AI-For-Beginners/translations/sl

Umetna inteligenca za začetnike - učni načrt

AI For Beginners - Sketchnote avtorja @girlie_mac

Raziščite svet umetne inteligence (UI) z našim 12-tedenskim, 24-lekcijskim učnim načrtom! Vključuje praktične lekcije, kvize in laboratorijske vaje. Učni načrt je prijazen do začetnikov in pokriva orodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, pa tudi etiko v UI.

🌐 Podpora za več jezikov

Podprto preko GitHub Action (avtomatsko in vedno posodobljeno)

Arabščina | Bengalščina | Bolgarščina | Burmanščina (Mjanmar) | Poenostavljena kitajščina | Tradicionalna kitajščina (Hong Kong) | Tradicionalna kitajščina (Macao) | Tradicionalna kitajščina (Tajvan) | Hrvaščina | Češčina | Danščina | Nizozemščina | Estonščina | Finščina | Francoščina | Nemščina | Grščina | Hebrejščina | Hindijščina | Madžarščina | Indonezijščina | Italijanščina | Japonščina | Kannada | Korejščina | Litovščina | Malajščina | Malajalščina | Marathi | Nepalščina | Nigerijski pidžin | Norveščina | Perzijski (Farsi) | Poljščina | Portugalski (Brazilija) | Portugalski (Portugalska) | Punjabi (Gurmukhi) | Romunščina | Ruščina | Srbščina (cirilica) | Slovaščina | Slovenščina | Španščina | Svahili | Švedščina | Tagalog (Filipino) | Tamilščina | Telugu | Tajščina | Turščina | Ukrajinščina | Urdu | Vietnamščina

Raje klonirate lokalno?

Ta repozitorij vključuje več kot 50 jezikovnih prevodov, kar znatno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite 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'

Tako boste imeli vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja, z veliko hitrejšim prenosom.

Če želite, da so podprti dodatni jeziki za prevod, so na voljo tukaj

Pridružite se skupnosti

Kaj se boste naučili

Miselni zemljevid tečaja

V tem učnem načrtu se boste naučili:

• Različne pristope k umetni inteligenci, vključno s "starim dobrim" simbolnim pristopom z predstavo znanja in sklepanjem (GOFAI).
• Nevronske mreže in globoko učenje, ki sta jedro sodobne UI. Koncepte teh pomembnih tem bomo ponazorili z uporabo kode v dveh najpopularnejših ogrodjih - TensorFlow in PyTorch.
• Nevronske arhitekture za delo s slikami in besedilom. Pokrili bomo novejše modele, vendar so lahko nekoliko zaostali za najnovejšimi trendi.
• Manj priljubljene pristope k UI, kot so genetski algoritmi in sistemi z več agenti.

Kaj ne bomo pokrivali v tem učnem načrtu:

Poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn

• Poslovni primeri uporabe UI v poslovanju. Razmislite o začetnem učnem programu Uvod v UI za poslovne uporabnike na Microsoft Learn ali UI poslovna šola, razvita v sodelovanju z INSEAD.
• Klasično strojno učenje, ki je dobro opisano v našem učnem načrtu Strojno učenje za začetnike.
• Praktične aplikacije UI, zgrajene z uporabo Kognitivnih storitev. Za to priporočamo začetek z moduli Microsoft Learn za vid, obdelavo naravnega jezika, generativno UI z Azure OpenAI Service in druge.
• Specifična oblačna ogrodja za ML, kot so Azure Machine Learning, Microsoft Fabric ali Azure Databricks. Razmislite o uporabi učnih poti Izgradnja in upravljanje rešitev strojnega učenja z Azure Machine Learning in Izgradnja in upravljanje rešitev strojnega učenja z Azure Databricks.
• Klepetalna UI in chat boti. Obstaja posebna učna pot Ustvarjanje klepetalnih UI rešitev, poleg tega pa se lahko za več podrobnosti obrnete na ta blog objavo.
• Globoka matematika za globoko učenje. Za to priporočamo Deep Learning avtorjev Ian Goodfellow, Yoshua Bengio in Aaron Courville, ki je tudi na voljo na spletu na https://www.deeplearningbook.org/.

Za nežen uvod v teme UI v oblaku lahko razmislite o učenju z učnim potjo Začnite z umetno inteligenco na Azure.

