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初学者的人工智能 - 课程大纲
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| 初学者的人工智能 - Sketchnote by @girlie_mac |
通过我们为期12周、24节课的课程，探索人工智能（AI）的世界！该课程包括实用课程、测验和实验室，适合初学者，涵盖了如TensorFlow和PyTorch等工具，以及人工智能的伦理问题。
您将学到的内容
在这个课程中，您将学习：
- 人工智能的不同方法，包括“老派”的符号方法，以及知识表示和推理（GOFAI）。
- 神经网络和深度学习，这是现代人工智能的核心。我们将通过在两个最流行的框架中使用代码来阐明这些重要主题的概念 - TensorFlow和PyTorch。
- 用于处理图像和文本的神经架构。我们将涵盖最近的模型，但可能在最先进的技术上略显不足。
- 不太流行的人工智能方法，如遗传算法和多智能体系统。
我们在此课程中不会涵盖的内容：
- 使用AI在商业中的应用的商业案例。考虑参加Microsoft Learn上的商业用户的AI入门学习路径，或与INSEAD合作开发的AI商业学校。
- 经典机器学习，在我们的初学者机器学习课程中有详细描述。
- 使用**认知服务构建的实际AI应用。为此，我们建议您从Microsoft Learn的计算机视觉、自然语言处理、使用Azure OpenAI服务的生成式AI**等模块开始学习。
- 特定的机器学习 云框架，例如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建议使用 使用 Azure Machine Learning 构建和运营机器学习解决方案 和 使用 Azure Databricks 构建和运营机器学习解决方案 的学习路径。
- 对话式人工智能 和 聊天机器人。有一个单独的 创建对话式 AI 解决方案 学习路径，您还可以参考 这篇博客文章 获取更多细节。
- 深度学习背后的 深层数学。为此，我们推荐由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的 深度学习，该书也可以在线阅读，网址为 https://www.deeplearningbook.org/。
如果您想温和地了解 云中的人工智能 主题，可以考虑参加 在 Azure 上开始使用人工智能 学习路径。
内容
每节课包含
- 预读材料
- 可执行的 Jupyter 笔记本，通常特定于某个框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可执行的笔记本还包含大量理论材料，因此要理解该主题，您需要至少完成一个版本的笔记本（无论是 PyTorch 还是 TensorFlow）。
- 实验室，针对某些主题，提供了尝试将所学材料应用于特定问题的机会。
- 一些部分包含指向 MS Learn 模块的链接，涵盖相关主题。
开始使用
- 我们创建了一个 设置课程 来帮助您设置开发环境。 - 对于教育工作者，我们也创建了一个 课程设置课程！
- 如何 在 VSCode 或 Codepace 中运行代码
请按照以下步骤操作：
分叉仓库：点击此页面右上角的“Fork”按钮。
克隆仓库：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
别忘了给这个仓库加星（🌟），以便以后更容易找到。
结识其他学习者
加入我们的 官方 AI Discord 服务器，与其他学习这门课程的学习者见面并建立联系，获得支持。
测验
关于测验的说明：所有测验都包含在 etc\quiz-app 文件夹中的 Quiz-app 中，它们在测验中链接，可以在本地运行或部署到 Azure；请按照
quiz-app文件夹中的说明进行操作。它们正在逐步本地化。
需要帮助
您有建议或发现拼写或代码错误吗？请提出问题或创建拉取请求。
特别感谢
- ✍️ 主要作者: Dmitry Soshnikov，博士
- 🔥 编辑: Jen Looper，博士
- 🎨 手绘插图: Tomomi Imura
- ✅ 测验创建者: Lateefah Bello， MLSA
- 🙏 核心贡献者: Evgenii Pishchik
其他课程
我们的团队还制作了其他课程！请查看：
- 初学者的数据科学
- 版本 2.0 初学者的生成 AI
- 新 初学者的网络安全
- 初学者的网页开发
- 初学者的物联网
- 初学者的机器学习
- 初学者的 XR 开发
- 掌握 GitHub Copilot 进行 AI 配对编程
免责声明：
本文件使用基于机器的人工智能翻译服务进行翻译。虽然我们努力追求准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始文件的母语版本应被视为权威来源。对于关键信息，建议进行专业人工翻译。我们对因使用本翻译而产生的任何误解或误释不承担责任。