|
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Trí Tuệ Nhân Tạo cho Người Mới Bắt Đầu - Chương Trình Học
![]() |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote bởi @girlie_mac |
Khám phá thế giới Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) với chương trình học dài 12 tuần, gồm 24 bài học! Bao gồm các bài học thực hành, câu đố và phòng thí nghiệm. Chương trình phù hợp cho người mới bắt đầu và bao quát công cụ như TensorFlow và PyTorch, cũng như đạo đức trong AI.
🌐 Hỗ trợ Đa Ngôn Ngữ
Hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật)
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
Ưu tiên tải về máy?
Kho chứa này bao gồm hơn 50 bản dịch ngôn ngữ làm tăng đáng kể kích thước tải về. Để tải về mà không có các bản dịch, hãy dùng 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 cần thiết để hoàn thành khóa học với tốc độ tải về nhanh hơn nhiều.
Nếu bạn muốn có thêm các ngôn ngữ dịch được hỗ trợ, danh sách có tại đây
Tham gia Cộng đồng
Bạn sẽ học được gì
Trong chương trình này, bạn sẽ học:
- Các phương pháp khác nhau về Trí Tuệ Nhân Tạo, bao gồm phương pháp "cổ điển" biểu tượng với Biểu diễn Kiến thức và suy luận (GOFAI).
- Mạng Nơ-ron và Học sâu, là cốt lõi của AI hiện đại. Chúng tôi sẽ minh họa các khái niệm trọng yếu này bằng mã trong hai framework phổ biến nhất - TensorFlow và PyTorch.
- Kiến trúc Nơ-ron để làm việc với hình ảnh và văn bản. Chúng tôi sẽ đề cập các mô hình gần đây nhưng có thể chưa hoàn toàn hiện đại nhất.
- Các phương pháp AI ít phổ biến hơn, chẳng hạn như Thuật toán Di truyền và Hệ thống Đa tác nhân.
Những gì chúng tôi sẽ không đề cập trong chương trình này:
Tìm tất cả nguồn tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi
- Các trường hợp ứng dụng AI trong Kinh doanh. Bạn có thể tham khảo khóa học Giới thiệu về AI cho người dùng kinh doanh trên Microsoft Learn, hoặc Trường Kinh doanh AI, phát triển hợp tác với INSEAD.
- Máy học Cổ điển, được mô tả rõ trong chương trình Máy học cho Người Mới Bắt Đầu.
- Các ứng dụng AI thực tế xây dựng bằng Dịch vụ Nhận thức. Để bắt đầu, chúng tôi khuyên bạn học các module trên Microsoft Learn về thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI Sinh tác với Azure OpenAI Service và các lĩnh vực khác.
- Các Khung Máy học trên Đám mây cụ thể, như Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, hoặc Azure Databricks. Bạn có thể tham khảo các khóa học Xây dựng và vận hành các giải pháp máy học với Azure Machine Learning và Xây dựng và vận hành các giải pháp máy học với Azure Databricks.
- Trí tuệ trò chuyện và Chat Bots. Có một lộ trình học riêng dành cho Tạo giải pháp AI trò chuyện, bạn cũng có thể tham khảo bài viết blog này để biết thêm chi tiết.
- Toán học chuyên sâu phía sau học sâu. Để nắm vững, chúng tôi khuyên đọc cuốn Deep Learning của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville, cũng có online tại https://www.deeplearningbook.org/.
Để có một giới thiệu nhẹ nhàng về các chủ đề AI trên Đám mây, bạn có thể học lộ trình Bắt đầu với trí tuệ nhân tạo trên Azure.
Nội dung
Mỗi bài học bao gồm
- Tài liệu đọc trước
- Các Jupyter Notebooks có thể chạy được, thường dành riêng cho framework (PyTorch hoặc TensorFlow). Notebook có thể chạy cũng chứa rất nhiều tài liệu lý thuyết, để hiểu chủ đề bạn cần đọc qua ít nhất một phiên bản của notebook (bằng PyTorch hoặc TensorFlow).
- Phòng lab cho một số chủ đề, giúp bạn có cơ hội thử áp dụng kiến thức đã học vào một bài toán cụ thể.
- Một số phần có liên kết đến các module MS Learn bao gồm các chủ đề có liên quan.
Bắt đầu
🎯 Mới học AI? Bắt đầu tại đây!
Nếu bạn hoàn toàn mới về AI và muốn các ví dụ thực hành nhanh, hãy xem Ví dụ Dành cho Người mới bắt đầu! Bao gồm:
- 🌟 Hello AI World - Chương trình AI đầu tiên của bạn (nhận dạng mẫu)
- 🧠 Mạng Nơ-ron đơn giản - Xây dựng mạng nơ-ron từ đầu
- 🖼️ Phân loại hình ảnh - Phân loại hình ảnh với các chú thích chi tiết
- 💬 Phân Tích 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 bắt đầu toàn bộ chương trình học.
📚 Cài Đặt Chương Trình Học Toàn Bộ
- Chúng tôi đã tạo một bài học cài đặt để giúp bạn thiết lập môi trường phát triển.
- Dành cho giáo viên, chúng tôi cũng đã tạo một bài học cài đặt chương trình học cho bạn!
- Cách Chạy mã trong VSCode hoặc Codespace
Hãy làm theo các bước sau:
Fork kho lưu trữ: Nhấn nút "Fork" ở góc trên bên phải của trang này.
Clone kho lưu trữ: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Đừng quên đánh dấu (🌟) 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 tham gia khóa học này và nhận hỗ trợ.
Nếu bạn có phản hồi sản phẩm hoặc câu hỏi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập Diễn đàn Nhà phát triển Azure AI Foundry
Bài Kiểm Tra
Lưu ý về bài kiểm tra: Tất cả bài kiểm tra nằm trong thư mục Quiz-app tại etc\quiz-app, hoặc Trực tuyến tại đây Chúng được liên kết trong các bài học và ứng dụng bài kiểm tra có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; làm theo hướng dẫn trong thư mục
quiz-app. Chúng đang dần được bản địa hóa.
Cần Giúp Đỡ
Bạn có gợi ý hoặc phát hiện lỗi chính tả hay lỗi mã? Hãy tạo issue hoặc pull request.
Lời Cảm Ơn 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
- 🙏 Cộng tác viên chủ chốt: Evgenii Pishchik
Các Chương Trình Học Khác
Nhóm của chúng tôi còn tạo ra các chương trình học khác! Hãy xem:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Chuỗi AI Sinh Tạo
Học Cơ Bản
Chuỗi Copilot
Nhận Trợ Giúp
Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có câu hỏi về phát triển ứng dụng AI, hãy tham gia cùng những người học và các nhà phát triển giàu kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ nhiệt tình, nơi mọi câu hỏi đều được hoan nghênh và kiến thức được chia sẻ tự do.
Nếu bạn có phản hồi sản phẩm hoặc phát hiện 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 nỗ lực đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sai sót. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc của nó nên được coi là nguồn tham khảo chính xác nhất. Đối với thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu nhầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.
