AI-For-Beginners/translations/ro

Inteligență Artificială pentru Începători - Un Curriculum

Inteligență Artificială pentru Începători - Sketchnote de @girlie_mac

Explorează lumea Inteligenței Artificiale (IA) cu curriculumul nostru de 12 săptămâni și 24 lecții! Include lecții practice, chestionare și laboratoare. Curriculumul este prietenos pentru începători și acoperă instrumente precum TensorFlow și PyTorch, precum și etica în AI.

🌐 Suport Multilingv

Suportat prin GitHub Action (Automatizat și Întotdeauna Actualizat)

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

Preferi să Clonezi Local?

Acest depozit include peste 50 de traduceri în limbi diferite, ceea ce crește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește 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'

Acest lucru îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă.

Dacă dorești să fie suportate limbi suplimentare de traducere, acestea sunt listate aici

Alătură-te Comunității

Ce vei învăța

Harta mentală a cursului

În acest curriculum, vei învăța:

• Diferite abordări ale Inteligenței Artificiale, inclusiv abordarea "veche" simbolică cu Reprezentarea Cunoștințelor și raționamentul (GOFAI).
• Rețele Neuronale și Învățare Profundă, care sunt în centrul AI moderne. Vom ilustra conceptele din spatele acestor subiecte importante folosind cod în două dintre cele mai populare cadre - TensorFlow și PyTorch.
• Arhitecturi Neuronale pentru lucrul cu imagini și text. Vom acoperi modele recente, dar s-ar putea să fie puțin deficitare în privința ultimelor noutăți.
• Abordări AI mai puțin populare, cum ar fi Algoritmi Genetici și Sisteme Multi-Agent.

Ce nu vom acoperi în acest curriculum:

Găsește toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn

• Studii de caz pentru utilizarea AI în Afaceri. Ia în considerare parcurgerea traseului de învățare Introducere în AI pentru utilizatorii de afaceri pe Microsoft Learn, sau AI Business School, dezvoltată în colaborare cu INSEAD.
• Învățarea Automată Clasică, care este bine descrisă în Curriculumul Învățării Automate pentru Începători.
• Aplicații practice AI construite folosind Servicii Cognitive. Pentru acestea recomandăm să începi cu modulele Microsoft Learn pentru viziune, procesarea limbajului natural, AI Generativ cu Azure OpenAI Service și altele.
• Cadre de tip Cloud specifice ML, cum ar fi Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, sau Azure Databricks. Ia în considerare folosirea traseelor de învățare Construiește și operează soluții de învățare automatizată cu Azure Machine Learning și Construiește și operează soluții de învățare automată cu Azure Databricks.
• AI Conversațională și Chat Bots. Există un traseu de învățare separat Creează soluții de AI conversațional, și poți de asemenea să consulți această postare de blog pentru mai multe detalii.
• Matematica profundă din spatele învățării profunde. Pentru aceasta recomandăm cartea Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio și Aaron Courville, care este disponibilă și online la https://www.deeplearningbook.org/.

Pentru o introducere blândă în subiectele AI în Cloud poți lua în considerare parcurgerea traseului de învățare Începe cu inteligența artificială pe Azure.

Conținut

	Link Lecție	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laborator
0	Setarea Cursului	Setează-ți Mediul de Dezvoltare
I	Introducere în AI
01	Introducere și Istoricul AI	-	-
II	AI Simbolic
02	Reprezentarea Cunoștințelor și Sisteme Expert	Sisteme Expert / Ontologie /Grafic de Concepte
III	Introducere în Rețele Neuronale
03	Perceptron	Notebook	Lab
04	Perceptron Multistrat și Crearea propriului nostru Cadru	Notebook	Lab
05	Introducere în Cadre (PyTorch/TensorFlow) și Supraînvățare	PyTorch / Keras / TensorFlow	Lab
IV	Viziune Computerizată	PyTorch / TensorFlow	Explorează Viziunea Computerizată pe Microsoft Azure
06	Introducere în Viziunea Computerizată. OpenCV	Notebook	Lab
07	Rețele Neuronale Convoluționale & Arhitecturi CNN	PyTorch /TensorFlow	Lab
08	Rețele Pre-antrenate și Învățare Transfer and Trucuri de Antrenament	PyTorch / TensorFlow	Lab
09	Autoencodere și VAE-uri	PyTorch / TensorFlow
10	Rețele Generative Adversariale & Transfer de Stil Artistic	PyTorch / TensorFlow
11	Detectarea Obiectelor	TensorFlow	Lab
12	Segmentare Semantică. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Prelucrarea Limbajului Natural	PyTorch /TensorFlow	Explorează Prelucrarea Limbajului Natural pe Microsoft Azure
13	Reprezentarea Textului. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Încapsulări semantice ale cuvintelor. Word2Vec și GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Modelarea Limbajului. Antrenarea propriilor încorporări	PyTorch / TensorFlow	Lab
16	Rețele Neuronale Recurente	PyTorch / TensorFlow
17	Rețele Recurente Generative	PyTorch / TensorFlow	Lab
18	Transformere. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Recunoașterea Entităților Nume	TensorFlow	Lab
20	Modele Mari de Limbaj, Programarea Prompturilor și Sarcini Few-Shot	PyTorch
VI	Alte Tehnici AI
21	Algoritmi Genetici	Notebook
22	Învățare cu Reforțare Adâncă	PyTorch /TensorFlow	Lab
23	Sisteme Multi-Agent
VII	Etica AI
24	Etica AI și AI Responsabil	Microsoft Learn: Principiile AI Responsabil
IX	Resurse Suplimentare
25	Rețele Multi-Modale, CLIP și VQGAN	Notebook

