18ca903e96
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Người Mới Bắt Đầu - Một Chương Trình Học
 |
|---|
| Trí Tuệ Nhân Tạo Cho Người Mới Bắt Đầu - Sketchnote bởi @girlie_mac |
Khám phá thế giới của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) với chương trình học 12 tuần, 24 bài học của chúng tôi! Nó bao gồm các bài học thực hành, bài kiểm tra và phòng thí nghiệm. Chương trình học thân thiện với người mới bắt đầu và bao gồm các công cụ như TensorFlow và PyTorch, cũng như đạo đức trong AI
🌐 Hỗ trợ đa ngôn ngữ
Được hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật)
Tiếng Ả Rập | Tiếng Bengal | Tiếng Bulgaria | Tiếng Miến Điện (Myanmar) | Tiếng Trung (Giản thể) | Tiếng Trung (Phồn thể, Hồng Kông) | Tiếng Trung (Phồn thể, Ma Cao) | Tiếng Trung (Phồn thể, Đài Loan) | Tiếng Croatia | Tiếng Séc | Tiếng Đan Mạch | Tiếng Hà Lan | Tiếng Estonia | Tiếng Phần Lan | Tiếng Pháp | Tiếng Đức | Tiếng Hy Lạp | Tiếng Hebrew | Tiếng Hindi | Tiếng Hungary | Tiếng Indonesia | Tiếng Ý | Tiếng Nhật | Tiếng Kannada | Tiếng Hàn | Tiếng Lithuania | Tiếng Malay | Tiếng Malayalam | Tiếng Marathi | Tiếng Nepal | Tiếng Pidgin Nigeria | Tiếng Na Uy | Tiếng Ba Tư (Farsi) | Tiếng Ba Lan | Tiếng Bồ Đào Nha (Brazil) | Tiếng Bồ Đào Nha (Bồ Đào Nha) | Tiếng Punjabi (Gurmukhi) | Tiếng Romania | Tiếng Nga | Tiếng Serbia (Chữ Cyrillic) | Tiếng Slovakia | Tiếng Slovenia | Tiếng Tây Ban Nha | Tiếng Swahili | Tiếng Thụy Điển | Tiếng Tagalog (Philippines) | Tiếng Tamil | Tiếng Telugu | Tiếng Thái | Tiếng Thổ Nhĩ Kỳ | Tiếng Ukraina | Tiếng Urdu | Tiếng Việt
Ưu tiên sao chép về máy?
Kho lưu trữ này bao gồm hơn 50 bản dịch ngôn ngữ làm tăng đáng kể dung lượng tải về. Để sao chép mà không có bản dịch, hãy sử dụng 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'Điều này cung cấp cho bạn mọi thứ bạn cần để hoàn thành khóa học với tốc độ tải về nhanh hơn nhiều.
Nếu bạn muốn hỗ trợ thêm các ngôn ngữ dịch khác được liệt kê tại đây
Tham gia Cộng đồng
Những gì bạn sẽ học
Trong chương trình học này, bạn sẽ học:
- Các phương pháp khác nhau trong Trí Tuệ Nhân Tạo, bao gồm phương pháp biểu diễn ký hiệu "cổ điển" với Biểu diễn Kiến thức và lý luận (GOFAI).
- Mạng Nơ-ron và Học Sâu, là cốt lõi của AI hiện đại. Chúng tôi sẽ minh họa các khái niệm đằng sau những chủ đề quan trọng này bằng mã trong hai framework phổ biến nhất - TensorFlow và PyTorch.
- Kiến trúc Mạng Nơ-ron để làm việc với hình ảnh và văn bản. Chúng tôi sẽ đề cập các mô hình gần đây nhưng có thể hơi thiếu một chút về trạng thái nghệ thuật hiện đại.
- Các phương pháp AI ít phổ biến hơn, như Thuật toán Di truyền và Hệ thống Đa Tác nhân.
Những gì chúng tôi sẽ không đề cập trong chương trình học này:
Tìm tất cả tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi
- Các trường hợp kinh doanh sử dụng AI trong Doanh nghiệp. Hãy cân nhắc tham gia con đường học Giới thiệu AI cho người dùng doanh nghiệp trên Microsoft Learn, hoặc Trường Kinh doanh AI, được phát triển hợp tác với INSEAD.
- Học Máy Cổ điển, được mô tả rõ trong Chương trình Học Máy cho Người Mới Bắt Đầu của chúng tôi.
- Các ứng dụng AI thực tế xây dựng bằng Dịch vụ Nhận thức. Cho điều này, chúng tôi khuyên bạn bắt đầu với các module Microsoft Learn cho thị giác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI tạo sinh với Azure OpenAI Service và các module khác.
