AI-For-Beginners/translations/pl
localizeflow[bot] 09d5df0af7 chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 6 files) 2026-01-05 15:30:01 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-24 10:52:15 +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 77/148, 100 files) 2026-01-01 14:21:07 +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 1/1, 6 files) 2026-01-05 15:30:01 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-24 10:52:15 +00:00
troubleshoot.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00

README.md

GitHub license GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars Binder Gitter

Microsoft Foundry Discord

Artificial Intelligence for Beginners - Program nauczania

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI For Beginners - Sketchnotka autorstwa @girlie_mac

Odkryj świat Sztucznej Inteligencji (AI) z naszym 12-tygodniowym, 24-lekcyjnym programem nauczania! Zawiera on praktyczne lekcje, quizy i laboratoria. Program jest przyjazny dla początkujących i obejmuje narzędzia takie jak TensorFlow i PyTorch oraz zagadnienia etyczne w AI.

🌐 Wsparcie wielojęzyczne

Wspierane przez GitHub Action (Automatyczne i zawsze aktualne)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Wolisz klonować lokalnie?

To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń, co znacząco zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj sparse checkout:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

W ten sposób uzyskasz wszystko, czego potrzebujesz do ukończenia kursu z dużo szybszym pobraniem.

Jeśli chcesz, aby dodatkowe języki tłumaczeń były obsługiwane, są one wymienione tutaj

Dołącz do społeczności

Microsoft Foundry Discord

Czego się nauczysz

Mapa mentalna kursu

W tym programie nauczania nauczysz się:

  • Różnych podejść do Sztucznej Inteligencji, w tym "dobrej, starej" podejścia symbolicznego z Reprezentacją Wiedzy i wnioskowaniem (GOFAI).
  • Sieci neuronowych i uczenia głębokiego, które są podstawą współczesnej AI. Pokażemy koncepcje stojące za tymi ważnymi tematami za pomocą kodu w dwóch najpopularniejszych frameworkach - TensorFlow i PyTorch.
  • Architektury neuronowe do pracy z obrazami i tekstem. Omówimy najnowsze modele, ale mogą one nie być w pełni zgodne ze stanem wiedzy.
  • Mniej popularne podejścia do AI, takie jak algorytmy genetyczne i systemy wieloagentowe.

Czego nie omówimy w tym programie:

Znajdź wszystkie dodatkowe materiały do tego kursu w naszej kolekcji Microsoft Learn

Dla łagodnego wprowadzenia do tematów AI w chmurze możesz rozważyć podjęcie ścieżki nauki Get started with artificial intelligence on Azure.

Zawartość

Link do lekcji PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratorium
0 Konfiguracja kursu Jak skonfigurować środowisko programistyczne
I Wprowadzenie do AI
01 Wprowadzenie i historia AI - -
II Symboliczne AI
02 Reprezentacja wiedzy i systemy ekspertowe Systemy ekspertowe / Ontologia /Graf pojęć
III Wprowadzenie do sieci neuronowych
03 Perceptron Notebook Lab
04 Wielowarstwowy Perceptron i Tworzenie własnego Frameworku Notebook Lab
05 Wprowadzenie do Frameworków (PyTorch/TensorFlow) i Przeuczenia PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Widzenie Komputerowe PyTorch / TensorFlow Poznaj Widzenie Komputerowe na Microsoft Azure
06 Wprowadzenie do Widzenia Komputerowego. OpenCV Notebook Lab
07 Splotowe Sieci Neuronowe & Architektury CNN PyTorch /TensorFlow Lab
08 Sieci wstępnie wytrenowane i Transfer Learning oraz Triki treningowe PyTorch / TensorFlow Lab
09 Autoenkodery i VAEs PyTorch / TensorFlow
10 Generatywne Sieci Adwersarialne i Transfer Stylu Artystycznego PyTorch / TensorFlow
11 Detekcja Obiektów TensorFlow Lab
12 Segmentacja semantyczna. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Przetwarzanie języka naturalnego PyTorch /TensorFlow Poznaj Przetwarzanie języka naturalnego na Microsoft Azure
13 Reprezentacja tekstu. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Semantyczne osadzenia słów. Word2Vec i GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modelowanie języka. Trening własnych osadzeń PyTorch / TensorFlow Lab
16 Rekurencyjne Sieci Neuronowe PyTorch / TensorFlow
17 Generatywne sieci rekurencyjne PyTorch / TensorFlow Lab
18 Transformery. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Rozpoznawanie nazwanych bytów TensorFlow Lab
20 Duże modele językowe, programowanie promptów i zadania few-shot PyTorch
VI Inne techniki AI
21 Algorytmy genetyczne Notebook
22 Deep Reinforcement Learning PyTorch /TensorFlow Lab
23 Systemy wieloagentowe
VII Etyka AI
24 Etyka AI i odpowiedzialne AI Microsoft Learn: Zasady odpowiedzialnej AI
IX Dodatki
25 Sieci multimodalne, CLIP i VQGAN Notebook

