09a32b9b6c
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Trí Tuệ Nhân Tạo cho Người Mới Bắt Đầu - Một Chương Trình Học
 |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote bởi @girlie_mac |
Khám phá thế giới của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) với chương trình học 12 tuần, 24 bài học! Bao gồm các bài học thực hành, bài kiểm tra và phòng thí nghiệm. Chương trình phù hợp cho người mới bắt đầu và bao gồm các công cụ như TensorFlow và PyTorch, cũng như đạo đức trong AI.
🌐 Hỗ trợ Đa Ngôn Ngữ
Hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn Cập Nhật)
Tiếng Ả Rập | Tiếng Bengal | Tiếng Bulgaria | Tiếng Miến Điện (Myanmar) | Tiếng Trung (Giản thể) | Tiếng Trung (Phồn thể, Hồng Kông) | Tiếng Trung (Phồn thể, Macau) | Tiếng Trung (Phồn thể, Đài Loan) | Tiếng Croatia | Tiếng Séc | Tiếng Đan Mạch | Tiếng Hà Lan | Tiếng Estonia | Tiếng Phần Lan | Tiếng Pháp | Tiếng Đức | Tiếng Hy Lạp | Tiếng Do Thái | Tiếng Hindi | Tiếng Hungary | Tiếng Indonesia | Tiếng Ý | Tiếng Nhật | Tiếng Kannada | Tiếng Hàn | Tiếng Lithuania | Tiếng Mã Lai | Tiếng Malayalam | Tiếng Marathi | Tiếng Nepal | Tiếng Pidgin Nigeria | Tiếng Na Uy | Tiếng Ba Tư (Farsi) | Tiếng Ba Lan | Tiếng Bồ Đào Nha (Brazil) | Tiếng Bồ Đào Nha (Bồ Đào Nha) | Tiếng Punjabi (Gurmukhi) | Tiếng Romania | Tiếng Nga | Tiếng Serbia (Chữ Cyrillic) | Tiếng Slovakia | Tiếng Slovenia | Tiếng Tây Ban Nha | Tiếng Swahili | Tiếng Thụy Điển | Tiếng Tagalog (Filipino) | Tiếng Tamil | Tiếng Telugu | Tiếng Thái | Tiếng Thổ Nhĩ Kỳ | Tiếng Ukraina | Tiếng Urdu | Tiếng Việt
Nếu bạn muốn có thêm các ngôn ngữ dịch khác, danh sách hỗ trợ có tại đây
Tham gia Cộng đồng
Bạn sẽ học được gì
Trong chương trình này, bạn sẽ học:
- Các phương pháp khác nhau của Trí Tuệ Nhân Tạo, bao gồm phương pháp biểu diễn tri thức và suy luận "cổ điển" với Biểu diễn Kiến thức và suy luận (GOFAI).
- Mạng Nơ-ron và Học Sâu, là cốt lõi của AI hiện đại. Chúng tôi sẽ minh họa các khái niệm quan trọng này bằng mã trong hai framework phổ biến nhất - TensorFlow và PyTorch.
- Kiến trúc Nơ-ron để làm việc với hình ảnh và văn bản. Chúng tôi sẽ đề cập đến các mô hình gần đây nhưng có thể chưa đầy đủ về các công nghệ tiên tiến nhất.
- Các phương pháp AI ít phổ biến hơn, như Thuật toán Di truyền và Hệ thống Đa tác nhân.
Những gì chúng tôi sẽ không đề cập trong chương trình này:
Tìm tất cả tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi
- Các trường hợp kinh doanh sử dụng AI trong Kinh doanh. Bạn có thể tham khảo lộ trình học Giới thiệu AI cho người dùng kinh doanh trên Microsoft Learn, hoặc AI Business School, phát triển hợp tác với INSEAD.
- Học Máy Cổ điển, được mô tả chi tiết trong Chương trình Học Máy cho Người Mới Bắt Đầu.
- Ứng dụng AI thực tế xây dựng bằng Dịch vụ Nhận thức. Để bắt đầu, chúng tôi khuyên bạn học các module Microsoft Learn về thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI Tạo sinh với Azure OpenAI Service và các chủ đề khác.
- Các Khung công tác Đám mây ML cụ thể, như Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, hoặc Azure Databricks. Bạn có thể tham khảo các lộ trình học Xây dựng và vận hành giải pháp học máy với Azure Machine Learning và Xây dựng và vận hành giải pháp học máy với Azure Databricks.
