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面向初学者的人工智能 - 课程
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| 人工智能入门 - 手绘速写 作者 @girlie_mac |
探索 人工智能（AI）的世界，使用我们的为期 12 周、共 24 节课的课程！它包括实用课程、测验和实验。该课程适合初学者，涵盖了像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的工具，以及 AI 道德等内容。
🌐 多语言支持
通过 GitHub Action 支持（自动且始终保持最新）
阿拉伯语 | 孟加拉语 | 保加利亚语 | 缅甸语（缅甸） | 中文（简体） | 中文（繁体，香港） | 中文（繁体，澳门） | 中文（繁体，台湾） | 克罗地亚语 | 捷克语 | 丹麦语 | 荷兰语 | 爱沙尼亚语 | 芬兰语 | 法语 | 德语 | 希腊语 | 希伯来语 | 印地语 | 匈牙利语 | 印度尼西亚语 | 意大利语 | 日语 | 卡纳达语 | 韩语 | 立陶宛语 | 马来语 | 马拉雅拉姆语 | 马拉地语 | 尼泊尔语 | 尼日利亚皮钦语 | 挪威语 | 波斯语（法尔西） | 波兰语 | 葡萄牙语（巴西） | 葡萄牙语（葡萄牙） | 旁遮普语（古鲁姆基） | 罗马尼亚语 | 俄语 | 塞尔维亚语（西里尔文） | 斯洛伐克语 | 斯洛文尼亚语 | 西班牙语 | 斯瓦西里语 | 瑞典语 | 塔加洛语（菲律宾语） | 泰米尔语 | 泰卢固语 | 泰语 | 土耳其语 | 乌克兰语 | 乌尔都语 | 越南语
如果您希望添加更多翻译，支持的语言列在 这里
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你将学到什么
在本课程中，您将学到：
- 不同的人工智能方法，包括带有 知识表示 和推理的“老派”符号方法（GOFAI）。
- 神经网络 和 深度学习，是现代人工智能的核心。我们将通过两个最流行的框架 —— TensorFlow 和 PyTorch 的代码来说明这些重要主题背后的概念。
- 用于处理图像和文本的 神经网络架构。我们将涵盖近期的模型，但在最前沿方面可能有所不足。
- 不太流行的 AI 方法，例如 遗传算法 和 多智能体系统。
本课程不会涵盖：
- 在商业中使用 商业中的人工智能 的案例。建议参加 Microsoft Learn 上的 Introduction to AI for business users 学习路径，或参加与 INSEAD 合作开发的 AI Business School。
- 经典机器学习，在我们的 Machine Learning for Beginners Curriculum 中有很好的描述。
- 使用 Cognitive Services 构建的实际 AI 应用。为此，我们建议您先从 Microsoft Learn 上的视觉(视觉)、自然语言处理(自然语言处理)、使用 Azure OpenAI 服务的生成式 AI 等模块开始。
- 特定的 ML 云框架，例如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建议使用 Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning 和 Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks 学习路径。
- 对话式 AI 和 聊天机器人。有单独的 Create conversational AI solutions 学习路径，您也可以参考 这篇博文 获取更多详细信息。
- 深度学习背后的 深层数学。为此，我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的《Deep Learning》，该书也可在线阅读 https://www.deeplearningbook.org/。
如果您想温和入门云端的 AI 主题，您可以考虑参加 Get started with artificial intelligence on Azure 学习路径。
内容
每节课程包含
- 预读材料
- 可执行的 Jupyter 笔记本，通常针对特定框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可执行的笔记本还包含大量理论内容，因此要理解该主题，你需要至少浏览笔记本的一个版本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 实验 在某些主题中可用，为你提供将所学应用到具体问题的机会。
- 某些章节包含指向 MS Learn 模块的链接，这些模块涵盖相关主题。
开始使用
🎯 新手入门？从这里开始！
如果你对人工智能完全陌生并且想要快速的动手示例，请查看我们的 适合初学者的示例！这些包括：
- 🌟 Hello AI World - 你的第一个 AI 程序（模式识别）
- 🧠 简单神经网络 - 从零构建神经网络
- 🖼️ 图像分类器 - 使用详细注释对图像进行分类
- 💬 文本情感 - 分析正面/负面文本
这些示例旨在帮助您在深入完整课程之前理解 AI 概念。
📚 完整课程设置
- 我们创建了一个 设置课程 来帮助您设置开发环境。 - 对于教育工作者，我们也为您创建了一个 面向教师的课程设置！
- 如何 在 VSCode 或 Codepace 中运行代码
请按照以下步骤：
Fork 仓库：点击本页面右上角的 "Fork" 按钮。
克隆仓库： git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
别忘了为该仓库加星 (🌟)，以便以后更容易找到。
结识其他学习者
加入我们的 官方 AI Discord 服务器 以结识并与参加本课程的其他学习者建立网络并获取支持。
如果您在构建过程中有产品反馈或问题，请访问我们的 Azure AI Foundry 开发者论坛
测验
关于测验的说明：所有测验都位于 etc\quiz-app 中的 Quiz-app 文件夹，或 在线访问。它们在课程中有链接；测验应用可以在本地运行或部署到 Azure；请遵循
quiz-app文件夹中的说明。它们正在逐步本地化。
需要帮助
您有建议或发现拼写或代码错误吗？请提出一个 issue 或创建一个 pull request。
特别鸣谢
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 编辑： Jen Looper, PhD
- 🎨 速记插画师： Tomomi Imura
- ✅ 测验创建者： Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 核心贡献者： Evgenii Pishchik
其他课程
我们的团队还制作了其他课程！查看：
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
生成式 AI 系列
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核心学习
Copilot 系列
获取帮助
如果您在构建 AI 应用时遇到困难或有任何问题，请加入学习者和经验丰富的开发者的讨论，参与有关 MCP 的交流。这是一个支持性的社区，欢迎提出问题并自由共享知识。
如果您在构建过程中有产品反馈或遇到错误，请访问：
免责声明： 本文件已使用 AI 翻译服务 Co-op Translator（https://github.com/Azure/co-op-translator）进行翻译。我们尽力确保准确性，但请注意自动翻译可能包含错误或不准确之处。原文（原始语言）应被视为具有权威性的版本。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。因使用本翻译而产生的任何误解或错误解释，我们不承担任何责任。