28 KiB
Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
 |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote von @girlie_mac |
Entdecke die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan, der aus 24 Lektionen besteht! Er enthält praktische Lektionen, Quizfragen und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Tools wie TensorFlow und PyTorch sowie ethische Aspekte der KI.
🌐 Mehrsprachige Unterstützung
Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & Immer aktuell)
Arabisch | Bengalisch | Bulgarisch | Birmanisch (Myanmar) | Chinesisch (Vereinfacht) | Chinesisch (Traditionell, Hongkong) | Chinesisch (Traditionell, Macau) | Chinesisch (Traditionell, Taiwan) | Kroatisch | Tschechisch | Dänisch | Niederländisch | Estnisch | Finnisch | Französisch | Deutsch | Griechisch | Hebräisch | Hindi | Ungarisch | Indonesisch | Italienisch | Japanisch | Koreanisch | Litauisch | Malaiisch | Marathi | Nepalesisch | Nigerianisches Pidgin | Norwegisch | Persisch (Farsi) | Polnisch | Portugiesisch (Brasilien) | Portugiesisch (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumänisch | Russisch | Serbisch (Kyrillisch) | Slowakisch | Slowenisch | Spanisch | Swahili | Schwedisch | Tagalog (Filipino) | Tamil | Thai | Türkisch | Ukrainisch | Urdu | Vietnamesisch
Falls du zusätzliche Übersetzungen wünschst, findest du die unterstützten Sprachen hier
Werde Teil der Community
Was du lernen wirst
In diesem Lehrplan wirst du lernen:
- Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des "guten alten" symbolischen Ansatzes mit Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung (GOFAI).
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning, die das Herzstück moderner KI bilden. Wir veranschaulichen die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen mit Code in zwei der beliebtesten Frameworks - TensorFlow und PyTorch.
- Neuronale Architekturen für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln aktuelle Modelle, könnten aber bei den neuesten Entwicklungen etwas hinterherhinken.
- Weniger populäre KI-Ansätze wie Genetische Algorithmen und Multi-Agenten-Systeme.
Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung
- Geschäftliche Anwendungsfälle von KI im Business. Ziehe den Lernpfad Einführung in KI für Geschäftsanwender auf Microsoft Learn oder die AI Business School in Betracht, die in Zusammenarbeit mit INSEAD entwickelt wurde.
- Klassisches Machine Learning, das in unserem Machine Learning für Anfänger Lehrplan gut beschrieben ist.
- Praktische KI-Anwendungen, die mit Cognitive Services erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit den Modulen Microsoft Learn für Vision, Natural Language Processing, Generative KI mit Azure OpenAI Service und anderen zu beginnen.
- Spezifische ML Cloud-Frameworks, wie Azure Machine Learning, Microsoft Fabric oder Azure Databricks. Ziehe die Lernpfade Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning und Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks in Betracht.
- Konversationelle KI und Chatbots. Es gibt einen separaten Lernpfad Create conversational AI solutions, und du kannst auch diesen Blogbeitrag für weitere Details konsultieren.
- Tiefe Mathematik hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir Deep Learning von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online verfügbar ist unter https://www.deeplearningbook.org/.
Für eine sanfte Einführung in KI in der Cloud Themen kannst du den Lernpfad Get started with artificial intelligence on Azure in Betracht ziehen.
Inhalt
Jede Lektion enthält
- Vorbereitendes Lesematerial
- Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (PyTorch oder TensorFlow) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viele theoretische Inhalte, daher ist es wichtig, mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durchzugehen, um das Thema zu verstehen.
- Labs, die für einige Themen verfügbar sind und Ihnen die Möglichkeit geben, das Gelernte auf ein spezifisches Problem anzuwenden.
- Einige Abschnitte enthalten Links zu MS Learn-Modulen, die verwandte Themen behandeln.
Erste Schritte
🎯 Neu in der KI? Hier starten!
Wenn Sie völlig neu in der KI sind und schnelle, praktische Beispiele suchen, schauen Sie sich unsere Einsteigerfreundlichen Beispiele an! Diese beinhalten:
- 🌟 Hallo KI-Welt - Ihr erstes KI-Programm (Mustererkennung)
- 🧠 Einfaches Neuronales Netzwerk - Erstellen Sie ein neuronales Netzwerk von Grund auf
- 🖼️ Bildklassifikator - Klassifizieren Sie Bilder mit detaillierten Kommentaren
- 💬 Textsentiment - Analysieren Sie positive/negative Texte
Diese Beispiele sind so gestaltet, dass sie Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie in den vollständigen Lehrplan eintauchen.
📚 Einrichtung des vollständigen Lehrplans
- Wir haben eine Einrichtungslektion erstellt, um Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung zu helfen.
- Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine Curricula-Einrichtungslektion erstellt!
- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace ausführt
Folgen Sie diesen Schritten:
Forken Sie das Repository: Klicken Sie auf die Schaltfläche "Fork" oben rechts auf dieser Seite.
Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Vergessen Sie nicht, dieses Repository mit einem Stern (🌟) zu markieren, um es später leichter wiederzufinden.
Treffen Sie andere Lernende
Treten Sie unserem offiziellen AI-Discord-Server bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen, sich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Erstellens haben, besuchen Sie unser Azure AI Foundry Developer Forum.
Quizfragen
Eine Anmerkung zu den Quizfragen: Alle Quizfragen befinden sich im Ordner Quiz-app unter etc\quiz-app oder Online hier. Sie sind in den Lektionen verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im Ordner
quiz-app. Sie werden schrittweise lokalisiert.
Hilfe gesucht
Haben Sie Vorschläge oder Rechtschreib- oder Codefehler gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder einen Pull-Request.
Besonderer Dank
- ✍️ Hauptautor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Redakteurin: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-Illustratorin: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-Erstellerin: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Hauptbeitragende: Evgenii Pishchik
Weitere Curricula
Unser Team erstellt weitere Curricula! Schauen Sie sich diese an:
Azure / Edge / MCP / Agents
Generative AI Serie
-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}
Kernlernen
Copilot Serie
Hilfe erhalten
Wenn Sie nicht weiterkommen oder Fragen zum Erstellen von KI-Anwendungen haben, treten Sie anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern bei, um über MCP zu diskutieren. Es ist eine unterstützende Community, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
Wenn Sie Produktfeedback haben oder auf Fehler stoßen, besuchen Sie:
Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.