AI-For-Beginners/translations/pl
localizeflow[bot] 9a5d6a7331 Fallback snapshot commit due to git add failure 2026-01-15 15:11:30 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-24 10:52:15 +00:00
examples 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 11:56:00 +00:00
lessons Fallback snapshot commit due to git add failure 2026-01-15 15:11:30 +00:00
AGENTS.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00
README.md Fallback snapshot commit due to git add failure 2026-01-15 15:11:30 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-24 10:52:15 +00:00
troubleshoot.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-10-03 09:55:40 +00:00

README.md

GitHub license GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars Binder Gitter

Microsoft Foundry Discord

Sztuczna inteligencja dla początkujących - program nauczania

Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI For Beginners - Sketchnote autorstwa @girlie_mac

Odkryj świat Sztucznej Inteligencji (AI) z naszym 12-tygodniowym, 24-lekcyjnym programem nauczania! Zawiera on praktyczne lekcje, quizy oraz laboratoria. Program jest przyjazny dla początkujących i obejmuje narzędzia takie jak TensorFlow i PyTorch, a także etykę w AI

🌐 Wsparcie wielojęzyczne

Wspierane poprzez akcję GitHub (automatyczna i zawsze aktualna)

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

Wolisz klonować lokalnie?

To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacznie zwiększa rozmiar pobieranego pliku. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj 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'

To zapewni ci wszystko, co potrzebne do ukończenia kursu z dużo szybszym pobieraniem.

Jeśli chcesz, aby obsługiwane były dodatkowe języki tłumaczeń są one wymienione tutaj

Dołącz do społeczności

Microsoft Foundry Discord

Czego się nauczysz

Mapa myśli kursu

W tym programie nauczania nauczysz się:

  • Różnych podejść do sztucznej inteligencji, w tym "dobrej starej" symbolicznej metody z Reprezentacją Wiedzy i wnioskowaniem (GOFAI).
  • Sieci neuronowych i uczenia głębokiego, które są u podstaw nowoczesnej AI. Pokażemy koncepcje stojące za tymi ważnymi tematami używając kodu w dwóch najpopularniejszych frameworkach - TensorFlow i PyTorch.
  • Architektury neuronowe do pracy z obrazami i tekstem. Omówimy najnowsze modele, choć mogą one nie obejmować najnowszych osiągnięć.
  • Mniej popularne podejścia AI, takie jak algorytmy genetyczne i systemy wieloagentowe.

Czego nie obejmuje ten program nauczania:

Znajdź wszystkie dodatkowe zasoby do tego kursu w naszej kolekcji Microsoft Learn

Dla łagodnego wprowadzenia do tematów AI w chmurze możesz rozważyć odbycie ścieżki nauki Rozpocznij przygodę ze sztuczną inteligencją w Azure.

Zawartość

Link do lekcji PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratorium
0 Konfiguracja kursu Skonfiguruj swoje środowisko programistyczne
I Wprowadzenie do AI
01 Wprowadzenie i historia AI - -
II Symboliczne AI
02 Reprezentacja wiedzy i systemy eksperckie Systemy eksperckie / Ontologia /Graf pojęć
III Wprowadzenie do sieci neuronowych
03 Perceptron Notebook Lab
04 Wielowarstwowy perceptron i tworzenie własnego frameworka Notebook Lab
05 Wprowadzenie do frameworków (PyTorch/TensorFlow) i przeuczenie PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Wizja komputerowa PyTorch / TensorFlow Poznaj wizję komputerową na Microsoft Azure
06 Wprowadzenie do wizji komputerowej. OpenCV Notebook Lab
07 Splotowe sieci neuronowe & Architektury CNN PyTorch /TensorFlow Lab
08 Sieci wstępnie wytrenowane i uczenie transferowe oraz Sztuczki treningowe PyTorch / TensorFlow Lab
09 Autoenkodery i VAE PyTorch / TensorFlow
10 Generatywne sieci przeciwstawne i transfer stylu PyTorch / TensorFlow
11 Detekcja obiektów TensorFlow Lab
12 Segmentacja semantyczna. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Przetwarzanie języka naturalnego PyTorch /TensorFlow Poznaj przetwarzanie języka naturalnego na Microsoft Azure
13 Reprezentacja tekstu. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Semantyczne osadzenia słów. Word2Vec i GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modelowanie języka. Trenowanie własnych osadzeń PyTorch / TensorFlow Lab
16 Rekurencyjne sieci neuronowe PyTorch / TensorFlow
17 Generatywne sieci rekurencyjne PyTorch / TensorFlow Lab
18 Transformery. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Rozpoznawanie nazwanych jednostek TensorFlow Lab
20 Duże modele językowe, programowanie promptów i zadania few-shot PyTorch
VI Inne techniki AI
21 Algorytmy genetyczne Notebook
22 Głębokie uczenie ze wzmocnieniem PyTorch /TensorFlow Lab
23 Systemy wieloagentowe
VII Etyka AI
24 Etyka AI i odpowiedzialna sztuczna inteligencja Microsoft Learn: Zasady odpowiedzialnej AI
IX Dodatki
25 Sieci multimodalne, CLIP i VQGAN Notebook

