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Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
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| AI For Beginners - Sketchnote von @girlie_mac |
Erkunde die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) mit unserem 12-wöchigen, 24-teiligen Lehrplan! Er enthält praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie ethische Aspekte in der KI
🌐 Mehrsprachige Unterstützung
Unterstützt über 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 | Kannada | Koreanisch | Litauisch | Malaiisch | Malayalam | 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 | Telugu | Thailändisch | Türkisch | Ukrainisch | Urdu | Vietnamesisch
Möchten Sie lokal klonen?
Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, was die Downloadgröße erheblich erhöht. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'Das gibt Ihnen alles, was Sie zur Teilnahme am Kurs benötigen, mit einem viel schnelleren Download.
Falls Sie weitere unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, finden Sie diese hier
Werden Sie Teil der Community
Was Sie lernen werden
In diesem Lehrplan lernen Sie:
- Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit Wissensrepräsentation und Schlussfolgerungen (GOFAI).
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning, die im Kern der modernen KI stehen. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen anhand von Code in zwei der beliebtesten Frameworks veranschaulichen - TensorFlow und PyTorch.
- Neuronale Architekturen für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln aktuelle Modelle, könnten aber leicht hinter dem neuesten Stand sein.
- Weniger populäre KI-Ansätze, wie Genetische Algorithmen und Multiagentensysteme.
Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
Finden Sie alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn Sammlung
- Geschäftsfälle für den Einsatz von KI im Geschäftsleben. Ziehen Sie in Erwägung, den Lernpfad Einführung in KI für Geschäftsanwender bei Microsoft Learn oder die AI Business School, entwickelt in Zusammenarbeit mit INSEAD, zu besuchen.
- Klassisches Machine Learning, das in unserem Lehrplan für Machine Learning für Anfänger gut beschrieben ist.
- Praktische KI-Anwendungen, die mit Cognitive Services erstellt wurden. Dafür empfehlen wir Ihnen, mit den Modulen bei Microsoft Learn für Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Generative AI mit Azure OpenAI Service und andere zu beginnen.
- Spezifische ML-Cloud-Frameworks, wie Azure Machine Learning, Microsoft Fabric oder Azure Databricks. Ziehen Sie die Lernpfade Maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning entwickeln und betreiben und Maschinelles Lernen mit Azure Databricks entwickeln und betreiben in Betracht.
- Konversationelle KI und Chatbots. Es gibt einen separaten Lernpfad Konversationelle KI-Lösungen erstellen, und Sie können auch diesen Blogbeitrag für weitere Details lesen.
- Tiefgehende Mathematik hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir Deep Learning von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter https://www.deeplearningbook.org/ verfügbar ist.
Für eine sanfte Einführung in KI in der Cloud-Themen können Sie den Lernpfad Erste Schritte mit Künstlicher Intelligenz auf Azure in Betracht ziehen.
Inhalt
Jede Lektion enthält
- Vorbereitendes Lesematerial
- Ausführbare Jupyter-Notebooks, die häufig framework-spezifisch sind (PyTorch oder TensorFlow). Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher ist zum Verständnis des Themas mindestens eine Version des Notebooks durchzugehen (entweder PyTorch oder TensorFlow).
- Labs zu einigen Themen, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem konkreten Problem anzuwenden.
- Einige Abschnitte enthalten Links zu MS Learn Modulen, die verwandte Themen abdecken.
Erste Schritte
🎯 Neu in KI? Hier starten!
Wenn du völlig neu in KI bist und schnelle, praxisorientierte Beispiele suchst, sieh dir unsere Anfängergerechten Beispiele an! Diese umfassen:
- 🌟 Hello AI World - Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
- 🧠 Einfaches neuronales Netzwerk - Erstellen eines neuronalen Netzwerks von Grund auf
- 🖼️ Bildklassifikator - Bilder klassifizieren mit detaillierten Kommentaren
- 💬 Textsentiment - Analysiere positiven/negativen Text
Diese Beispiele sollen dir helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor du in den vollständigen Lehrplan eintauchst.
📚 Einrichten des vollständigen Lehrplans
- Wir haben eine Setup-Lektion erstellt, um dir bei der Einrichtung deiner Entwicklungsumgebung zu helfen. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine Lehrplan-Einrichtungslektion erstellt!
- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace ausführt
Folge diesen Schritten:
Forke das Repository: Klicke auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
Klonen des Repositorys: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Vergiss nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, damit du es später leichter findest.
Andere Lernende treffen
Tritt unserem offiziellen AI Discord-Server bei, um andere Lernende, die diesen Kurs machen, zu treffen und dich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
Wenn du Produkt-Feedback oder Fragen beim Entwickeln hast, besuche unser Azure AI Foundry Entwicklerforum
Quizze
Eine Anmerkung zu den Quizzen: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner in etc\quiz-app oder online hier Sie sind aus den Lektionen verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folge den Anweisungen im
quiz-appOrdner. Sie werden schrittweise lokalisiert.
Hilfe gesucht
Hast du Vorschläge oder Rechtschreib- oder Codefehler gefunden? Erstelle ein Issue oder einen Pull Request.
Besonderer Dank
- ✍️ Hauptautor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Herausgeber: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-Illustratorin: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-Erstellerin: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Hauptbeitragende: Evgenii Pishchik
Andere Lehrpläne
Unser Team entwickelt weitere Lehrpläne! Schau mal rein:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Generative KI-Serie
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Kernlernen
Copilot-Serie
Hilfe erhalten
Wenn du feststeckst oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps hast. Tritt anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern bei Diskussionen über MCP bei. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
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Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir auf Genauigkeit achten, sind automatisierte Übersetzungen möglicherweise fehlerhaft oder ungenau. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache ist die maßgebliche Quelle. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die durch die Nutzung dieser Übersetzung entstehen.