AI-For-Beginners/translations/uk
localizeflow[bot] 33069a427b chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 83/148, 100 files) 2026-01-01 14:21:19 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
examples 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 11:56:00 +00:00
lessons chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 83/148, 100 files) 2026-01-01 14:21:19 +00:00
AGENTS.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 82/148, 100 files) 2026-01-01 14:21:17 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
troubleshoot.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00

README.md

Ліцензія GitHub Співавтори GitHub Проблеми GitHub Pull-запити GitHub PR запити вітаються

Спостерігачі GitHub Форки GitHub Зірки GitHub Binder Gitter

Microsoft Foundry Discord

Штучний інтелект для початківців — навчальна програма

Ескіз від @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
Штучний інтелект для початківців - Ескіз від @girlie_mac

Explore the world of штучного інтелекту (ШІ) with our 12-week, 24-lesson curriculum! Вона включає практичні уроки, тести та лабораторні роботи. The curriculum is beginner-friendly and covers tools like TensorFlow and PyTorch, as well as ethics in AI

🌐 Підтримка кількох мов

Підтримується через GitHub Action (автоматизовано та завжди актуально)

Арабська | Бенгальська | Болгарська | Бірманська (М'янма) | Китайська (спрощена) | Китайська (традиційна, Гонконг) | Китайська (традиційна, Макао) | Китайська (традиційна, Тайвань) | Хорватська | Чеська | Данська | Нідерландська | Естонська | Фінська | Французька | Німецька | Грецька | Іврит | Хінді | Угорська | Індонезійська | Італійська | Японська | Каннада | Корейська | Литовська | Малайська | Малаялам | Маратхі | Непальська | Нігерійський піджин | Норвезька | Перська (фарсі) | Польська | Португальська (Бразилія) | Португальська (Португалія) | Пенджабська (гурмукхі) | Румунська | Російська | Сербська (кирилиця) | Словацька | Словенська | Іспанська | Суахілі | Шведська | Тагальська (філіппінська) | Тамільська | Телугу | Тайська | Турецька | Українська | Урду | В'єтнамська

If you wish to have additional translations languages supported are listed here

Приєднуйтесь до спільноти

Microsoft Foundry Discord

Чого ви навчитесь

Ментальна мапа курсу

У цій навчальній програмі ви дізнаєтесь:

  • Різні підходи до штучного інтелекту, включаючи "старий добрий" символічний підхід із представленням знань та виведенням (GOFAI).
  • Нейронні мережі та глибинне навчання, які є серцем сучасного ШІ. Ми проілюструємо концепції за цими важливими темами за допомогою коду в двох із найпопулярніших фреймворків - TensorFlow і PyTorch.
  • Нейронні архітектури для роботи з зображеннями та текстом. Ми охопимо сучасні моделі, але можливо трохи відставатимемо від найновіших досягнень.
  • Менш поширені підходи в ШІ, такі як генетичні алгоритми та багатоагентні системи.

Що ми не будемо охоплювати в цій програмі:

Знайдіть усі додаткові ресурси для цього курсу в нашій колекції Microsoft Learn

Для м’якого введення в теми ШІ в хмарі ви можете розглянути проходження навчального шляху Початок роботи зі штучним інтелектом в Azure на Microsoft Learn.

