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Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
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| KI für Anfänger - Sketchnote von @girlie_mac |
Entdecke die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan, bestehend aus 24 Lektionen! Er enthält praktische Übungen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Tools wie TensorFlow und PyTorch sowie ethische Aspekte der KI.
🌐 Mehrsprachige Unterstützung
Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer aktuell)
Französisch | Spanisch | Deutsch | Russisch | Arabisch | Persisch (Farsi) | Urdu | Chinesisch (Vereinfacht) | Chinesisch (Traditionell, Macau) | Chinesisch (Traditionell, Hongkong) | Chinesisch (Traditionell, Taiwan) | Japanisch | Koreanisch | Hindi | Bengalisch | Marathi | Nepalesisch | Punjabi (Gurmukhi) | Portugiesisch (Portugal) | Portugiesisch (Brasilien) | Italienisch | Polnisch | Türkisch | Griechisch | Thailändisch | Schwedisch | Dänisch | Norwegisch | Finnisch | Niederländisch | Hebräisch | Vietnamesisch | Indonesisch | Malaiisch | Tagalog (Filipino) | Swahili | Ungarisch | Tschechisch | Slowakisch | Rumänisch | Bulgarisch | Serbisch (Kyrillisch) | Kroatisch | Slowenisch | Ukrainisch | Birmanisch (Myanmar)
Falls du zusätzliche Übersetzungen wünschst, findest du die unterstützten Sprachen hier
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Was du lernen wirst
In diesem Lehrplan wirst du lernen:
- Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des "klassischen" symbolischen Ansatzes mit Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung (GOFAI).
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning, die das Herzstück moderner KI bilden. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks - TensorFlow und PyTorch - veranschaulichen.
- Neuronale Architekturen für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir werden aktuelle Modelle behandeln, könnten jedoch bei den neuesten Entwicklungen etwas hinterherhinken.
- Weniger populäre KI-Ansätze wie Genetische Algorithmen und Multi-Agenten-Systeme.
Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung
- Geschäftsanwendungen von KI im Business. Ziehe den Lernpfad Einführung in KI für Geschäftsanwender auf Microsoft Learn oder die AI Business School, die in Zusammenarbeit mit INSEAD entwickelt wurde, in Betracht.
- Klassisches Machine Learning, das in unserem Machine Learning für Anfänger Lehrplan gut beschrieben ist.
- Praktische KI-Anwendungen, die mit Cognitive Services erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit den Modulen Microsoft Learn für Vision, Natural Language Processing, Generative KI mit Azure OpenAI Service und anderen zu beginnen.
- Spezifische ML Cloud-Frameworks, wie Azure Machine Learning, Microsoft Fabric oder Azure Databricks. Ziehe die Lernpfade Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning und Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks in Betracht.
- Konversationelle KI und Chatbots. Es gibt einen separaten Lernpfad Erstellen von konversationellen KI-Lösungen, und du kannst auch diesen Blogbeitrag für weitere Details heranziehen.
- Tiefe Mathematik hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir Deep Learning von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online verfügbar ist unter https://www.deeplearningbook.org/.
Für eine sanfte Einführung in KI in der Cloud kannst du den Lernpfad Einführung in künstliche Intelligenz auf Azure in Betracht ziehen.
Inhalt
Jede Lektion enthält
- Vorbereitendes Lesematerial
- Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (PyTorch oder TensorFlow) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viele theoretische Inhalte, daher ist es wichtig, mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durchzugehen, um das Thema zu verstehen.
- Labs, die für einige Themen verfügbar sind und Ihnen die Möglichkeit geben, das Gelernte auf ein spezifisches Problem anzuwenden.
- Einige Abschnitte enthalten Links zu MS Learn-Modulen, die verwandte Themen abdecken.
Erste Schritte
- Wir haben eine Setup-Lektion erstellt, um Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung zu helfen. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine Curricula-Setup-Lektion erstellt!
- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace ausführt
Folgen Sie diesen Schritten:
Forken Sie das Repository: Klicken Sie auf die Schaltfläche "Fork" oben rechts auf dieser Seite.
Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Vergessen Sie nicht, dieses Repository mit einem Stern (🌟) zu markieren, um es später leichter zu finden.
Treffen Sie andere Lernende
Treten Sie unserem offiziellen AI Discord-Server bei, um andere Lernende kennenzulernen, sich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Aufbaus haben, besuchen Sie unser Azure AI Foundry Developer Forum
Quiz
Eine Anmerkung zu den Quiz: Alle Quiz befinden sich im Ordner Quiz-app unter etc\quiz-app oder Online Hier. Sie sind aus den Lektionen heraus verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im Ordner
quiz-app. Sie werden nach und nach lokalisiert.
Hilfe gesucht
Hast du Vorschläge oder Fehler in der Rechtschreibung oder im Code gefunden? Erstelle ein Issue oder einen Pull Request.
Besonderer Dank
- ✍️ Hauptautor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Redakteurin: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-Illustratorin: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-Erstellerin: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Hauptbeitragende: Evgenii Pishchik
Weitere Lehrpläne
Unser Team erstellt auch andere Lehrpläne! Schau dir diese an:
- Generative KI für Anfänger
- Generative KI für Anfänger .NET
- Generative KI mit JavaScript
- Generative KI mit Java
- KI für Anfänger
- Datenwissenschaft für Anfänger
- Maschinelles Lernen für Anfänger
- Cybersicherheit für Anfänger
- Webentwicklung für Anfänger
- IoT für Anfänger
- XR-Entwicklung für Anfänger
- GitHub Copilot meistern für agentische Nutzung
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- Wähle dein eigenes Copilot-Abenteuer
Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.