1755330efa
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| lessons | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
README.md
Искусственный интеллект для начинающих — учебный курс
 |
|---|
| Искусственный интеллект для начинающих — Скетчноут от @girlie_mac |
Изучите мир искусственного интеллекта (ИИ) с нашим 12-недельным курсом, состоящим из 24 уроков! Включает практические занятия, тесты и лабораторные работы. Курс подходит для начинающих и охватывает такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, а также вопросы этики в ИИ.
🌐 Поддержка нескольких языков
Доступно через GitHub Action (автоматически и всегда актуально)
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)
Если вы хотите добавить поддержку других языков, список доступных языков можно найти здесь
Присоединяйтесь к сообществу
Чему вы научитесь
В этом курсе вы изучите:
- Различные подходы к искусственному интеллекту, включая "старый добрый" символический подход с использованием представления знаний и рассуждений (GOFAI).
- Нейронные сети и глубокое обучение, которые лежат в основе современного ИИ. Мы объясним концепции этих важных тем с помощью кода на двух самых популярных фреймворках — TensorFlow и PyTorch.
- Нейронные архитектуры для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим современные модели, хотя они могут быть не самыми передовыми.
- Менее популярные подходы к ИИ, такие как генетические алгоритмы и многоагентные системы.
Что мы не будем рассматривать в этом курсе:
Все дополнительные материалы к этому курсу можно найти в нашей коллекции Microsoft Learn
- Бизнес-кейсы использования ИИ в бизнесе. Рекомендуем пройти учебный путь Введение в ИИ для бизнес-пользователей на Microsoft Learn или Школу ИИ для бизнеса, разработанную в сотрудничестве с INSEAD.
- Классическое машинное обучение, которое подробно описано в нашем курсе Машинное обучение для начинающих.
- Практические приложения ИИ, созданные с использованием Cognitive Services. Для этого рекомендуем начать с модулей Microsoft Learn для компьютерного зрения, обработки естественного языка, Генеративного ИИ с Azure OpenAI Service и других.
- Конкретные облачные фреймворки для машинного обучения, такие как Azure Machine Learning, Microsoft Fabric или Azure Databricks. Рассмотрите учебные пути Создание и эксплуатация решений машинного обучения с Azure Machine Learning и Создание и эксплуатация решений машинного обучения с Azure Databricks.
- Разговорный ИИ и чат-боты. Существует отдельный учебный путь Создание решений разговорного ИИ, а также вы можете ознакомиться с этой статьей для получения дополнительной информации.
- Глубокая математика, лежащая в основе глубокого обучения. Для этого мы рекомендуем книгу Deep Learning Иэна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля, которая также доступна онлайн на https://www.deeplearningbook.org/.
Для мягкого введения в темы ИИ в облаке вы можете пройти учебный путь Начало работы с искусственным интеллектом на Azure.
Содержание
Каждая лекция включает
- Материалы для предварительного изучения
- Исполняемые Jupyter-ноутбуки, которые часто специфичны для фреймворка (PyTorch или TensorFlow). Исполняемый ноутбук также содержит много теоретического материала, поэтому для понимания темы необходимо изучить хотя бы одну версию ноутбука (либо PyTorch, либо TensorFlow).
- Лабораторные работы, доступные для некоторых тем, которые дают возможность применить изученный материал к конкретной задаче.
- Некоторые разделы содержат ссылки на модули MS Learn, охватывающие связанные темы.
Начало работы
- Мы создали урок по настройке, чтобы помочь вам настроить вашу среду разработки. - Для преподавателей мы также создали урок по настройке учебного плана!
- Как запустить код в VSCode или Codepace
Следуйте этим шагам:
Сделайте форк репозитория: Нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы.
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забудьте поставить звезду (🌟) этому репозиторию, чтобы легче было его найти позже.
Познакомьтесь с другими учащимися
Присоединяйтесь к нашему официальному серверу AI в Discord, чтобы познакомиться и наладить связи с другими учащимися, проходящими этот курс, и получить поддержку.
Если у вас есть отзывы о продукте или вопросы во время разработки, посетите наш форум разработчиков Azure AI Foundry.
Викторины
Примечание о викторинах: Все викторины находятся в папке Quiz-app в etc\quiz-app, или Онлайн здесь. Они связаны с уроками, и приложение для викторин можно запускать локально или развертывать на Azure; следуйте инструкциям в папке
quiz-app. Постепенно они переводятся на другие языки.
Нужна помощь
Есть предложения или нашли ошибки в коде или орфографии? Создайте issue или pull request.
Особая благодарность
- ✍️ Основной автор: Дмитрий Сошников, PhD
- 🔥 Редактор: Джен Лупер, PhD
- 🎨 Иллюстратор скетчнотов: Томоми Имура
- ✅ Создатель викторин: Латифа Белло, MLSA
- 🙏 Основные участники: Евгений Пищик
Другие учебные материалы
Наша команда создает и другие учебные материалы! Ознакомьтесь:
- Generative AI для начинающих
- Generative AI для начинающих .NET
- Generative AI с JavaScript
- Generative AI с Java
- AI для начинающих
- Data Science для начинающих
- ML для начинающих
- Кибербезопасность для начинающих
- Веб-разработка для начинающих
- IoT для начинающих
- Разработка XR для начинающих
- Мастерство работы с GitHub Copilot для агентного использования
- Мастерство работы с GitHub Copilot для разработчиков C#/.NET
- Выбери свое приключение с Copilot
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его исходном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется использовать профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.