Зміст

Посилання на урок PyTorch/Keras/TensorFlow Лабораторна робота
0 Налаштування курсу Налаштування середовища розробки
I Вступ до ШІ
01 Вступ та історія ШІ - -
II Символічний ШІ
02 Представлення знань та експертні системи Експертні системи / Онтологія /Граф концепцій
III Вступ до нейронних мереж
03 Перцептрон Блокнот Лабораторна робота
04 Багатошаровий перцептрон та створення власного фреймворку Блокнот Лабораторна робота
05 Вступ до фреймворків (PyTorch/TensorFlow) та перенавчання PyTorch / Keras / TensorFlow Лабораторна робота
IV Комп'ютерний зір PyTorch / TensorFlow Досліджуйте комп'ютерний зір на Microsoft Azure
06 Вступ до комп'ютерного зору. OpenCV Блокнот Лабораторна робота
07 Згорткові нейронні мережі & Архітектури CNN PyTorch /TensorFlow Лабораторна робота
08 Попередньо навчені мережі та перенесення навчання and Поради з навчання PyTorch / TensorFlow Лабораторна робота
09 Автокодери та VAE PyTorch / TensorFlow
10 Генеративно-змагальні мережі та перенесення художнього стилю PyTorch / TensorFlow
11 Виявлення об'єктів TensorFlow Лабораторна робота
12 Семантична сегментація. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Обробка природної мови PyTorch /TensorFlow Досліджуйте обробку природної мови на Microsoft Azure
13 Представлення тексту. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Семантичні векторні представлення слів. Word2Vec і GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Моделювання мови. Навчання власних векторних представлень PyTorch / TensorFlow Лабораторна робота
16 Рекурентні нейронні мережі PyTorch / TensorFlow
17 Генеративні рекурентні мережі PyTorch / TensorFlow Лабораторна робота
18 Трансформери. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Розпізнавання іменованих сутностей TensorFlow Лабораторна робота
20 Великі мовні моделі, програмування підказок та задачі з малою кількістю прикладів PyTorch
VI Інші методи ШІ
21 Генетичні алгоритми Блокнот
22 Глибоке підкріплювальне навчання PyTorch /TensorFlow Лабораторна робота
23 Багатоагентні системи
VII Етика ШІ
24 Етика ШІ та відповідальний ШІ Microsoft Learn: Принципи відповідального ШІ
IX Додаткові матеріали
25 Багатомодальні мережі, CLIP та VQGAN Блокнот

Кожен урок містить

  • Підготовчі матеріали
  • Виконувані Jupyter-ноутбуки, які часто специфічні для фреймворку (PyTorch або TensorFlow). Виконуваний ноутбук також містить багато теоретичного матеріалу, тому, щоб зрозуміти тему, вам потрібно пройти щонайменше одну версію ноутбука (або PyTorch, або TensorFlow).
  • Лабораторні роботи доступні для деяких тем, що дають вам можливість спробувати застосувати вивчений матеріал до конкретної задачі.
  • Деякі розділи містять посилання на MS Learn модулі, які охоплюють суміжні теми.

Початок роботи

🎯 Новачок у ШІ? Почніть тут!

Якщо ви повністю новачок у ШІ і хочете швидкі практичні приклади, перегляньте наші Приклади для початківців! Вони включають:

  • 🌟 Hello AI World - Ваша перша програма ШІ (розпізнавання шаблонів)
  • 🧠 Simple Neural Network - Побудуйте нейронну мережу з нуля
  • 🖼️ Image Classifier - Класифікація зображень з детальними коментарями
  • 💬 Тональність тексту - Аналіз позитивного/негативного тексту

These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum.

📚 Налаштування повної навчальної програми

Follow these steps:

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.

Познайомтеся з іншими учнями

Join our official AI Discord server to meet and network with other learners taking this course and get support.

If you have product feedback or questions whilst building visit our Azure AI Foundry Developer Forum

Quizzes

Примітка щодо тестів: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or Online Here They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the quiz-app folder. They are gradually being localized.

Потрібна допомога

Do you have suggestions or found spelling or code errors? Raise an issue or create a pull request.

Особлива подяка

Інші навчальні програми

Our team produces other curricula! Check out:

LangChain

LangChain4j для початківців LangChain.js для початківців


Azure / Edge / MCP / Агенти

AZD для початківців Edge AI для початківців MCP для початківців AI Агенти для початківців


Серія Generative AI

Generative AI для початківців Generative AI (.NET) Generative AI (Java) Generative AI (JavaScript)


Основне навчання

ML для початківців Data Science для початківців AI для початківців Кібербезпека для початківців Web-розробка для початківців IoT для початківців XR-розробка для початківців


Серія Copilot

Copilot для парного програмування з AI Copilot для C#/.NET Copilot Adventure

Отримання допомоги

If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely.

Discord сервер Microsoft Foundry

If you have product feedback or errors while building visit:

Форум розробників Microsoft Foundry


Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу перекладу на основі штучного інтелекту Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладача. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або помилкові тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.