Każda lekcja zawiera

  • Materiały do wstępnej lektury
  • Wykonywalne notatniki Jupyter, często specyficzne dla frameworka (PyTorch lub TensorFlow). Wykonywalny notatnik zawiera również dużo materiału teoretycznego, więc aby zrozumieć temat, należy przejrzeć przynajmniej jedną wersję notatnika (PyTorch lub TensorFlow).
  • Laboratoria dostępne dla niektórych tematów, które dają możliwość spróbowania zastosowania poznanego materiału do konkretnego problemu.
  • Niektóre sekcje zawierają linki do modułów MS Learn, które obejmują powiązane tematy.

Rozpoczęcie pracy

🎯 Nowy w AI? Zacznij tutaj!

Jeśli jesteś całkowicie nowy w AI i chcesz szybko poznać praktyczne przykłady, sprawdź nasze Przykłady dla początkujących! Obejmują one:

  • 🌟 Hello AI World - Twój pierwszy program AI (rozpoznawanie wzorców)
  • 🧠 Prosta sieć neuronowa - Budowa sieci neuronowej od podstaw
  • 🖼️ Klasyfikator obrazów - Klasyfikacja obrazów z szczegółowymi komentarzami
  • 💬 Analiza nastroju tekstu - Analiza tekstu pod kątem pozytywnego/negatywnego wydźwięku

Te przykłady mają na celu pomóc Ci zrozumieć koncepty AI zanim zagłębisz się w pełny program nauczania.

📚 Pełna konfiguracja programu nauczania

Postępuj według tych kroków:

Forkuj repozytorium: Kliknij przycisk "Fork" w prawym górnym rogu tej strony.

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

Nie zapomnij oznaczyć repozytorium gwiazdką (🌟), żeby łatwiej je potem znaleźć.

Poznaj innych uczących się

Dołącz do naszego oficjalnego serwera Discord AI, aby spotkać i nawiązać kontakty z innymi uczestnikami kursu oraz uzyskać wsparcie.

Jeśli masz opinie o produkcie lub pytania podczas tworzenia, odwiedź nasz Azure AI Foundry Developer Forum

Quizy

Informacja o quizach: Wszystkie quizy znajdują się w folderze Quiz-app w etc\quiz-app lub online tutaj Są zlinkowane z lekcji; aplikacja quizowa może być uruchomiona lokalnie lub wdrożona na Azure; postępuj według instrukcji w folderze quiz-app. Są stopniowo lokalizowane.

Poszukujemy pomocy

Masz sugestie lub znalazłeś błędy ortograficzne lub w kodzie? Zgłoś problem lub stwórz pull request.

Specjalne podziękowania

Inne programy nauczania

Nasz zespół tworzy inne programy! Sprawdź:

LangChain

LangChain4j dla początkujących LangChain.js dla początkujących


Azure / Edge / MCP / Agenci

AZD dla początkujących Edge AI dla początkujących MCP dla początkujących AI Agenci dla początkujących


Seria Generatywnego AI

Generative AI dla początkujących Generative AI (.NET) Generative AI (Java) Generative AI (JavaScript)


Podstawowe nauczanie

ML dla początkujących Data Science dla początkujących AI dla początkujących Cyberbezpieczeństwo dla początkujących Web Dev dla początkujących IoT dla początkujących XR Development dla początkujących


Seria Copilot

Copilot dla programowania w parach AI Copilot dla C#/.NET Copilot Adventure

Uzyskaj pomoc

Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.

Microsoft Foundry Discord

Jeśli masz opinie o produkcie lub błędy podczas tworzenia, odwiedź:

Microsoft Foundry Developer Forum


Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Mimo że dbamy o dokładność, prosimy mieć na uwadze, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym należy traktować jako źródło autorytatywne. W przypadku istotnych informacji zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.