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人工智能初學者課程
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| AI For Beginners - 手繪筆記由 @girlie_mac 製作 |
透過我們為期12週、共24課的課程，探索人工智能（AI）的世界！課程包含實用課程、測驗及實驗室。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 倫理。
🌐 多語言支援
透過 GitHub Action 支援（自動且持續更新）
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
如欲支援更多翻譯語言，請參閱此處
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你將學到什麼
在此課程中，你將學習：
- 不同的人工智能方法，包括「老派」的符號方法，使用知識表示與推理（GOFAI）。
- 神經網絡與深度學習，這是現代 AI 的核心。我們將使用兩個最受歡迎的框架——TensorFlow 和 PyTorch 的程式碼來說明這些重要主題背後的概念。
- 用於處理影像和文字的神經架構。我們會涵蓋近期模型，但可能在最先進技術方面稍有不足。
- 較不常見的 AI 方法，如遺傳算法和多代理系統。
本課程不涵蓋：
- 商業中 AI 的應用案例。建議參加 Microsoft Learn 上的 商業用戶 AI 入門 學習路徑，或與 INSEAD 合作開發的 AI 商業學院。
- 經典機器學習，可參考我們的 機器學習初學者課程。
- 使用 認知服務 建立的實用 AI 應用。建議從 Microsoft Learn 的 視覺、自然語言處理、Azure OpenAI 服務的生成式 AI 等模組開始。
- 特定的機器學習雲端框架，如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建議使用 使用 Azure Machine Learning 建立與運營機器學習解決方案 和 使用 Azure Databricks 建立與運營機器學習解決方案 學習路徑。
- 對話式 AI與聊天機器人。有專門的 建立對話式 AI 解決方案 學習路徑，也可參考此部落格文章了解更多細節。
- 深度學習背後的深度數學。建議參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的 Deep Learning，該書也可在線閱讀 https://www.deeplearningbook.org/。
若想輕鬆入門 雲端 AI 主題，可考慮參加 Azure 人工智能入門 學習路徑。
內容
每課包含
- 預讀材料
- 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對特定框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可執行筆記本也包含大量理論內容，因此要理解主題，您需要至少完成其中一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 部分主題提供 實驗室，讓您有機會嘗試將所學應用於具體問題。
- 部分章節包含連結至涵蓋相關主題的 MS Learn 模組。
開始使用
🎯 AI 新手？從這裡開始！
如果您完全是 AI 新手，想要快速、實作範例，請查看我們的 初學者友好範例！這些包括：
- 🌟 Hello AI World - 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 簡單神經網絡 - 從零開始建立神經網絡
- 🖼️ 影像分類器 - 帶詳細註解的影像分類器
- 💬 文字情感分析 - 分析正面/負面文字
這些範例旨在幫助你在深入完整課程之前理解 AI 概念。
📚 完整課程設置
請依照以下步驟：
分叉儲存庫：點擊本頁右上角的「Fork」按鈕。
克隆儲存庫：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
別忘了給這個倉庫點星（🌟），以便日後更容易找到。
認識其他學習者
加入我們的官方 AI Discord 伺服器，與其他參加此課程的學習者交流並獲得支援。
如果你在開發過程中有產品反饋或問題，請訪問我們的Azure AI Foundry 開發者論壇
測驗
關於測驗的說明：所有測驗都包含在 etc\quiz-app 的 Quiz-app 資料夾中，或可線上查看。它們在課程中有連結，測驗應用程式可以在本地執行或部署到 Azure；請遵循
quiz-app資料夾中的說明。測驗正在逐步本地化。
需要幫助
你有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？請提出問題或建立拉取請求。
特別感謝
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov, 博士
- 🔥 編輯： Jen Looper, 博士
- 🎨 筆記插畫師： Tomomi Imura
- ✅ 測驗創作者： Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 核心貢獻者： Evgenii Pishchik
其他課程
我們團隊還製作其他課程！請查看：
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
生成式 AI 系列
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核心學習
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