- AI Đàm thoại và Chat Bot. Có một lộ trình học riêng Tạo giải pháp AI đàm thoại, và bạn cũng có thể tham khảo bài viết blog này để biết thêm chi tiết.
- Toán học sâu đằng sau học sâu. Chúng tôi khuyên bạn đọc cuốn Deep Learning của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville, cũng có sẵn trực tuyến tại https://www.deeplearningbook.org/.
Để giới thiệu nhẹ nhàng về các chủ đề AI trên Đám mây, bạn có thể tham khảo lộ trình học Bắt đầu với trí tuệ nhân tạo trên Azure.
Nội dung
Mỗi bài học bao gồm
- Tài liệu đọc trước
- Các Jupyter Notebook có thể chạy được, thường dành riêng cho framework (PyTorch hoặc TensorFlow). Notebook có thể chạy cũng chứa nhiều tài liệu lý thuyết, vì vậy để hiểu chủ đề bạn cần đọc ít nhất một phiên bản của notebook (hoặc PyTorch hoặc TensorFlow).
- Phòng thí nghiệm có sẵn cho một số chủ đề, giúp bạn có cơ hội thử áp dụng kiến thức đã học vào một vấn đề cụ thể.
- Một số phần có liên kết đến các module MS Learn liên quan.
Bắt đầu
🎯 Mới với AI? Bắt đầu tại đây!
Nếu bạn hoàn toàn mới với AI và muốn các ví dụ thực hành nhanh, hãy xem Ví dụ dành cho người mới bắt đầu! Bao gồm:
- 🌟 Hello AI World - Chương trình AI đầu tiên của bạn (nhận dạng mẫu)
- 🧠 Mạng nơ-ron đơn giản - Xây dựng mạng nơ-ron từ đầu
- 🖼️ Bộ phân loại hình ảnh - Phân loại hình ảnh với các chú thích chi tiết
- 💬 Phân tích Cảm xúc Văn bản - Phân tích văn bản tích cực/tiêu cực
Những ví dụ này được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm AI trước khi bắt đầu toàn bộ chương trình học.
📚 Thiết lập Toàn bộ Chương trình học
- Chúng tôi đã tạo một bài học thiết lập để giúp bạn thiết lập môi trường phát triển. - Dành cho Giảng viên, chúng tôi cũng có một bài học thiết lập chương trình học dành cho bạn!
- Cách Chạy mã trong VSCode hoặc Codepace
Thực hiện theo các bước sau:
Fork Repository: Nhấn nút "Fork" ở góc trên bên phải của trang này.
Clone Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Đừng quên đánh dấu sao (🌟) repo này để dễ tìm lại sau.
Gặp gỡ các Học viên khác
Tham gia máy chủ Discord AI chính thức của chúng tôi để gặp gỡ và kết nối với các học viên khác đang học khóa này và nhận hỗ trợ.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc câu hỏi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập Diễn đàn Nhà phát triển Azure AI Foundry
Bài Kiểm tra
Lưu ý về các bài kiểm tra: Tất cả các bài kiểm tra nằm trong thư mục Quiz-app tại etc\quiz-app, hoặc Trực tuyến tại đây Chúng được liên kết trong các bài học, ứng dụng quiz có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; làm theo hướng dẫn trong thư mục
quiz-app. Chúng đang dần được bản địa hóa.
Cần Giúp đỡ
Bạn có đề xuất hoặc phát hiện lỗi chính tả hoặc lỗi mã? Hãy tạo issue hoặc pull request.
Lời Cảm ơn Đặc biệt
- ✍️ Tác giả chính: Dmitry Soshnikov, Tiến sĩ
- 🔥 Biên tập viên: Jen Looper, Tiến sĩ
- 🎨 Minh họa Sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Người tạo Quiz: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Những người đóng góp chính: Evgenii Pishchik
Các Chương trình học khác
Nhóm của chúng tôi còn sản xuất các chương trình học khác! Hãy xem:
Azure / Edge / MCP / Agents
Series AI Tạo Sinh
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Học tập Cốt lõi
Series Copilot
Nhận Trợ giúp
Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có câu hỏi về việc xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia cùng các học viên và nhà phát triển có kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ, nơi các câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ tự do.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc lỗi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập:
Tuyên bố từ chối trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc của nó nên được coi là nguồn chính xác và đáng tin cậy. Đối với các thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp do con người thực hiện. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.