AI-For-Beginners/translations/et

Tehisintellekt algajatele - Õppekava

AI algajatele - Sketchnote autorilt @girlie_mac

Avasta maailma Tehisintellekt (AI) koos meie 12-nädalase, 24-õpetusega õppekavaga! See sisaldab praktilisi tunde, viktoriine ja laboratooriume. Õppekava sobib algajatele ja hõlmab tööriistu nagu TensorFlow ja PyTorch ning käsitleb ka tehisintellekti eetikat.

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Action kaudu (Automaatne & Alati ajakohane)

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

Eelistad kloneerida lokaalselt?

See hoidla sisaldab 50+ keeles tõlkeid, mis suurendab oluliselt allalaadimise mahtu. Tõlgeteta kloneerimiseks kasuta sparse checkouti:

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'

See annab sulle kõik vajaliku kursuse läbimiseks palju kiirema allalaadimisega.

Kui soovid toetada täiendavaid tõlkekeeli, on need loetletud siin

Liitu kogukonnaga

Mida õpid

Kursuse mõttekaart

Selles õppekavas õpid:

• Erinevaid tehisintellekti lähenemisviise, sealhulgas "head vana" sümboolset lähenemist koos Teadmiste esindamise ja järeldamisega (GOFAI).
• Neurovõrke ja Sügavat õppimist, mis on moodsa AI tuum. Selgitame nende oluliste teemade taga olevaid kontseptsioone kahe populaarse raamistiku – TensorFlow ja PyTorch koodi abil.
• Neuraalarhitektuure piltide ja tekstidega töötamiseks. Käsitleme hiljutisi mudeleid, kuid võime olla veidi puudulikud tipptasemel teadmistest.
• Vähem populaarseid AI lähenemisviise, nagu Geneetilised algoritmid ja Mitmeagendilised süsteemid.

Mida me selles õppekavas ei käsitle:

Leia kõik täiendavad selle kursuse ressursid meie Microsoft Learn kollektsioonist

• Ärikasutajad kasutavad AI äris juhtumid. Võid kaaluda Sissejuhatus AI äri kasutajatele õpperada Microsoft Learnis või AI Business School, mis on arendatud koostöös INSEADiga.
• Klassikalist masinõpet, mis on hästi kirjeldatud meie Masinõppe algajatele õppekavas.
• Praktilisi AI rakendusi, mis on loodud kasutades Kognitiivseid teenuseid. Selleks soovitame alustada Microsoft Learni moodulitega nägemine, loomuliku keele töötlemine, Generatiivne AI Azure OpenAI teenusega ja teised.
• Spetsiifilisi ML pilveraastruktuure, nagu Azure Machine Learning, Microsoft Fabric või Azure Databricks. Kaalu kasutamist Ehita ja opereeri masinõpperakendusi Azure Machine Learninguga ja Ehita ja opereeri masinõppe lahendusi Azure Databricksuga õpperadu.
• Vestluslikku AI-d ja Vestlusroboteid. Seal on eraldi Loo vestluslikke AI lahendusi õpperada, ja võid ka vaadata seda blogipostitust detailsemalt.
• Sügavat matemaatikat süvaõppe taga. Selle jaoks soovitame raamatut Deep Learning autoritelt Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville, mis on saadaval ka veebis aadressil https://www.deeplearningbook.org/.

Õrnema sissejuhatuse jaoks AI pilves teemadesse võid kaaluda Alustamist tehisintellektiga Azure'is õpperada.

Sisu

	Õppetunni link	PyTorch/Keras/TensorFlow	Labor
0	Kursuse seadistamine	Seadista oma arenduskeskkond
I	Sissejuhatus AI-sse
01	Sissejuhatus ja AI ajalugu	-	-
II	Sümboolne AI
02	Teadmiste esindamine ja ekspertsüsteemid	Ekspertsüsteemid / Ontoloogia /Kontseptsioonigraafik
III	Sissejuhatus närvivõrkudesse
03	Perceptron	Notebook	Labor
04	Mitmekihiline Perceptron ja oma raamistikuloome	Notebook	Labor
05	Sissejuhatus raamistikesse (PyTorch/TensorFlow) ja ületreenimine	PyTorch / Keras / TensorFlow	Labor
IV	Arvutinägemine	PyTorch / TensorFlow	Avasta arvutinägemine Microsoft Azure’is
06	Sissejuhatus arvutinägemisse. OpenCV	Notebook	Labor
07	Konvolutsioonilised närvivõrgud & CNN arhitektuurid	PyTorch /TensorFlow	Labor
08	Eeltreenitud võrgud ja ülekandeõpe ja Treenimisvõtted	PyTorch / TensorFlow	Labor
09	Autoenkooderid ja VAE-d	PyTorch / TensorFlow
10	Generatiivsed vastandvõrgud ja kunstilise stiili ülekande	PyTorch / TensorFlow
11	Objektituvastus	TensorFlow	Labor
12	Süstemaatiline segmentatsioon. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Loodusliku keele töötlemine (NLP)	PyTorch /TensorFlow	Avasta loomuliku keele töötlemine Microsoft Azure’is
13	Teksti representatsioon. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantilised sõnaembedid. Word2Vec ja GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Keelemudelid. Oma embedide treenimine	PyTorch / TensorFlow	Labor
16	Rekursiivsed närvivõrgud	PyTorch / TensorFlow
17	Generatiivsed rekursiivsed võrgud	PyTorch / TensorFlow	Labor
18	Transformers. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Nimekaardistamise tuvastus	TensorFlow	Labor
20	Suurte keelemudelite, promptimine ja vähese andmekogusega ülesanded	PyTorch
VI	Muud tehisintellekti tehnikad
21	Geneetilised algoritmid	Notebook
22	Sügav tugevdamisõpe	PyTorch /TensorFlow	Labor
23	Mitmeagendi süsteemid
VII	Tehisintellekti eetika
24	Tehisintellekti eetika ja vastutustundlik AI	Microsoft Learn: Vastutustundliku AI põhimõtted
IX	Lisad
25	Mitmemodaalsed võrgud, CLIP ja VQGAN	Notebook

