AI-For-Beginners/translations/lt

Dirbtinis intelektas pradedantiesiems - mokymo programa

Dirbtinis intelektas pradedantiesiems - Sketchnote by @girlie_mac

Tyrinėkite dirbtinio intelekto (DI) pasaulį su mūsų 12 savaičių, 24 pamokų mokymo programa! Ji apima praktines pamokas, viktorinas ir laboratorinius darbus. Mokymo programa yra pritaikyta pradedantiesiems ir apima tokias priemones kaip TensorFlow ir PyTorch, taip pat dirbtinio intelekto etiką.

🌐 Daugiafunkcė kalbų palaikymas

Palaikoma per GitHub Action (Automatizuota ir visada atnaujinta)

Arabų | Bengalų | Bulgarų | Birmiečių (Mianmaras) | Kinų (supaprastinta) | Kinų (tradicinė, Honkongas) | Kinų (tradicinė, Makao) | Kinų (tradicinė, Taivanas) | Kroatų | Čekų | Danų | Olandų | Estų | Suomių | Prancūzų | Vokiečių | Graikų | Hebrajų | Hindi | Vengrų | Indoneziečių | Italų | Japonų | Kannadų | Korėjiečių | Lietuvių | Malajų | Malajalamų | Maratų | Nepaliečių | Nigerijos pidžino | Norvegų | Persų (Farsi) | Lenkų | Portugalų (Brazilija) | Portugalų (Portugalija) | Pandžabių (Gurmukhi) | Rumunų | Rusų | Serbų (kirilica) | Slovakų | Slovėnų | Ispanų | Svahilio | Švedų | Tagalogų (Filipinų) | Tamilų | Telugų | Tajų | Turkų | Ukrainiečių | Urdu | Vietnamiečių

Norite klonuoti vietoje?

Ši repozitorija apima daugiau nei 50 kalbų vertimus, kurie ženkliai padidina atsisiuntimo dydį. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite retą atsisiuntimą:

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'

Tai suteikia jums viską, ko reikia kursui užbaigti, su daug greitesniu atsisiuntimu.

Jei norite, kad būtų palaikomos papildomos vertimų kalbos, jos išvardytos čia

Prisijunkite prie bendruomenės

Ko išmoksite

Kurso minties žemėlapis

Šioje mokymo programoje jūs išmoksite:

• Skirtingus dirbtinio intelekto požiūrius, įskaitant "gerą seną" simbolinį požiūrį su Žinių atvaizdavimu ir samprotavimu (GOFAI).
• Neuroninius tinklus ir gilųjį mokymąsi, kurie yra šiuolaikinio DI pagrindas. Mes iliustruosime šių svarbių temų koncepcijas naudojant kodą dviejose populiariausiose sistemose - TensorFlow ir PyTorch.
• Neuronines architektūras darbui su vaizdais ir tekstu. Mes aptarsime naujausius modelius, tačiau galbūt šiek tiek trūks informacijos apie naujausią pažangą.
• Mažiau populiarius DI metodus, tokius kaip genetiniai algoritmai ir daugiaveiksmės sistemos.

Ko šioje mokymo programoje neaplankysime:

Raskite visas papildomas išteklius šiam kursui mūsų Microsoft Learn kolekcijoje

• Verslo atvejus, susijusius su DI versle. Apsvarstykite galimybę pasirinkti Įvadas į DI verslo naudotojams mokymosi kelią Microsoft Learn, arba DI verslo mokyklą, sukurtą bendradarbiaujant su INSEAD.
• Klasikinį mašininį mokymąsi, kuris gerai aprašytas mūsų Mašininio mokymosi pradedantiesiems mokymo programoje.
• Praktines DI taikymas naudojant Cognitive Services. Tam rekomenduojame pradėti nuo Microsoft Learn modulių apie viziją, natūralios kalbos apdorojimą, generatyvų DI su Azure OpenAI paslauga ir kt.
• Specifines ML debesų sistemas, tokias kaip Azure Machine Learning, Microsoft Fabric arba Azure Databricks. Apsvarstykite galimybę naudotis mokymosi keliais Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning ir Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks.
• Pokalbinį DI ir patvirtintuvų robotus. Tam yra atskiras Sukurti pokalbinio DI sprendimus mokymosi kelias, taip pat galite kreiptis į šį tinklaraščio įrašą išsamiau.
• Gilias matematikas, esančias už gilaus mokymosi. Tam rekomenduojame Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ir Aaron Courville, kuris taip pat prieinamas internete adresu https://www.deeplearningbook.org/.

