AI-For-Beginners/translations/ru
Pikachú 5d34bc4eb8 Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
..
etc Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
lessons Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
README.md Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00
SECURITY.md Add support documentation and translations for various lessons 2025-02-12 16:09:04 +00:00

README.md

Лицензия GitHub Участники GitHub Проблемы GitHub Запросы на изменения GitHub PRs Приветствуются

Наблюдатели GitHub Форки GitHub Звезды GitHub Binder Gitter

Искусственный интеллект для начинающих - Учебный план

Скетчнот от (@girlie_mac)
Искусственный интеллект для начинающих - Скетчнот от @girlie_mac

Изучите мир Искусственного Интеллекта (ИИ) с нашим 12-недельным курсом из 24 уроков! Он включает практические уроки, викторины и лабораторные работы. Учебный план подходит для начинающих и охватывает такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, а также этические аспекты ИИ.

Что вы узнаете

Майндмэп курса

В этом учебном плане вы узнаете:

  • Различные подходы к Искусственному Интеллекту, включая "старый добрый" символический подход с Представлением Знаний и рассуждением (GOFAI).
  • Нейронные Сети и Глубокое Обучение, которые лежат в основе современного ИИ. Мы проиллюстрируем концепции этих важных тем с помощью кода в двух самых популярных фреймворках - TensorFlow и PyTorch.
  • Нейронные Архитектуры для работы с изображениями и текстом. Мы охватим последние модели, но можем быть немного не в курсе самых современных достижений.
  • Менее популярные подходы ИИ, такие как Генетические Алгоритмы и Многоагентные Системы.

Что мы не будем охватывать в этом учебном плане:

Найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn

Для мягкого введения в темы ИИ в облаке вы можете рассмотреть возможность прохождения учебного пути Начало работы с искусственным интеллектом на Azure.

Содержание

Ссылка на урок PyTorch/Keras/TensorFlow Лаборатория
0 Настройка курса Настройка вашей среды разработки
I Введение в ИИ
01 Введение и история ИИ - -
II Символический ИИ
02 Представление знаний и экспертные системы Экспертные системы / Онтология /Граф концептов
III Введение в нейронные сети
03 Перцептрон Блокнот Лаборатория
04 Многослойный перцептрон и создание нашего собственного фреймворка Блокнот Лаборатория
05 Введение в фреймворки (PyTorch/TensorFlow) и переобучение PyTorch / Keras / TensorFlow Лаборатория
IV Компьютерное зрение PyTorch / TensorFlow Изучите компьютерное зрение на Microsoft Azure
06 Введение в компьютерное зрение. OpenCV Блокнот Лаборатория
07 Сверточные нейронные сети & Архитектуры CNN PyTorch /TensorFlow Лаборатория
08 Предобученные сети и перенос обучения и Трюки обучения PyTorch / TensorFlow Лаборатория
09 Автокодировщики и VAE PyTorch / TensorFlow
10 Генеративные состязательные сети и перенос художественного стиля PyTorch / TensorFlow
11 Обнаружение объектов TensorFlow Лаборатория
12 Семантическая сегментация. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Обработка Естественного Языка PyTorch /TensorFlow Изучите Обработку Естественного Языка на Microsoft Azure
13 Представление текста. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Семантические векторные представления. Word2Vec и GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Языковое Моделирование. Обучение собственных векторных представлений PyTorch / TensorFlow Лаборатория
16 Рекуррентные Нейронные Сети PyTorch / TensorFlow
17 Генеративные Рекуррентные Сети PyTorch / TensorFlow Лаборатория
18 Трансформеры. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Распознавание Именованных Сущностей TensorFlow Лаборатория
20 Большие Языковые Модели, Программирование Запросов и Задачи с Небольшим Количеством Примеров PyTorch
VI Другие Техники ИИ
21 Генетические Алгоритмы Блокнот
22 Глубокое Обучение с Подкреплением PyTorch /TensorFlow Лаборатория
23 Мультиагентные Системы
VII Этика ИИ
24 Этика ИИ и Ответственный ИИ Microsoft Learn: Принципы Ответственного ИИ
IX Дополнения
25 Мульти-модальные Сети, CLIP и VQGAN Блокнот

Каждое занятие содержит

  • Материалы для предварительного чтения
  • Исполняемые Jupyter Notebooks, которые часто специфичны для фреймворка (PyTorch или TensorFlow). Исполняемый блокнот также содержит много теоретического материала, поэтому, чтобы понять тему, вам нужно пройти хотя бы одну версию блокнота (либо PyTorch, либо TensorFlow).
  • Лаборатории, доступные для некоторых тем, которые дают вам возможность попробовать применить изученный материал к конкретной задаче.
  • Некоторые разделы содержат ссылки на модули MS Learn, которые охватывают смежные темы.

Начало работы

Следуйте этим шагам:

Сделайте форк репозитория: нажмите на кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы.

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Не забудьте поставить звезду (🌟) этому репозиторию, чтобы было легче найти его позже.

Встречайте других учащихся

Присоединяйтесь к нашему официальному серверу Discord по ИИ, чтобы познакомиться и пообщаться с другими учащимися, проходящими этот курс, и получить поддержку.

Викторины

Замечание о викторинах: Все викторины содержатся в папке Quiz-app в etc\quiz-app. Они связаны с уроками, приложение для викторин можно запустить локально или развернуть в Azure; следуйте инструкциям в папке quiz-app. Они постепенно локализуются.

Нужна помощь

У вас есть предложения или вы нашли ошибки в написании или коде? Создайте проблему или создайте запрос на изменение.

Особая благодарность

Другие учебные программы

Наша команда разрабатывает и другие учебные программы! Ознакомьтесь с:

Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием услуг машинного перевода на основе ИИ. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, имейте в виду, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на родном языке следует считать авторитетным источником. Для критически важной информации рекомендуется профессиональный человеческий перевод. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования этого перевода.