3ac667ea23
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| lessons | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
README.md
Штучний інтелект для початківців - навчальна програма
 |
|---|
| Штучний інтелект для початківців - Скетчнот від @girlie_mac |
Досліджуйте світ Штучного інтелекту (AI) за допомогою нашої 12-тижневої навчальної програми, що складається з 24 уроків! Вона включає практичні заняття, тести та лабораторні роботи. Програма розрахована на початківців і охоплює інструменти, такі як TensorFlow і PyTorch, а також етику в AI.
🌐 Підтримка багатомовності
Підтримується через GitHub Action (автоматично та завжди 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)
Якщо ви бажаєте додати підтримку інших мов, список доступних мов наведено тут
Приєднуйтесь до спільноти
Що ви дізнаєтесь
У цій навчальній програмі ви дізнаєтесь:
- Різні підходи до Штучного інтелекту, включаючи "старий добрий" символічний підхід із Представленням знань та логікою (GOFAI).
- Нейронні мережі та Глибоке навчання, які є основою сучасного AI. Ми пояснимо концепції цих важливих тем за допомогою коду в двох найпопулярніших фреймворках - TensorFlow та PyTorch.
- Нейронні архітектури для роботи з зображеннями та текстом. Ми розглянемо сучасні моделі, хоча деякі з них можуть бути не найновішими.
- Менш популярні підходи до AI, такі як Генетичні алгоритми та Системи з багатьма агентами.
Що ми не будемо охоплювати в цій навчальній програмі:
Знайдіть усі додаткові ресурси для цього курсу в нашій колекції Microsoft Learn
- Бізнес-кейси використання AI у бізнесі. Рекомендуємо пройти навчальний шлях Вступ до AI для бізнес-користувачів на Microsoft Learn або AI Business School, розроблений у співпраці з INSEAD.
- Класичне машинне навчання, яке добре описане в нашій Навчальній програмі з машинного навчання для початківців.
- Практичні застосування AI, побудовані за допомогою Cognitive Services. Для цього рекомендуємо почати з модулів Microsoft Learn для комп'ютерного зору, обробки природної мови, Генеративного AI з Azure OpenAI Service та інших.
- Специфічні ML хмарні фреймворки, такі як Azure Machine Learning, Microsoft Fabric або Azure Databricks. Рекомендуємо пройти навчальні шляхи Створення та управління рішеннями машинного навчання з Azure Machine Learning та Створення та управління рішеннями машинного навчання з Azure Databricks.
- Розмовний AI та чат-боти. Є окремий навчальний шлях Створення рішень для розмовного AI, а також можна звернутися до цієї статті для отримання додаткової інформації.
- Глибока математика, що лежить в основі глибокого навчання. Для цього рекомендуємо книгу Deep Learning авторів Іана Гудфеллоу, Йошуа Бенджіо та Аарона Курвіля, яка також доступна онлайн за адресою https://www.deeplearningbook.org/.
Для м'якого вступу до тем AI у хмарі рекомендуємо пройти навчальний шлях Початок роботи зі штучним інтелектом на Azure.
Зміст
Кожен урок містить
- Матеріали для попереднього ознайомлення
- Виконувані Jupyter-ноутбуки, які часто специфічні для фреймворку (PyTorch або TensorFlow). Виконуваний ноутбук також містить багато теоретичного матеріалу, тому для розуміння теми потрібно пройти хоча б одну версію ноутбука (або PyTorch, або TensorFlow).
- Лабораторні роботи, доступні для деяких тем, які дають можливість застосувати вивчений матеріал до конкретної задачі.
- Деякі розділи містять посилання на модулі MS Learn, які охоплюють пов’язані теми.
Початок роботи
- Ми створили урок з налаштування, щоб допомогти вам налаштувати середовище розробки. - Для викладачів ми також створили урок з налаштування навчальної програми!
- Як запустити код у VSCode або Codepace
Виконайте ці кроки:
Форкніть репозиторій: Натисніть кнопку "Fork" у верхньому правому куті цієї сторінки.
Клонуйте репозиторій: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забудьте додати зірочку (🌟) цьому репозиторію, щоб легше знайти його пізніше.
Познайомтеся з іншими учнями
Приєднуйтесь до нашого офіційного AI Discord-сервера, щоб познайомитися та спілкуватися з іншими учнями, які проходять цей курс, і отримати підтримку.
Якщо у вас є відгуки про продукт або запитання під час створення, відвідайте наш Azure AI Foundry Developer Forum
Тести
Примітка щодо вікторин: Усі вікторини знаходяться в папці Quiz-app за шляхом etc\quiz-app, або онлайн тут. Вони пов’язані з уроками, і додаток для вікторин можна запускати локально або розгортати в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці
quiz-app. Вікторини поступово локалізуються.
Потрібна допомога
Є пропозиції або знайшли орфографічні чи кодові помилки? Створіть issue або pull request.
Особлива подяка
- ✍️ Основний автор: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Редактор: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ілюстратор скетчнотів: Tomomi Imura
- ✅ Автор вікторин: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Основні учасники: Evgenii Pishchik
Інші навчальні матеріали
Наша команда створює й інші навчальні матеріали! Ознайомтеся з ними:
- Генеративний ШІ для початківців
- Генеративний ШІ для початківців .NET
- Генеративний ШІ з JavaScript
- Генеративний ШІ з Java
- ШІ для початківців
- Наука про дані для початківців
- Машинне навчання для початківців
- Кібербезпека для початківців
- Веб-розробка для початківців
- Інтернет речей для початківців
- Розробка XR для початківців
- Опанування GitHub Copilot для агентного використання
- Опанування GitHub Copilot для розробників C#/.NET
- Обери свою пригоду з Copilot
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.