Norėdami švelniai įsisavinti DI debesyse temas, galite pasirinkti Pradėti dirbtinį intelektą Azure mokymosi kelią.

Turinys

	Pamokos nuoroda	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laboratorija
0	Kurso nustatymai	Sukurkite savo kūrimo aplinką
I	Įvadas į DI
01	Įvadas ir DI istorija	-	-
II	Simbolinis DI
02	Žinių atvaizdavimas ir ekspertinės sistemos	Ekspertinės sistemos / Ontologija /Koncepcijų grafas
III	Įvadas į neuroninius tinklus
03	Perceptronas	Užrašų knygelė	Laboratorija
04	Daugiapakopis perceptronas ir savo karkaso kūrimas	Užrašų knygelė	Laboratorija
05	Įvadas į karkasus (PyTorch/TensorFlow) ir persimokymas	PyTorch / Keras / TensorFlow	Laboratorija
IV	Kompiuterinė vizija	PyTorch / TensorFlow	Tyrinėkite kompiuterinę viziją Microsoft Azure
06	Įvadas į kompiuterinę viziją. OpenCV	Užrašų knygelė	Laboratorija
07	Sukonvoliuciniai neuroniniai tinklai & SUK architektūros	PyTorch /TensorFlow	Laboratorija
08	Iš anksto apmokyti tinklai ir perdavimo mokymasis ir Mokymo triukai	PyTorch / TensorFlow	Laboratorija
09	Autoenkoderiai ir VAE	PyTorch / TensorFlow
10	Generatyviniai priešininkų tinklai ir meninio stiliaus perkėlimas	PyTorch / TensorFlow
11	Objektų aptikimas	TensorFlow	Laboratorija
12	Semantinė segmentacija. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Natūralios kalbos apdorojimas	PyTorch /TensorFlow	Tyrinėkite natūralios kalbos apdorojimą Microsoft Azure
13	Teksto atvaizdavimas. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantinės žodžių įterptinės reikšmės. Word2Vec ir GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Kalbos modeliavimas. Savų įterptinių reikšmių mokymas	PyTorch / TensorFlow	Laboratorija
16	Rekurentiniai neuroniniai tinklai	PyTorch / TensorFlow
17	Generatyviniai rekurentiniai tinklai	PyTorch / TensorFlow	Laboratorija
18	Transformeriai. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Pavadintųjų objektų atpažinimas	TensorFlow	Laboratorija
20	Dideli kalbos modeliai, komandų programavimas ir keletas užduočių po vieną pavyzdį	PyTorch
VI	Kitos DI technikos
21	Genetiniai algoritmai	Užrašų knygelė
22	Gilus stiprinamasis mokymasis	PyTorch /TensorFlow	Laboratorija
23	Daugelio agentų sistemos
VII	DI etika
24	DI etika ir atsakingas DI	Microsoft Learn: Atsakingo DI principai
IX	Papildoma medžiaga
25	Daugiaplasmės tinklai, CLIP ir VQGAN	Užrašų knygelė

Kiekviena pamoka apima

• Prieš skaitymą skirtą medžiagą
• Vykdomas Jupyter užrašų knygeles, kurios dažnai būna konkrečios konkrečiam karkasui (PyTorch arba TensorFlow). Vykdoma užrašų knygelė taip pat apima daug teorinės medžiagos, todėl norint suprasti temą reikia pereiti bent vieną iš užrašų knygelės versijų (PyTorch arba TensorFlow).
• Kai kuriuose skyriuose yra laboratorijų su galimybe išbandyti išmoktas žinias taikant jas konkrečioje užduotyje.
• Kai kurie skyriai turi nuorodų į MS Learn modulius, apimančius susijusias temas.