- Các Khung Công tác Đám mây ML cụ thể, như Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, hoặc Azure Databricks. Hãy cân nhắc sử dụng các con đường học Xây dựng và vận hành giải pháp máy học với Azure Machine Learning và Xây dựng & Vận hành Giải pháp Máy học với Azure Databricks.
- AI Đàm thoại và Chat Bots. Có con đường học riêng biệt Tạo giải pháp AI đàm thoại, và bạn cũng có thể tham khảo bài đăng blog này để biết thêm chi tiết.
- Toán học sâu phía sau học sâu. Với điều này, chúng tôi đề xuất Deep Learning của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville, cũng có sẵn trực tuyến tại https://www.deeplearningbook.org/.
Để làm quen nhẹ nhàng với các chủ đề AI trên Đám mây, bạn có thể cân nhắc tham gia con đường học Bắt đầu với trí tuệ nhân tạo trên Azure.
Nội dung
Mỗi bài học bao gồm
- Tài liệu đọc trước
- Các Jupyter Notebook có thể chạy được, thường dành riêng cho khung làm việc (PyTorch hoặc TensorFlow). Các notebook này cũng chứa nhiều tài liệu lý thuyết, vì vậy để hiểu chủ đề bạn cần làm qua ít nhất một phiên bản notebook (hoặc PyTorch hoặc TensorFlow).
- Phòng thí nghiệm có sẵn cho một số chủ đề, giúp bạn có cơ hội áp dụng tài liệu đã học vào một vấn đề cụ thể.
- Một số phần có liên kết đến các mô-đun MS Learn liên quan.
Bắt đầu
🎯 Mới với AI? Bắt đầu ở đây!
Nếu bạn hoàn toàn mới với AI và muốn có các ví dụ thực hành nhanh, hãy xem Ví dụ thân thiện cho người mới bắt đầu! Bao gồm:
- 🌟 Chào Thế Giới AI - Chương trình AI đầu tiên của bạn (nhận dạng mẫu)
- 🧠 Mạng Nơ-ron Đơn giản - Xây dựng một mạng nơ-ron từ đầu
- 🖼️ Phân loại Hình ảnh - Phân loại hình ảnh với chú thích chi tiết
- 💬 Cảm xúc văn bản - Phân tích văn bản tích cực/tiêu cực
Những ví dụ này được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm AI trước khi đi sâu vào toàn bộ chương trình học.
📚 Thiết lập toàn bộ chương trình học
- Chúng tôi đã tạo một bài học cài đặt để giúp bạn thiết lập môi trường phát triển.
- Dành cho các nhà giáo dục, chúng tôi cũng đã tạo một bài học thiết lập chương trình học!
- Cách chạy mã trong VSCode hoặc Codepace
Hãy làm theo các bước sau:
Fork Repository: Nhấn nút "Fork" ở góc trên bên phải của trang này.
Clone Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Đừng quên bấm sao (🌟) repo này để dễ tìm lại sau.
Gặp gỡ các học viên khác
Tham gia máy chủ Discord AI chính thức của chúng tôi để gặp gỡ và kết nối với những người học khác đang theo khóa học này và nhận được sự hỗ trợ.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc câu hỏi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập Diễn đàn Nhà phát triển Azure AI Foundry
Trắc nghiệm
Một lưu ý về các bài kiểm tra: Tất cả các bài kiểm tra đều nằm trong thư mục Quiz-app tại etc\quiz-app, hoặc Trực tuyến tại đây. Chúng được liên kết từ bên trong các bài học, ứng dụng quiz có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; hãy làm theo hướng dẫn trong thư mục
quiz-app. Chúng đang được dần dần dịch địa phương hóa.
Cần sự giúp đỡ
Bạn có đề xuất hoặc phát hiện lỗi chính tả hoặc mã? Hãy tạo issue hoặc gửi pull request.
Tri ân đặc biệt
- ✍️ Tác giả chính: Dmitry Soshnikov, Tiến sĩ
- 🔥 Biên tập viên: Jen Looper, Tiến sĩ
- 🎨 Minh họa sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Người tạo bài kiểm tra: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Những đóng góp chính: Evgenii Pishchik
Các chương trình học khác
Đội ngũ của chúng tôi còn phát triển các chương trình học khác! Hãy xem:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Loạt bài AI Tạo sinh
-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}
Học tập cốt lõi
Loạt bài Copilot
Nhận giúp đỡ
Nếu bạn bị kẹt hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về việc xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia cùng các học viên và nhà phát triển có kinh nghiệm thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ, nơi các câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ tự do.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc lỗi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập:
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với những thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp của con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu lầm hay giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.