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初學者人工智能課程

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
初學者人工智能 - 速寫筆記由 @girlie_mac 提供

探索人工智能 (AI) 的世界透過我們為期12週、共24堂課的課程課程包含實務課程、小測驗及實驗室實作。此課程適合初學者涵蓋 TensorFlow、PyTorch 等工具,以及 AI 倫理議題。

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援(自動且持續更新)

阿拉伯文 | 孟加拉文 | 保加利亞文 | 緬甸文 (Myanmar) | 中文 (簡體) | 中文 (繁體,香港) | 中文 (繁體,澳門) | 中文 (繁體,台灣) | 克羅埃西亞文 | 捷克文 | 丹麥文 | 荷蘭文 | 愛沙尼亞文 | 芬蘭文 | 法文 | 德文 | 希臘文 | 希伯來文 | 印地文 | 匈牙利文 | 印尼文 | 意大利文 | 日文 | 卡納達文 | 韓文 | 立陶宛文 | 馬來文 | 馬拉雅拉姆文 | 馬拉地文 | 尼泊爾文 | 奈及利亞洋泾浜英語 | 挪威文 | 波斯文 (法爾西語) | 波蘭文 | 葡萄牙文 (巴西) | 葡萄牙文 (葡萄牙) | 旁遮普文 (Gurmukhi) | 羅馬尼亞文 | 俄文 | 塞爾維亞文 (西里爾字母) | 斯洛伐克文 | 斯洛文尼亞文 | 西班牙文 | 斯瓦希里文 | 瑞典文 | 他加祿文 (菲律賓語) | 泰米爾文 | 泰盧固文 | 泰文 | 土耳其文 | 烏克蘭文 | 烏爾都文 | 越南文

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cd AI-For-Beginners
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您將學到什麼

課程心智圖

本課程將教授:

  • 不同人工智能的方法,包括「老派」的符號方法,結合知識表徵及推理(GOFAI)。
  • 神經網絡與深度學習,是現代 AI 的核心。我們會使用兩個當紅框架的程式碼示範這些重要概念——TensorFlowPyTorch
  • 針對圖片與文字的神經架構。我們會涵蓋近代模型,但可能未達最新研究水準。
  • 較不常用的 AI 方法,例如遺傳算法多代理系統

本課程不包含:

在 Microsoft Learn 上查看此課程所有額外資源

若想輕鬆入門 雲端 AI 主題,您可參考 Microsoft Learn 的 Azure 人工智能快速入門 學習路徑。

課程內容

課程連結 PyTorch/Keras/TensorFlow 實驗室
0 課程設定 設定您的開發環境
I AI 簡介
01 人工智能介紹及歷史 - -
II 符號 AI
02 知識表徵與專家系統 專家系統 / 本體論 /概念圖
III 神經網絡導論
03 感知機 筆記本 實驗室
04 多層感知機及建立自家框架 筆記本 實驗室
05 框架簡介PyTorch/TensorFlow及過擬合 PyTorch / Keras / TensorFlow 實驗室
IV 電腦視覺 PyTorch / TensorFlow 在 Microsoft Azure 探索電腦視覺
06 電腦視覺簡介。OpenCV 筆記本 實驗室
07 卷積神經網絡 & CNN 架構 PyTorch /TensorFlow 實驗室
08 預訓練網絡及遷移學習訓練技巧 PyTorch / TensorFlow 實驗室
09 自動編碼器與變分自動編碼器 PyTorch / TensorFlow
10 生成對抗網絡與藝術風格轉換 PyTorch / TensorFlow
11 物體偵測 TensorFlow 實驗室
12 語義分割。U-Net PyTorch / TensorFlow
V 自然語言處理 PyTorch /TensorFlow 在 Microsoft Azure 探索自然語言處理
13 文本表示法。詞袋模型/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 語義詞向量嵌入。Word2Vec 與 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 語言模型。訓練自己的嵌入 PyTorch / TensorFlow 實驗室
16 遞歸神經網絡 PyTorch / TensorFlow
17 生成遞歸網絡 PyTorch / TensorFlow 實驗室
18 變換器。BERT。 PyTorch /TensorFlow
19 命名實體識別 TensorFlow 實驗室
20 大型語言模型、提示編程與少量示例任務 PyTorch
VI 其他 AI 技術
21 基因算法 筆記本
22 深度強化學習 PyTorch /TensorFlow 實驗室
23 多智能體系統
VII AI 倫理
24 AI 倫理與負責任的 AI Microsoft Learn負責任的 AI 原則
IX 額外內容
25 多模態網絡、CLIP 與 VQGAN 筆記本

每堂課包含

  • 預習材料
  • 可執行的 Jupyter 筆記本,通常針對某種框架(PyTorchTensorFlow。可執行筆記本也包含大量理論內容因此要理解主題需要至少完成其中一個版本PyTorch 或 TensorFlow
  • 部份主題有實驗室,讓你有機會將所學知識應用到特定問題。
  • 有些章節包含連結至Microsoft Learn相關主題的模組。

開始學習

🎯 對 AI 完全新手?從這裡開始!

如果你對 AI 完全陌生,想要快速實操範例,請查看我們的新手友好範例!內容包括:

  • 🌟 Hello AI World - 你的第一個 AI 程式(模式識別)
  • 🧠 簡單神經網絡 - 從零建構一個神經網絡
  • 🖼️ 影像分類器 - 詳細註釋的影像分類器
  • 💬 文字情感分析 - 分析正面/負面文字

這些範例旨在幫助您了解 AI 概念,然後再深入完整課程。

📚 完整課程設置

請按以下步驟操作:

分叉倉庫點擊本頁面右上角的「Fork」按鈕。

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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聯繫並獲得支援。

如果您在建置過程中有產品反饋或疑問,請造訪我們的Azure AI Foundry 開發人員論壇

測驗

關於測驗的說明:所有測驗均包含在 etc\quiz-app 裡的 Quiz-app 資料夾,或可線上此處查看。它們與課程中串連,測驗應用程式可在本地端執行或部署至 Azure請遵循 quiz-app 資料夾中的指示。測驗正逐步在地化中。

需要協助

您有建議或發現拼字或程式碼錯誤嗎?請提出議題或建立拉取請求。

特別感謝

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