Fiecare lecție conține

• Material pentru pre-lectură
• Jupyter Notebooks executabile, care sunt adesea specifice cadrului (PyTorch sau TensorFlow). Notebook-ul executabil conține, de asemenea, mult material teoretic, deci pentru a înțelege subiectul trebuie să parcurgi cel puțin o versiune a notebook-ului (fie PyTorch, fie TensorFlow).
• Laboratoare disponibile pentru unele subiecte, care îți oferă oportunitatea de a încerca să aplici materialul învățat la o problemă specifică.
• Unele secțiuni conțin linkuri către module MS Learn care acoperă subiecte conexe.

Început

🎯 Ești nou în AI? Începe aici!

Dacă ești complet nou în AI și vrei exemple rapide, practice, verifică Exemplele Prietenoase pentru Începători! Acestea includ:

• 🌟 Hello AI World - Primul tău program AI (recunoașterea de pattern-uri)

• 🧠 Rețea Neuronală Simplă - Construiește o rețea neuronală de la zero

• 🖼️ Clasificator de Imagini - Clasifică imagini cu comentarii detaliate

• 💬 Sentiment Text - Analizează text pozitiv/negativ

Aceste exemple sunt concepute pentru a te ajuta să înțelegi conceptele AI înainte de a începe curriculumul complet.

📚 Configurarea Curriculumului Complet

• Am creat o lecție de configurare pentru a te ajuta cu configurarea mediului de dezvoltare. - Pentru educatori, am creat și o lecție de configurare a curriculumului!
• Cum să rulezi codul în VSCode sau Codespace

Urmează acești pași:

Fork Repository-ul: Apasă pe butonul „Fork” din colțul din dreapta sus al acestei pagini.

Clonează Repository-ul: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Nu uita să dai stea (🌟) acestui repo ca să îl găsești mai ușor ulterior.

Întâlnește alți cursanți

Alătură-te serverului nostru oficial de Discord pentru AI aici pentru a întâlni și a face networking cu alți cursanți care urmează acest curs și pentru a primi suport.

Dacă ai feedback despre produs sau întrebări în timpul dezvoltării, vizitează Azure AI Foundry Developer Forum

Teste

O notă despre teste: Toate testele se găsesc în folderul Quiz-app din etc\quiz-app, sau Online aici Sunt legate din lecții, aplicația de teste poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmează instrucțiunile din folderul quiz-app. Sunt localizate treptat.

Ajutor solicitat

Ai sugestii sau ai găsit greșeli de ortografie sau cod? Ridică o problemă sau creează un pull request.

Mulțumiri speciale

• ✍️ Autor principal: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
• 🎨 Ilustrator Sketchnote: Tomomi Imura
• ✅ Creatorul testelor: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Contribuabili principali: Evgenii Pishchik

Alte Curricula

Echipa noastră produce și alte curricula! Verifică:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Seria Generative AI

---

Învățare de bază

---

Seria Copilot

Obținerea ajutorului

Dacă te blochezi sau ai întrebări despre dezvoltarea aplicațiilor AI. Alătură-te altor cursanți și dezvoltatori cu experiență pentru discuții despre MCP. Este o comunitate susținătoare unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

Dacă ai feedback despre produs sau erori în timpul dezvoltării, vizitează:

---

Declinare a responsabilității:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original, în limba sa nativă, trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventuale neînțelegeri sau interpretări eronate rezultate din utilizarea acestei traduceri.