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Künstliche Intelligenz für Einsteiger – Ein Lehrplan
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| KI für Einsteiger – Sketchnote von @girlie_mac |
Entdecke die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan mit 24 Lektionen! Er beinhaltet praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie ethische Aspekte der KI.
🌐 Mehrsprachige Unterstützung
Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & stets aktuell)
Arabisch | Bengalisch | Bulgarisch | Birmanisch (Myanmar) | Chinesisch (vereinfacht) | Chinesisch (traditionell, Hongkong) | Chinesisch (traditionell, Macau) | Chinesisch (traditionell, Taiwan) | Kroatisch | Tschechisch | Dänisch | Niederländisch | Estnisch | Finnisch | Französisch | Deutsch | Griechisch | Hebräisch | Hindi | Ungarisch | Indonesisch | Italienisch | Japanisch | Kannada | Koreanisch | Litauisch | Malaiisch | Malayalam | Marathi | Nepalesisch | Nigerianisches Pidgin | Norwegisch | Persisch (Farsi) | Polnisch | Portugiesisch (Brasilien) | Portugiesisch (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumänisch | Russisch | Serbisch (Kyrillisch) | Slowakisch | Slowenisch | Spanisch | Suaheli | Schwedisch | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thailändisch | Türkisch | Ukrainisch | Urdu | Vietnamesisch
Wenn du weitere Übersetzungen wünschst, findest du unterstützte Sprachen hier
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Was du lernen wirst
In diesem Lehrplan lernst du:
- Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit Wissensrepräsentation und Schlussfolgerungen (GOFAI).
- Neuronale Netze und Deep Learning, die das Herzstück moderner KI bilden. Wir veranschaulichen die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks – TensorFlow und PyTorch.
- Neuronale Architekturen für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln aktuelle Modelle, könnten aber etwas hinter dem neuesten Stand zurückbleiben.
- Weniger verbreitete KI-Ansätze wie Genetische Algorithmen und Multi-Agenten-Systeme.
Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
Finde alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung
- Geschäftsanwendungen von KI im Business. Ziehe in Betracht, den Lernpfad Einführung in KI für Business-Anwender auf Microsoft Learn oder die AI Business School, entwickelt in Zusammenarbeit mit INSEAD, zu besuchen.
- Klassisches Machine Learning, das in unserem Machine Learning for Beginners Curriculum gut beschrieben ist.
- Praktische KI-Anwendungen, die mit Cognitive Services erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit den Microsoft Learn Modulen für Vision, Natural Language Processing, Generative AI mit Azure OpenAI Service und anderen zu starten.
- Spezifische ML-Cloud-Frameworks wie Azure Machine Learning, Microsoft Fabric oder Azure Databricks. Ziehe die Lernpfade Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning und Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks in Betracht.
- Konversationelle KI und Chatbots. Es gibt einen eigenen Lernpfad Create conversational AI solutions, und du kannst auch diesen Blogbeitrag für weitere Details lesen.
- Tiefe Mathematik hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir Deep Learning von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter https://www.deeplearningbook.org/ verfügbar ist.
Für einen sanften Einstieg in KI in der Cloud kannst du den Lernpfad Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure in Betracht ziehen.
Inhalt
Jede Lektion enthält
- Vorbereitendes Lesematerial
- Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft framework-spezifisch sind (PyTorch oder TensorFlow). Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher solltest du mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durcharbeiten, um das Thema zu verstehen.
- Labs zu einigen Themen, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einer konkreten Aufgabe anzuwenden.
- Einige Abschnitte enthalten Links zu MS Learn-Modulen, die verwandte Themen behandeln.
Erste Schritte
🎯 Neu bei KI? Hier starten!
Wenn du ganz neu im Bereich KI bist und schnelle, praktische Beispiele suchst, schau dir unsere Einsteigerfreundlichen Beispiele an! Diese beinhalten:
- 🌟 Hello AI World – Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
- 🧠 Einfaches neuronales Netzwerk – Baue ein neuronales Netzwerk von Grund auf
- 🖼️ Bildklassifikator – Bilder mit ausführlichen Kommentaren klassifizieren
- 💬 Textstimmung – Analysiere positive/negative Texte
Diese Beispiele sollen dir helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor du dich in das vollständige Curriculum vertiefst.
📚 Vollständige Curriculum-Einrichtung
- Wir haben eine Setup-Lektion erstellt, die dir bei der Einrichtung deiner Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte gibt es auch eine Curriculum-Setup-Lektion!
- Wie man den Code in VSCode oder Codepace ausführt
Folge diesen Schritten:
Repository forken: Klicke oben rechts auf dieser Seite auf den Button „Fork“.
Repository klonen: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Vergiss nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, damit du es später leichter findest.
Triff andere Lernende
Tritt unserem offiziellen AI Discord-Server bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen, dich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
Wenn du Produktfeedback oder Fragen während des Bauens hast, besuche unser Azure AI Foundry Developer Forum.
Quizze
Hinweis zu den Quizzen: Alle Quizze befinden sich im Ordner Quiz-app unter etc\quiz-app oder online hier. Sie sind in den Lektionen verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folge den Anweisungen im Ordner
quiz-app. Sie werden nach und nach lokalisiert.
Hilfe erwünscht
Hast du Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstelle ein Issue oder einen Pull Request.
Besonderer Dank
- ✍️ Hauptautor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Herausgeber: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-Illustratorin: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-Ersteller: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Hauptbeitragende: Evgenii Pishchik
Weitere Curricula
Unser Team erstellt weitere Curricula! Schau dir an:
Azure / Edge / MCP / Agents
Generative AI Serie
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Kernlernen
Copilot Serie
Hilfe erhalten
Wenn du feststeckst oder Fragen zum Erstellen von KI-Anwendungen hast, tausche dich mit anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern im MCP-Forum aus. Es ist eine unterstützende Community, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
Wenn du Produktfeedback oder Fehler beim Entwickeln hast, besuche:
Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Nutzung dieser Übersetzung entstehen.