Pradžia

🎯 Naujas DI? Pradėkite čia!

Jei esate visiškai naujas DI ir norite greitų, praktinių pavyzdžių, žiūrėkite mūsų Pradedančiųjų draugiškus pavyzdžius! Tai apima:

• 🌟 Sveikas DI pasauly! - Jūsų pirmoji DI programa (modelių atpažinimas)
• 🧠 Paprastas neuroninis tinklas - Sukurkite neuroninį tinklą nuo nulio
• 🖼️ Vaizdų klasifikatorius - Klasifikuokite vaizdus su išsamiais komentarais
• 💬 Teksto nuotaika - Analizuokite teigiamą/neigiamą tekstą

Šie pavyzdžiai sukurti tam, kad padėtų jums suprasti DI sąvokas prieš pradedant visą mokymo programą.

📚 Pilna mokymo programa

• Mes sukūrėme įdiegimo pamoką, kad padėtume jums nustatyti kūrimo aplinką. - Mokytojams taip pat paruošėme mokymo programų diegimo pamoką!
• Kaip paleisti kodą VSCode arba Codespace

Sekite šiuos žingsnius:

Padarykite sau Forką: spustelėkite mygtuką „Fork“ šio puslapio viršutiniame dešiniajame kampe.

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

Nepamirškite pažymėti (🌟) šį repozitorijų, kad vėliau lengviau jį surastumėte.

Susipažinkite su kitais mokiniais

Prisijunkite prie mūsų oficialaus DI Discord serverio, kur galėsite susipažinti ir užmegzti ryšius su kitais šią kursą besimokančiais bei gauti pagalbą.

Jei turite produktų atsiliepimų ar klausimų kuriant, apsilankykite mūsų Azure AI Foundry kūrėjų forume

Testai

Pastaba apie testus: Visi testai yra Quiz-app aplanke adresu etc\quiz-app arba internete čia. Jie yra susieti pamokose, testų programą galite paleisti vietoje arba išdiegti į Azure; vadovaukitės nurodymais quiz-app aplanke. Testai palaipsniui lokalizuojami.

Reikalinga pagalba

Ar turite pasiūlymų arba radote rašybos ar kodo klaidų? Užregistruokite problemą arba sukurkite pull request.

Specialūs padėkos žodžiai

• ✍️ Pagrindinis autorius: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Redaktorius: Jen Looper, PhD
• 🎨 Iliustratorė: Tomomi Imura
• ✅ Testų kūrėja: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Pagrindiniai bendradarbiai: Evgenii Pishchik

Kitos mokymo programos

Mūsų komanda kuria ir kitas mokymo programas! Peržiūrėkite:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agentai

---

Generatyvioji DI serija

---

Pagrindinis mokymasis

---

Copilot serija

Pagalbos gavimas

Jei įstrigote ar turite klausimų apie DI programų kūrimą, prisijunkite prie bendraminčių mokinių ir patyrusių kūrėjų diskusijose apie MCP. Čia draugiška bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami, o žinios laisvai dalijamos.

Jeigu turite produktų atsiliepimų ar klaidų kūrimo metu, apsilankykite:

---

Atsakomybės apribojimas: Šis dokumentas išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome suprasti, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Pradiniame kalbos dokumente pateikta versija yra laikoma autoritetingu šaltiniu. Jei reikia kritinės informacijos, rekomenduojamas profesionalus žmogaus vertimas. Mes nesame atsakingi už jokius nesusipratimus ar klaidingus aiškinimus, kilusius naudojant šį vertimą.