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人工智慧初學者課程綱要
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| AI For Beginners - 筆記圖解由 @girlie_mac 製作 |
探索 人工智慧（AI）的世界，透過我們的 12 週、24 課程規劃！內容包含實作課程、測驗與實驗室。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及人工智慧倫理。
🌐 多語言支援
透過 GitHub Action 支援（自動且永遠保持最新）
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
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本儲存庫包含 50 多種語言的翻譯，因此下載大小會顯著增加。若要不包含翻譯內容地下載，請使用稀疏檢出功能：
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'這樣您可以快速下載完成課程所需的所有內容。
如果您希望支援其他翻譯語言，請參考 此處 列出的語言。
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你將學到什麼
在本課程中，你將學習：
- 不同的人工智慧方法，包括使用 知識表達 和推理的「經典舊派」符號主義方法 (GOFAI)。
- 作為現代 AI 核心的 神經網路 與 深度學習。我們將使用兩個最受歡迎框架 —— TensorFlow 和 PyTorch 的程式碼範例，來說明這些重要主題背後的概念。
- 運用於圖像與文本處理的 神經架構。將涵蓋近期模型，但可能未包含最新的尖端技術。
- 較不普及的 AI 方法，例如 基因演算法 與 多代理系統。
本課程不涵蓋：
- AI 在商業中的案例。建議參考 Microsoft Learn 的 商業用戶 AI 入門 課程路徑，或與 INSEAD 合作開發的 AI 商業學院。
- 經典機器學習，詳細說明請參考我們的 初學者機器學習課程。
- 使用 認知服務 架設的實務 AI 應用。建議從 Microsoft Learn 的 視覺、自然語言處理、Generative AI with Azure OpenAI Service 等模組開始。
- 具體的 ML 雲端框架，如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。可參考使用 Azure Machine Learning 建構與營運機器學習解決方案及使用 Azure Databricks 建構與營運機器學習解決方案課程路徑。
- 對話式 AI 與 聊天機器人，另有 建立對話式 AI 解決方案 專門課程，且可參考此部落格文章詳細了解。
- 深入的 深度學習數學理論。推薦閱讀 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 與 Aaron Courville 所著的 Deep Learning，線上版也可在 https://www.deeplearningbook.org/ 瀏覽。
欲輕鬆入門 雲端 AI 可考慮學習 Azure 人工智慧入門 路徑。
內容
每堂課包含
- 預習資料
- 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（PyTorch 或 TensorFlow）。該筆記本也包含大量理論內容，因此要理解主題，您至少需要完成其中一種版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 有些主題提供實驗室，讓您有機會嘗試將所學應用於特定問題。
- 部分章節含有鏈接至涵蓋相關主題的 MS Learn 模組。
開始前
🎯 AI 新手？ 從這裡開始！
如果您是 AI 完全新手，想要快速、實作範例，請查看我們的 初學者友善範例！這些範例包括：
- 🌟 哈囉 AI 世界 - 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 簡易神經網路 - 從零建造一個神經網路
- 🖼️ 圖像分類器 - 帶詳細註解的圖像分類器
- 💬 文字情感分析 - 分析正面/負面文字
這些範例旨在幫助您在深入完整課程之前理解 AI 概念。
📚 完整課程設定
請依照以下步驟操作：
分支此倉儲：點擊此頁右上角的「Fork」按鈕。
複製倉儲：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
別忘了給這個 repo 點星 (🌟)，以便日後更容易找到。
認識其他學習者
加入我們的官方 AI Discord 伺服器，與其他修讀本課程的學習者交流並獲得支援。
如果在開發過程中有產品反饋或問題，請造訪我們的Azure AI Foundry 開發者論壇
小測驗
關於小測驗的提醒：所有小測驗都在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中，或於線上查看。它們從課程內容中鏈接，測驗應用程式可以在本地執行或部署到 Azure；請依照
quiz-app資料夾中的說明操作。這些內容正在逐步本地化中。
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
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 編輯： Jen Looper, PhD
- 🎨 筆記插畫師： Tomomi Imura
- ✅ 小測驗創作者： Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 核心貢獻者： Evgenii Pishchik
其他課程
我們團隊還有其他課程！請查看：
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生成式 AI 系列
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