d92db5689a
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Trí tuệ nhân tạo cho người mới bắt đầu - Một chương trình học
 |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote của @girlie_mac |
Khám phá thế giới Trí tuệ nhân tạo (AI) với chương trình học 12 tuần, 24 bài học của chúng tôi! Chương trình bao gồm các bài học thực hành, bài kiểm tra và phòng thí nghiệm. Nội dung thân thiện với người mới bắt đầu và bao gồm các công cụ như TensorFlow và PyTorch, cũng như các vấn đề đạo đức trong AI.
🌐 Hỗ trợ đa ngôn ngữ
Được hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn cập nhật)
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 | Korean | Lithuanian | Malay | 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 | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Nếu bạn muốn có thêm các ngôn ngữ dịch, danh sách các ngôn ngữ được hỗ trợ có thể tìm thấy tại đây
Tham gia cộng đồng
Những gì bạn sẽ học
Trong chương trình này, bạn sẽ học:
- Các cách tiếp cận khác nhau với Trí tuệ nhân tạo, bao gồm cách tiếp cận biểu tượng "cổ điển" với Biểu diễn tri thức và lý luận (GOFAI).
- Mạng nơ-ron và Học sâu, là cốt lõi của AI hiện đại. Chúng tôi sẽ minh họa các khái niệm đằng sau những chủ đề quan trọng này bằng mã trong hai framework phổ biến nhất - TensorFlow và PyTorch.
- Kiến trúc nơ-ron để làm việc với hình ảnh và văn bản. Chúng tôi sẽ đề cập đến các mô hình gần đây nhưng có thể thiếu một chút về các mô hình tiên tiến nhất.
- Các cách tiếp cận AI ít phổ biến hơn, như Thuật toán di truyền và Hệ thống đa tác nhân.
Những gì chúng tôi sẽ không đề cập trong chương trình này:
Tìm tất cả các tài nguyên bổ sung cho khóa học này trong bộ sưu tập Microsoft Learn của chúng tôi
- Các trường hợp kinh doanh sử dụng AI trong kinh doanh. Hãy cân nhắc tham gia Giới thiệu về AI cho người dùng kinh doanh trên Microsoft Learn, hoặc AI Business School, được phát triển cùng với INSEAD.
- Học máy cổ điển, được mô tả rất tốt trong Chương trình học Học máy cho người mới bắt đầu.
- Các ứng dụng AI thực tế được xây dựng bằng Cognitive Services. Để bắt đầu, chúng tôi khuyến nghị các module Microsoft Learn về thị giác, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Generative AI với Azure OpenAI Service và các module khác.
- Các framework Cloud ML cụ thể, như Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, hoặc Azure Databricks. Hãy cân nhắc sử dụng Xây dựng và vận hành các giải pháp học máy với Azure Machine Learning và Xây dựng và vận hành các giải pháp học máy với Azure Databricks.
- AI hội thoại và Chat Bots. Có một lộ trình học riêng Tạo các giải pháp AI hội thoại, và bạn cũng có thể tham khảo bài viết blog này để biết thêm chi tiết.
- Toán học sâu đằng sau học sâu. Để tìm hiểu thêm, chúng tôi khuyến nghị Deep Learning của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville, cũng có sẵn trực tuyến tại https://www.deeplearningbook.org/.
Để có một giới thiệu nhẹ nhàng về các chủ đề AI trên Cloud, bạn có thể cân nhắc tham gia lộ trình học Bắt đầu với trí tuệ nhân tạo trên Azure.
Nội dung
Mỗi bài học bao gồm
- Tài liệu đọc trước
- Các Notebook Jupyter có thể thực thi, thường được thiết kế riêng cho framework (PyTorch hoặc TensorFlow). Notebook thực thi cũng chứa nhiều tài liệu lý thuyết, vì vậy để hiểu chủ đề, bạn cần xem qua ít nhất một phiên bản của notebook (PyTorch hoặc TensorFlow).
- Labs có sẵn cho một số chủ đề, giúp bạn có cơ hội áp dụng kiến thức đã học vào một vấn đề cụ thể.
- Một số phần có liên kết đến các module MS Learn liên quan.
Bắt Đầu
🎯 Mới với AI? Bắt Đầu Tại Đây!
Nếu bạn hoàn toàn mới với AI và muốn có các ví dụ thực hành nhanh, hãy xem Các Ví Dụ Dành Cho Người Mới Bắt Đầu! Bao gồm:
- 🌟 Hello AI World - Chương trình AI đầu tiên của bạn (nhận diện mẫu)
- 🧠 Mạng Nơ-ron Đơn Giản - Xây dựng mạng nơ-ron từ đầu
- 🖼️ Phân Loại Hình Ảnh - Phân loại hình ảnh với các chú thích chi tiết
- 💬 Phân Tích Cảm Xúc Văn Bản - Phân tích văn bản tích cực/tiêu cực
Các ví dụ này được thiết kế để giúp bạn hiểu các khái niệm AI trước khi đi sâu vào chương trình học đầy đủ.
📚 Thiết Lập Chương Trình Học Đầy Đủ
- Chúng tôi đã tạo một bài học thiết lập để giúp bạn thiết lập môi trường phát triển.
- Đối với giáo viên, chúng tôi cũng đã tạo một bài học thiết lập chương trình giảng dạy dành riêng cho bạn!
- Cách chạy mã trong VSCode hoặc Codepace
Hãy làm theo các bước sau:
Fork Repository: Nhấn vào nút "Fork" ở góc trên bên phải của trang này.
Clone Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Đừng quên gắn sao (🌟) repo này để dễ tìm lại sau.
Gặp gỡ các học viên khác
Tham gia máy chủ Discord AI chính thức của chúng tôi để gặp gỡ và kết nối với các học viên khác đang tham gia khóa học này và nhận hỗ trợ.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc câu hỏi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập Diễn đàn Nhà phát triển Azure AI Foundry
Câu hỏi trắc nghiệm
Lưu ý về câu hỏi trắc nghiệm: Tất cả các câu hỏi trắc nghiệm đều nằm trong thư mục Quiz-app tại etc\quiz-app, hoặc Trực tuyến tại đây. Các câu hỏi này được liên kết từ trong các bài học, ứng dụng câu hỏi trắc nghiệm có thể chạy cục bộ hoặc triển khai lên Azure; hãy làm theo hướng dẫn trong thư mục
quiz-app. Chúng đang được dần dần bản địa hóa.
Cần sự giúp đỡ
Bạn có đề xuất hoặc phát hiện lỗi chính tả hay lỗi mã? Hãy tạo một issue hoặc pull request.
Lời cảm ơn đặc biệt
- ✍️ Tác giả chính: Dmitry Soshnikov, Tiến sĩ
- 🔥 Biên tập viên: Jen Looper, Tiến sĩ
- 🎨 Minh họa Sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Người tạo câu hỏi trắc nghiệm: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Các cộng tác viên chính: Evgenii Pishchik
Các chương trình học khác
Nhóm của chúng tôi sản xuất các chương trình học khác! Hãy xem qua:
Azure / Edge / MCP / Agents
Chuỗi Generative AI
-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}
Học tập cốt lõi
Chuỗi Copilot
Nhận hỗ trợ
Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về việc xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia cùng các học viên và nhà phát triển có kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ, nơi các câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ tự do.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc gặp lỗi trong quá trình xây dựng, hãy truy cập:
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp của con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.