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人工智慧入門課程 - 一個完整的課程

由 @girlie_mac 繪製的速記圖 https://twitter.com/girlie_mac
人工智慧入門課程 - 速記圖由 @girlie_mac 繪製

透過我們為期 12 週、共 24 節課的課程,探索 人工智慧 (AI) 的世界!課程包含實用的教學、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 這樣的工具,以及 AI 的倫理議題。

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援(自動化且始終保持最新)

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您將學到什麼

課程心智圖

在這個課程中,您將學到:

  • 不同的人工智慧方法,包括「經典的」符號方法,使用 知識表徵 和推理(GOFAI)。
  • 神經網路深度學習,這是現代 AI 的核心。我們將使用兩個最受歡迎的框架 TensorFlowPyTorch 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 AI 方法,例如 遺傳演算法多代理系統

我們不會在這個課程中涵蓋:

在 Microsoft Learn 集合中找到本課程的所有額外資源

如果您想要輕鬆入門 雲端 AI 主題,可以考慮參加 在 Azure 上開始人工智慧之旅 學習路徑。

課程內容

課程連結 PyTorch/Keras/TensorFlow 實驗室
0 課程設置 設置您的開發環境
I AI 簡介
01 AI 的簡介與歷史 - -
II 符號 AI
02 知識表徵與專家系統 專家系統 / 本體論 /概念圖
III 神經網路簡介
03 感知器 筆記本 實驗室
04 多層感知器與創建我們自己的框架 筆記本 實驗室
05 框架介紹PyTorch/TensorFlow與過擬合 PyTorch / Keras / TensorFlow 實驗室
IV 電腦視覺 PyTorch / TensorFlow 探索 Microsoft Azure 上的電腦視覺
06 電腦視覺入門. OpenCV 筆記本 實驗室
07 卷積神經網絡 & CNN 架構 PyTorch /TensorFlow 實驗室
08 預訓練網絡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 (VAEs) PyTorch / TensorFlow
10 生成對抗網絡 (GANs) 與藝術風格遷移 PyTorch / TensorFlow
11 物體檢測 TensorFlow 實驗室
12 語義分割. U-Net PyTorch / TensorFlow
V 自然語言處理 PyTorch /TensorFlow 探索 Microsoft Azure 上的自然語言處理
13 文本表示. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 語義詞嵌入. Word2Vec 和 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 語言建模. 訓練自己的嵌入 PyTorch / TensorFlow 實驗室
16 循環神經網絡 (RNN) PyTorch / TensorFlow
17 生成式循環網絡 PyTorch / TensorFlow 實驗室
18 Transformer. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 命名實體識別 (NER) TensorFlow 實驗室
20 大型語言模型、提示編程與少樣本任務 PyTorch
VI 其他 AI 技術
21 遺傳算法 筆記本
22 深度強化學習 PyTorch /TensorFlow 實驗室
23 多代理系統
VII AI 倫理
24 AI 倫理與負責任的 AI Microsoft Learn: 負責任的 AI 原則
IX 附加內容
25 多模態網絡, CLIP 和 VQGAN 筆記本

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(PyTorchTensorFlow。可執行的筆記本還包含大量理論材料因此為了理解主題您需要至少閱讀一個版本的筆記本PyTorch 或 TensorFlow
  • 實驗室(部分主題提供),讓您有機會將所學應用於具體問題。
  • 某些部分包含指向 MS Learn 模組的鏈接,涵蓋相關主題。

開始學習

請按照以下步驟操作:

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

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測驗

關於測驗的一點說明:所有測驗都存放在 Quiz-app 資料夾中,路徑為 etc\quiz-app或者可以在線訪問這裡。這些測驗已經在課程中進行了連結。測驗應用程式可以在本地運行,也可以部署到 Azure請按照 quiz-app 資料夾中的指示操作。測驗內容正在逐步進行本地化。

尋求協助

您有任何建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎?請提出問題或建立拉取請求。

特別感謝

其他課程

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