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Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum

由 @girlie_mac 繪製的 速寫筆記 https://twitter.com/girlie_mac
AI For Beginners - 速寫筆記 由 @girlie_mac

探索 人工智慧AI的世界透過我們為期 12 週、共 24 節課的課程!它包含實作課程、測驗與實驗。課程對初學者友善,涵蓋像 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,以及 AI 倫理議題。

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援(自動且隨時更新)

阿拉伯語 | 孟加拉語 | 保加利亞語 | 緬甸語(緬甸) | 中文(簡體) | 中文(繁體,香港) | 中文(繁體,澳門) | 中文(繁體,台灣) | 克羅地亞語 | 捷克語 | 丹麥語 | 荷蘭語 | 愛沙尼亞語 | 芬蘭語 | 法語 | 德語 | 希臘語 | 希伯來語 | 印地語 | 匈牙利語 | 印尼語 | 義大利語 | 日語 | 坎納達語 | 韓語 | 立陶宛語 | 馬來語 | 馬拉雅拉姆語 | 馬拉地語 | 尼泊爾語 | 尼日利亞皮欽語 | 挪威語 | 波斯語Farsi | 波蘭語 | 葡萄牙語(巴西) | 葡萄牙語(葡萄牙) | 旁遮普語Gurmukhi | 羅馬尼亞語 | 俄語 | 塞爾維亞語(西里爾字母) | 斯洛伐克語 | 斯洛維尼亞語 | 西班牙語 | 斯瓦希里語 | 瑞典語 | 他加祿語(菲律賓) | 泰米爾語 | 泰盧固語 | 泰語 | 土耳其語 | 烏克蘭語 | 烏爾都語 | 越南語

如果您希望加入額外的翻譯語言,支援清單列在 這裡

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您將學到什麼

課程心智圖

在本課程中,您將學習:

  • 不同的人工智慧方法,包括以「符號」為主的傳統方法,使用 知識表示 與推理(GOFAI)。
  • 位於現代 AI 核心的 神經網路深度學習。我們將使用兩個最受歡迎的框架(TensorFlowPyTorch)中的程式碼來說明這些重要主題背後的概念。
  • 用於處理影像與文本的 神經架構。我們會涵蓋近期的模型,但在最新研究方面可能略有不足。
  • 較少見的 AI 方法,例如 遺傳演算法多代理系統

本課程不會涵蓋的內容:

在我們的 Microsoft Learn 集合中可以找到本課程的所有額外資源

若要溫和地介紹「雲端中的 AI」主題您可以考慮修習 在 Azure 上開始使用人工智慧 的學習路徑。

內容

課程連結 PyTorch/Keras/TensorFlow 實驗
0 課程設定 設定您的開發環境
I 人工智慧導論
01 人工智慧的介紹與歷史 - -
II 符號式 AI
02 知識表示與專家系統 專家系統 / 本體論 /概念圖
III 神經網路導論
03 感知器 筆記本 實作
04 多層感知器與建立我們自己的框架 筆記本 實作
05 框架入門 (PyTorch/TensorFlow) 與過擬合 PyTorch / Keras / TensorFlow 實作
IV 電腦視覺 PyTorch / TensorFlow 在 Microsoft Azure 上探索電腦視覺
06 電腦視覺入門。OpenCV 筆記本 實作
07 卷積神經網路 & CNN 架構 PyTorch /TensorFlow 實作
08 預訓練網路與遷移學習 and 訓練技巧 PyTorch / TensorFlow 實作
09 自動編碼器與變分自動編碼器 (VAE) PyTorch / TensorFlow
10 生成對抗網路與藝術風格轉換 PyTorch / TensorFlow
11 物件偵測 TensorFlow 實作
12 語意分割。U-Net PyTorch / TensorFlow
V 自然語言處理 PyTorch /TensorFlow 在 Microsoft Azure 上探索自然語言處理
13 文字表示。詞袋 (BoW)/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 語意詞向量。Word2Vec 與 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 語言模型。訓練自己的詞向量 PyTorch / TensorFlow 實作
16 循環神經網路 PyTorch / TensorFlow
17 生成式循環網路 PyTorch / TensorFlow 實作
18 Transformers。BERT。 PyTorch /TensorFlow
19 命名實體識別 TensorFlow 實作
20 大型語言模型、提示程式設計與少量學習任務 PyTorch
VI 其他 AI 技術
21 遺傳演算法 筆記本
22 深度強化學習 PyTorch /TensorFlow 實作
23 多代理系統
VII AI 倫理
24 AI 倫理與負責任的人工智慧 Microsoft Learn負責任的 AI 原則
IX 額外內容
25 多模態網路、CLIP 與 VQGAN 筆記本

每堂課包含

  • 課前閱讀材料
  • 可執行的 Jupyter 筆記本,通常依框架區分(PyTorchTensorFlow。可執行筆記本也包含大量理論內容因此要理解主題你需要至少閱讀其中一個版本的筆記本PyTorch 或 TensorFlow
  • 實作:部分主題提供實作練習,讓你有機會嘗試將所學應用於特定問題。
  • 部分章節包含連結到 MS Learn 的模組,涵蓋相關主題。

開始使用

🎯 新手入門 AI從這裡開始

如果你完全沒接觸過 AI想要快速、實作導向的範例請查看我們的 入門範例!這些包括:

  • 🌟 Hello AI World - 你的第一個 AI 程式(模式辨識)
  • 🧠 Simple Neural Network - 從頭建立一個神經網路
  • 🖼️ Image Classifier - 使用詳細註解進行影像分類
  • 💬 文字情感 - 分析正面/負面文字

These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum.

📚 完整課程設定

請依照以下步驟:

Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page.

Clone the Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Don't forget to star (🌟) this repo to find it easier later.

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關於測驗的一則說明: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or 線上在此 They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the quiz-app folder. They are gradually being localized.

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