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人工智能入門 - 課程綱要
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| AI For Beginners - 手繪筆記 由 @girlie_mac |
探索 人工智能 (AI) 的世界，透過我們為期 12 週、共 24 課的課程綱要！課程包含實作課程、測驗和實驗室練習。此課程友善於初學者，涵蓋像是 TensorFlow 與 PyTorch 的工具，也包含 AI 倫理相關內容
🌐 多語言支援
透過 GitHub Action 支援（自動化且隨時更新）
阿拉伯語 | 孟加拉語 | 保加利亞語 | 緬甸語 (Myanmar) | 中文 (簡體) | 中文 (繁體，香港) | 中文 (繁體，澳門) | 中文 (繁體，台灣) | 克羅地亞語 | 捷克語 | 丹麥語 | 荷蘭語 | 愛沙尼亞語 | 芬蘭語 | 法語 | 德語 | 希臘語 | 希伯來語 | 印地語 | 匈牙利語 | 印尼語 | 義大利語 | 日語 | 卡納達語 | 韓語 | 立陶宛語 | 馬來語 | 馬拉雅拉姆語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 尼日利亞皮欽語 | 挪威語 | 波斯語 (Farsi) | 波蘭語 | 葡萄牙語 (巴西) | 葡萄牙語 (葡萄牙) | 旁遮普語 (Gurmukhi) | 羅馬尼亞語 | 俄語 | 塞爾維亞語 (西里爾字母) | 斯洛伐克語 | 斯洛文尼亞語 | 西班牙語 | 斯瓦希里語 | 瑞典語 | 他加祿語 (菲律賓) | 泰米爾語 | 泰盧固語 | 泰語 | 土耳其語 | 烏克蘭語 | 烏爾都語 | 越南語
如果您希望新增其他翻譯，可在 這裡 查看支援的語言。
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你將會學到什麼
在此課程中，您將學到：
- 不同的人工智能方法，包括傳統的符號方法，搭配 知識表示 與推理（GOFAI）。
- 神經網絡 與 深度學習，是現代 AI 的核心。我們會用兩個最受歡迎的框架 - TensorFlow 和 PyTorch 的程式碼來說明這些重要主題背後的概念。
- 用於處理影像與文字的 神經架構。我們會涵蓋近期的模型，但在最新技術方面可能略有不足。
- 較不常見的 AI 方法，例如 遺傳演算法 與 多代理系統。
本課程不會涵蓋：
- 在商業中使用 AI 在商務的應用案例。建議您參考 Microsoft Learn 上的 企業用戶 AI 入門 學習路徑，或與 INSEAD 合作開發的 AI 商業學院。
- 經典機器學習，我們在 Machine Learning for Beginners Curriculum 中有詳盡說明。
- 使用 Cognitive Services 所構建的實用 AI 應用。針對此部分，我們建議您先從 Microsoft Learn 的 vision、natural language processing、Generative AI with Azure OpenAI Service 等模組開始。
- 特定的機器學習 雲端框架，例如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric，或 Azure Databricks。可考慮使用 Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning 與 Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks 等學習路徑。
- 會話式 AI 與 聊天機器人。有獨立的 Create conversational AI solutions 學習路徑；您也可以參考 這篇部落格文章 以取得更多細節。
- 深入探討深度學習背後的 高等數學。針對這部分，我們建議參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 所著的 Deep Learning，該書亦可線上閱讀於 https://www.deeplearningbook.org/。
若想溫和地入門「雲端上的 AI」主題，您可以考慮參加 Get started with artificial intelligence on Azure 學習路徑。
內容
每堂課包含
- 預讀材料
- 可執行的 Jupyter 筆記本，通常依框架（PyTorch 或 TensorFlow）而異。可執行的筆記本也包含大量理論內容，所以為了理解該主題，你需要至少通讀一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 實驗（Labs）適用於某些主題，讓你有機會將所學應用到特定問題上。
- 有些章節包含連結到 MS Learn 的模組，涵蓋相關主題。
開始使用
🎯 初接觸 AI？從這裡開始！
如果你完全沒接觸過 AI，想要快速實作範例，請查看我們的 適合初學者的範例! 這些包括：
- 🌟 Hello AI World - 你的第一個 AI 程式（模式辨識）
- 🧠 Simple Neural Network - 從零開始建構一個神經網絡
- 🖼️ Image Classifier - 使用詳細註釋對圖像進行分類
- 💬 文字情感 - 分析正面/負面文字
這些範例旨在幫助你在開始完整課程之前理解 AI 概念。
📚 完整課程設定
- 我們已建立一個設定課程來協助你設定開發環境。 - 針對教育工作者，我們也為你建立了一個課程設定教學！
- 如何在 VSCode 或 Codepace 中執行程式碼
跟隨以下步驟：
Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page.
Clone the Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Don't forget to star (🌟) this repo to find it easier later.
認識其他學習者
加入我們的官方 AI Discord 伺服器與其他參加此課程的學習者交流並獲得支援。
如果在建構過程中有產品回饋或問題，請造訪我們的Azure AI Foundry Developer Forum
測驗
關於測驗的小提醒: 所有測驗都包含在 Quiz-app 資料夾的 etc\quiz-app，或線上查看 它們在課程內容中有連結，測驗應用可以在本機執行或部署到 Azure；請遵循
quiz-app資料夾中的說明。它們正在逐步本地化。
徵求協助
你有建議或發現拼字或程式碼錯誤嗎？提出 issue 或建立 pull request。
特別感謝
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 編輯： Jen Looper, PhD
- 🎨 草圖插畫： Tomomi Imura
- ✅ 測驗創建者： Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 主要貢獻者： Evgenii Pishchik
其他課程
我們團隊還製作了其他課程！看看：
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Generative AI Series
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核心學習
Copilot 系列
尋求協助
如果在建立 AI 應用時遇到困難或有任何問題，請加入其他學習者與經驗豐富的開發者，一同參與有關 MCP 的討論。這是一個歡迎提問並自由分享知識的互助社群。
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