantes - Um Currículo
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| AI For Beginners - Sketchnote por @girlie_mac |
Explore o mundo da Inteligência Artificial (IA) com o nosso currículo de 12 semanas e 24 aulas! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é adequado para iniciantes e aborda ferramentas como TensorFlow e PyTorch, além de ética na IA.
🌐 Suporte Multilíngue
Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Se desejar ter suporte para idiomas adicionais, os idiomas disponíveis estão listados aqui
Junte-se à Comunidade
O que irá aprender
Neste currículo, irá aprender:
- Diferentes abordagens para Inteligência Artificial, incluindo a abordagem simbólica "tradicional" com Representação de Conhecimento e raciocínio (GOFAI).
- Redes Neurais e Aprendizagem Profunda, que estão no centro da IA moderna. Vamos ilustrar os conceitos por trás destes tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - TensorFlow e PyTorch.
- Arquiteturas Neurais para trabalhar com imagens e texto. Vamos abordar modelos recentes, mas talvez faltem alguns dos mais avançados.
- Abordagens menos populares de IA, como Algoritmos Genéticos e Sistemas Multiagentes.
O que não será abordado neste currículo:
Encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn
- Casos de uso de IA em Negócios. Considere fazer o percurso de aprendizagem Introdução à IA para utilizadores empresariais no Microsoft Learn, ou AI Business School, desenvolvido em cooperação com INSEAD.
- Aprendizagem Automática Clássica, que está bem descrita no nosso Currículo de Aprendizagem Automática para Iniciantes.
- Aplicações práticas de IA construídas usando Serviços Cognitivos. Para isso, recomendamos começar com os módulos do Microsoft Learn para visão, processamento de linguagem natural, IA Generativa com Azure OpenAI Service e outros.
- Frameworks específicos de ML na Nuvem, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, ou Azure Databricks. Considere usar os percursos de aprendizagem Construir e operar soluções de aprendizagem automática com Azure Machine Learning e Construir e operar soluções de aprendizagem automática com Azure Databricks.
- IA Conversacional e Chat Bots. Há um percurso de aprendizagem separado Criar soluções de IA conversacional, e também pode consultar este post no blog para mais detalhes.
- Matemática Avançada por trás da aprendizagem profunda. Para isso, recomendamos Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que também está disponível online em https://www.deeplearningbook.org/.
Para uma introdução mais leve aos tópicos de IA na Nuvem, pode considerar fazer o percurso de aprendizagem Introdução à inteligência artificial no Azure.
Conteúdo
Cada lição contém
- Material de leitura prévia
- Notebooks Jupyter executáveis, muitas vezes específicos para o framework (PyTorch ou TensorFlow). O notebook executável também contém muito material teórico, por isso, para compreender o tópico, é necessário passar por pelo menos uma versão do notebook (seja PyTorch ou TensorFlow).
- Laboratórios disponíveis para alguns tópicos, que oferecem a oportunidade de aplicar o material aprendido a um problema específico.
- Algumas secções contêm links para módulos do MS Learn que abordam tópicos relacionados.
Começar
- Criámos uma lição de configuração para ajudar a configurar o seu ambiente de desenvolvimento.
- Para Educadores, criámos uma lição de configuração de currículo também!
- Como Executar o código no VSCode ou Codepace
Siga estes passos:
Faça um Fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
Clone o Repositório: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Não se esqueça de dar uma estrela (🌟) a este repositório para encontrá-lo mais facilmente mais tarde.
Conheça outros Estudantes
Junte-se ao nosso servidor oficial de Discord de IA para conhecer e interagir com outros estudantes que estão a fazer este curso e obter suporte.
Se tiver feedback sobre o produto ou dúvidas enquanto desenvolve, visite o nosso Fórum de Desenvolvedores do Azure AI Foundry
Questionários
Uma nota sobre os questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou Online Aqui. Eles estão ligados às lições, e a aplicação de questionários pode ser executada localmente ou implantada no Azure; siga as instruções na pasta
quiz-app. Estão a ser localizados gradualmente.
Ajuda Necessária
Tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou código? Abra uma issue ou crie um pull request.
Agradecimentos Especiais
- ✍️ Autor Principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editora: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustradora de Sketchnotes: Tomomi Imura
- ✅ Criadora de Questionários: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Contribuidores Principais: Evgenii Pishchik
Outros Currículos
A nossa equipa produz outros currículos! Veja:
- 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
Aviso Legal:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA Co-op Translator. Embora nos esforcemos para garantir a precisão, é importante notar que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.