4393a749ad
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Umetna inteligenca za začetnike - učni načrt
 |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote avtorja @girlie_mac |
Raziščite svet umetne inteligence (AI) z našim 12-tedenskim, 24-lekcijskim učnim načrtom! Vključuje praktične lekcije, kvize in laboratorijske vaje. Učni načrt je prijazen do začetnikov in pokriva orodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, pa tudi etiko v AI
🌐 Podpora več jezikov
Podprto prek GitHub Action (avtomatizirano in vedno posodobljeno)
Arabščina | Bengalščina | Bolgarščina | Burmanščina (Myanmar) | Kitajščina (poenostavljena) | Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong) | Kitajščina (tradicionalna, Macau) | Kitajščina (tradicionalna, Taiwan) | Hrvaščina | Češčina | Danščina | Nizozemščina | Estonščina | Finščina | Francoščina | Nemščina | Grščina | Hebrejščina | Hindijščina | Madžarščina | Indonezijščina | Italijanščina | Japonščina | Kannada | Korejščina | Litovščina | Malajščina | Malajalščina | Maratščina | Nepalščina | Nigerijski pidgin | Norveščina | Perzijski (Farsi) | Poljščina | Portugalščina (Brazilija) | Portugalščina (Portugalska) | Pandžabščina (Gurmukhi) | Romunščina | Ruščina | Srbščina (cirilica) | Slovaščina | Slovenščina | Španščina | Svahili | Švedščina | Tagalog (filipinski) | Tamilščina | Telugu | Tajščina | Turščina | Ukrajinščina | Urdščina | Vietnamščina
Če želite dodatne prevode, podprte jezike najdete tukaj
Pridružite se skupnosti
Česa se boste naučili
V tem učnem načrtu se boste naučili:
- Različne pristope k umetni inteligenci, vključno s "starim dobrim" simbolnim pristopom z reprezentacijo znanja in sklepanje (GOFAI).
- Nevronske mreže in globoko učenje, ki sta v jedru sodobne AI. Koncepte za tema pomembna bomo ponazorili s kodo v dveh najbolj priljubljenih ogrodjih - TensorFlow in PyTorch.
- Nevronske arhitekture za delo s slikami in besedilom. Pokrili bomo novejše modele, vendar morda nekoliko manj v skladu z najnovejšimi dosežki.
- Manj priljubljene pristope k AI, kot so genetski algoritmi in večagentni sistemi.
Česa ne bomo pokrili v tem učnem načrtu:
Poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn
- Poslovne primere uporabe AI v poslovanju. Razmislite o opravljanju učne poti Introduction to AI for business users na Microsoft Learn ali AI Business School, razvitih v sodelovanju z INSEAD.
- Klasično strojno učenje, ki je dobro opisano v našem Učnem načrtu strojnega učenja za začetnike.
- Praktične AI aplikacije, zgrajene z uporabo Cognitive Services. Za to priporočamo, da začnete z moduli Microsoft Learn za računalniški vid, obdelavo naravnega jezika, Generative AI with Azure OpenAI Service in druge.
- Specifična oblačna ogrodja za ML, kot so Azure Machine Learning, Microsoft Fabric ali Azure Databricks. Razmislite o uporabi učnih poti Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning in Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks.
- Conversational AI in klepetalni roboti. Obstaja ločena učna pot Create conversational AI solutions, lahko pa se za več podrobnosti obrnete tudi na ta objavo na blogu.
- Poglobljena matematika za globoko učenje. Za to priporočamo knjigo Deep Learning avtorjev Ian Goodfellow, Yoshua Bengio in Aaron Courville, ki je na voljo tudi na spletu na https://www.deeplearningbook.org/.
Za lahek uvod v teme AI v oblaku lahko razmislite o opravljenju učne poti Get started with artificial intelligence on Azure.
Vsebina
Vsaka lekcija vsebuje
- Gradivo za predhodno branje
- Izvedljivi Jupyter zvezki, ki so pogosto specifični za ogrodje (PyTorch ali TensorFlow). Izvedljivi zvezek vsebuje tudi veliko teoretičnega gradiva, zato, da razumete temo, morate prebrati vsaj eno različico zvezka (bodisi PyTorch ali TensorFlow).
- Laboratoriji na voljo pri nekaterih temah, ki vam omogočajo, da preizkusite uporabo naučenega gradiva pri določenem problemu.
- Nekateri odseki vsebujejo povezave na module MS Learn, ki obravnavajo sorodne teme.
Začetek
🎯 Nov v AI? Začni tukaj!
Če ste popolnoma novi v AI in želite hitre, praktične primere, si oglejte naše Primeri za začetnike! Ti vključujejo:
- 🌟 Pozdravljen AI svet - Vaš prvi AI program (prepoznavanje vzorcev)
- 🧠 Preprosta nevronska mreža - Zgradite nevronsko mrežo iz nič
- 🖼️ Klasifikator slik - Razvrščanje slik z podrobnimi komentarji
- 💬 Sentiment besedila - Analizirajte pozitivno/negativno besedilo
Ti primeri so zasnovani, da vam pomagajo razumeti koncepte AI, preden se poglobite v celoten kurikulum.
📚 Nastavitev celotnega kurikuluma
- Ustvarili smo a setup lesson to help you with setting up your development environment. - Za izobraževalce smo prav tako ustvarili a curricula setup lesson for you too!
- Kako Run the code in a VSCode or a Codepace
Sledite tem korakom:
Fork the Repository: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani.
Klonirajte repozitorij: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Ne pozabite repozitorij označiti z zvezdico (🌟), da ga boste lažje našli pozneje.
Spoznajte druge udeležence
Pridružite se našemu uradnemu AI Discord strežniku, da spoznate in navežete stik z drugimi udeleženci tega tečaja ter pridobite podporo.
Če imate povratne informacije o izdelku ali vprašanja med razvijanjem obiščite naš Azure AI Foundry Developer Forum
Kvizi
Opomba o kvizih: Vsi kvizi se nahajajo v mapi Quiz-app v etc\quiz-app, ali spletno tukaj Povezani so znotraj lekcij; aplikacijo kviza je mogoče zagnati lokalno ali namestiti v Azure; sledite navodilom v mapi
quiz-app. Postopoma se lokalizirajo.
Iščemo pomoč
Imate predloge ali ste našli napake v črkovanju ali kodi? Odprite issue ali ustvarite pull request.
Posebna zahvala
- ✍️ Glavni avtor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Urednik: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustratorka sketchnotov: Tomomi Imura
- ✅ Ustvarjalec kvizov: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Glavni prispevalci: Evgenii Pishchik
Drugi kurikulumi
Naša ekipa pripravlja tudi druge kurikulume! Oglejte si:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agenti
Serija generativne AI
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Osnovno učenje
Serija Copilot
Pridobivanje pomoči
Če se zataknete ali imate vprašanja glede izdelave AI aplikacij, se pridružite drugim udeležencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli.
Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med razvojem, obiščite:
Izjava o omejitvi odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za strojno prevajanje Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatizirani prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za kritične informacije priporočamo strokovni prevod, opravljen s strani človeka. Ne odgovarjamo za morebitne nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.