Każda lekcja zawiera

  • Materiały do wcześniejszej lektury
  • Wykonalne notatniki Jupyter, które często są specyficzne dla frameworka (PyTorch lub TensorFlow). Wykonalny notatnik zawiera również dużo materiału teoretycznego, więc aby zrozumieć temat musisz przejść przez co najmniej jedną wersję notatnika (PyTorch lub TensorFlow).
  • Laboratoria dostępne dla niektórych tematów, które dają możliwość wypróbowania materiału w praktycznym zadaniu.
  • Niektóre sekcje zawierają linki do modułów MS Learn omawiających powiązane tematy.

Rozpoczęcie

🎯 Nowy w AI? Zacznij tutaj!

Jeśli jesteś całkowicie nowy w AI i chcesz szybkie, praktyczne przykłady, sprawdź nasze Przyjazne dla początkujących przykłady! Obejmują one:

  • 🌟 Hello AI World - Twój pierwszy program AI (rozpoznawanie wzorców)
  • 🧠 Prosta sieć neuronowa - Zbuduj sieć neuronową od podstaw
  • 🖼️ Klasyfikator obrazów - Klasyfikuj obrazy z obszernymi komentarzami
  • 💬 Analiza nastroju tekstu - Analiza pozytywnego/negatywnego tekstu

Te przykłady mają pomóc Ci zrozumieć koncepcje AI przed zagłębieniem się w pełny program nauczania.

📚 Konfiguracja pełnego programu nauczania

Wykonaj następujące kroki:

Forkuj repozytorium: Kliknij przycisk „Fork” w prawym górnym rogu tej strony.

Sklonuj repozytorium: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Nie zapomnij dodać gwiazdki (🌟) do tego repozytorium, aby łatwiej je znaleźć później.

Poznaj innych uczniów

Dołącz do naszego oficjalnego serwera Discord AI, aby poznać i nawiązać kontakty z innymi uczestnikami kursu oraz uzyskać wsparcie.

Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub pytania podczas tworzenia, odwiedź nasz Azure AI Foundry Developer Forum

Quizy

Informacja o quizach: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-app w etc\quiz-app lub dostępne online tutaj. Są one powiązane z lekcjami, aplikację quizów można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze quiz-app. Stopniowo są one lokalizowane.

Potrzebna pomoc

Masz sugestie lub znalazłeś błędy ortograficzne czy w kodzie? Zgłoś problem lub stwórz pull request.

Podziękowania

Inne programy nauczania

Nasz zespół tworzy inne programy nauczania! Sprawdź:

LangChain

LangChain4j dla początkujących LangChain.js dla początkujących


Azure / Edge / MCP / Agenci

AZD dla początkujących Edge AI dla początkujących MCP dla początkujących Agenci AI dla początkujących


Seria Generative AI

Generative AI dla początkujących Generative AI (.NET) Generative AI (Java) Generative AI (JavaScript)


Podstawowe nauczanie

Uczenie maszynowe dla początkujących Data Science dla początkujących AI dla początkujących Cyberbezpieczeństwo dla początkujących Web Dev dla początkujących IoT dla początkujących XR Development dla początkujących


Seria Copilot

Copilot dla AI do programowania w parze Copilot dla C#/.NET Copilot Adventure

Uzyskaj pomoc

Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące budowania aplikacji AI, dołącz do innych uczniów i doświadczonych programistów w dyskusjach na temat MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.

Microsoft Foundry Discord

Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub błędy podczas tworzenia, odwiedź:

Microsoft Foundry Developer Forum


Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczeń AI Co-op Translator. Mimo że dążymy do dokładności, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym należy traktować jako źródło wiarygodne. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.