Vsebina

	Povezava do lekcije	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laboratorij
0	Nastavitev tečaja	Nastavite razvojno okolje
I	Uvod v UI
01	Uvod in zgodovina UI	-	-
II	Simbolna UI
02	Predstavitev znanja in ekspertski sistemi	Ekspertski sistemi / Ontologija /Konceptni graf
III	Uvod v nevronske mreže
03	Perceptron	Zvezek	Laboratorij
04	Večplastni perceptron in ustvarjanje lastnega ogrodja	Zvezek	Laboratorij
05	Uvod v ogrodja (PyTorch/TensorFlow) in prekomerno prileganje	PyTorch / Keras / TensorFlow	Laboratorij
IV	Računalniški vid	PyTorch / TensorFlow	Raziskuj računalniški vid na Microsoft Azure
06	Uvod v računalniški vid. OpenCV	Zvezek	Laboratorij
07	Konvolucijske nevronske mreže & Arhitekture CNN	PyTorch /TensorFlow	Laboratorij
08	Prednaložene mreže in prenosno učenje in Triki pri učenju	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
09	Avtoenkoderji in VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	Generativne nasprotujoče mreže & prenos umetniškega sloga	PyTorch / TensorFlow
11	Zaznavanje predmetov	TensorFlow	Laboratorij
12	Semantična segmentacija. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Obdelava naravnega jezika	PyTorch /TensorFlow	Raziskuj obdelavo naravnega jezika na Microsoft Azure
13	Predstavitev besedila. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantične vgradnje besed. Word2Vec in GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Modeliranje jezika. Učenje lastnih vgradenj	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
16	Rekurentne nevronske mreže	PyTorch / TensorFlow
17	Generativne rekurentne mreže	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
18	Transformerji. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Prepoznavanje poimenovanih entitet	TensorFlow	Laboratorij
20	Veliki jezikovni modeli, programiranje pozivov in naloge z malo podatki	PyTorch
VI	Druge tehnike AI
21	Genetski algoritmi	Zvezek
22	Gloko utrjevalno učenje	PyTorch /TensorFlow	Laboratorij
23	Večagentni sistemi
VII	Etika AI
24	Etika AI in odgovorni AI	Microsoft Learn: Principi odgovorne AI
IX	Dodatki
25	Večmodalne mreže, CLIP in VQGAN	Zvezek

Vsaka lekcija vsebuje

• Predhodno gradivo za branje
• Izvedljive Jupyter zvezke, ki so pogosto specifični za ogrodje (PyTorch ali TensorFlow). Izvedljiv zvezek vsebuje tudi veliko teoretičnega gradiva, zato morate za razumevanje teme preiti vsaj eno različico zvezka (ali PyTorch ali TensorFlow).
• Laboratorije na voljo za nekatere teme, ki vam omogočajo, da poskusite uporabiti naučeno gradivo na določenem problemu.
• Nekateri odseki vsebujejo povezave do modulov MS Learn, ki pokrivajo sorodne teme.

Začetek

🎯 Nov v AI? Začni tukaj!

Če ste popoln začetnik v AI in želite hitre, praktične primere, si oglejte naše Prijazne primere za začetnike! Vključujejo:

• 🌟 Pozdravljen AI svet - Vaš prvi AI program (prepoznavanje vzorcev)

• 🧠 Preprosta nevronska mreža - Zgradite nevronsko mrežo iz nič

• 🖼️ Razvrščevalnik slik - Razvrščajte slike z podrobnimi komentarji

• 💬 Sentiment besedila - Analizirajte pozitivno/negativno besedilo

Ti primeri so zasnovani, da vam pomagajo razumeti koncepte umetne inteligence, preden se poglobite v celoten učni načrt.

📚 Nastavitev celotnega učnega načrta

• Ustvarili smo uvodno lekcijo za nastavitev, ki vam pomaga pri nastavitvi vašega razvojnega okolja. - Za izobraževalce smo prav tako ustvarili lekcijo o nastavitvi učnih načrtov!
• Kako pognati kodo v VSCode ali Codespace

Sledite tem korakom:

Razvezi repozitorij: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani.

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

Ne pozabite dati zvezdico (🌟) temu repozitoriju za lažje iskanje kasneje.

Spoznajte druge učence

Pridružite se našemu uradnemu Discord strežniku AI, da spoznate in mrežite z drugimi udeleženci tega tečaja ter pridobite podporo.

Če imate povratne informacije o izdelku ali vprašanja med razvojem, obiščite naš Azure AI Foundry Developer Forum

Kvizi

Opomba o kvizih: Vsi kvizi so shranjeni v mapi Quiz-app v etc\quiz-app, ali Spletno tukaj Povezave do njih so vključene v lekcijah. Aplikacijo kviz lahko zaženete lokalno ali pa jo namestite na Azure; sledite navodilom v mapi quiz-app. Postopoma se prevajajo.

Potrebna pomoč

Imate predloge ali ste opazili pravopisne ali kodne napake? Odprite zadevo (issue) ali ustvarite pull zahtevo.

Posebna zahvala

• ✍️ Glavni avtor: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Urejevalec: Jen Looper, PhD
• 🎨 Ilustrator skic: Tomomi Imura
• ✅ Ustvarjalec kvizov: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Glavni prispevki: Evgenii Pishchik

Drugi učni načrti

Naša ekipa izdeluje tudi druge učne načrte! Oglejte si:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Serija generativne umetne inteligence

---

Osnovno učenje

---

Serija Copilot

Kako dobiti pomoč

Če se zataknete ali imate vprašanja o razvoju AI aplikacij. Pridružite se kolegom učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in kjer se znanje prosto deli.

Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med razvojem obiščite:

---

Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvorno jeziku se šteje za avtoritativni vir. Za kritične informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne odgovarjamo.