Igas õppetükis on

• Eelnev lugemismaterjal
• Käivitatavad Jupyteri märkmikud, mis on sageli seotud konkreetse raamistikuga (PyTorch või TensorFlow). Käivitatav märkmik sisaldab ka palju teoreetilist materjali, seega teema mõistmiseks tuleb läbida vähemalt üks versioon (või PyTorch või TensorFlow).
• Mõnel teemal on saadaval laborid, mis annavad võimaluse proovida õpitud materjali rakendamist konkreetsele probleemile.
• Mõned osad sisaldavad linke MS Learn moodulitele, mis käsitlevad seotud teemasid.

Alustamine

🎯 Uus AI valdkonnas? Alusta siit!

Kui oled tehisintellekti suhtes täiesti algaja ja soovid kiireid praktilisi näiteid, vaata meie Algajasõbralikke näiteid! Nende hulka kuuluvad:

• 🌟 Tere AI maailm - sinu esimene AI programm (mustrituvastus)

• 🧠 Lihtne närvivõrk - loo närvivõrk nullist

• 🖼️ Pildiklassifikaator - Klassifitseeri pilte detailsete kommentaaridega

• 💬 Teksti meeleolu - Analüüsi teksti positiivset/negatiivset emotsiooni

Need näited on loodud aitamaks sul mõista tehisintellekti kontseptsioone enne põhjalikuma õppekava juurde süvenemist.

📚 Täieliku õppekava seadistamine

• Oleme loonud seadistuse tunni, et aidata sul seadistada oma arenduskeskkond. - Õpetajatele oleme loonud ka õppekava seadistuse tunni!
• Kuidas koodi käivitada VSCode’is või Codespaces

Järgi neid samme:

Forki hoidla: Klõpsa selle lehe paremas ülanurgas nupul "Fork".

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

Ära unusta seda hoidlat tähistada (🌟), et hiljem lihtsamini leida.

Kohtumine teiste õppuritega

Liitu meie ametliku AI Discordi serveriga, et kohtuda ja suhelda teiste sama kursuse läbivate õppuritega ning saada tuge.

Kui sul on tootega seotud tagasisidet või küsimusi ehitamise ajal, külasta meie Azure AI Foundry arendajate foorumit

Testid

Märkus testide kohta: Kõik testid on failisüsteemis kaustas Quiz-app aadressil etc\quiz-app või veebis siit Need on linkidega õppetundidest; testirakendus saab töötada lokaalselt või paigutada Azuresse; järgi juhiseid kaustas quiz-app. Need on järk-järgult lokaliseerimisel.

Abi soovitud

Kas sul on ettepanekuid või oled leidnud kirjavigu või koodivigu? Esita probleem või loo tõmbepäring.

Eriline tänu

• ✍️ Põhiautor: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Toimetaja: Jen Looper, PhD
• 🎨 Sketchnote illustraator: Tomomi Imura
• ✅ Testide looja: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Põhijooksutajad: Evgenii Pishchik

Muud õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavu! Tutvu:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Core Learning

---

Copilot Series

Abi saamine

Kui jääd kinni või sul on küsimusi AI rakenduste ehitamise kohta, liitu kaasõppurite ja kogenud arendajate aruteludega MCP teemadel. See on toetav kogukond, kus küsimused on oodatud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui sul on tootega seotud tagasisidet või vigu ehitamise ajal, külasta:

---

Vastutusest loobumine: See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust Co-op Translator. Kuigi püüame täpsust, palun arvestage, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle emakeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Tähtsa teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti tõlgenduste eest.