26 KiB
初心者のための人工知能 - カリキュラム
 |
|---|
| 初心者のためのAI - スケッチノート by @girlie_mac |
人工知能 (AI) の世界を12週間、24レッスンのカリキュラムで探求しましょう！ 実践的なレッスン、クイズ、ラボが含まれています。このカリキュラムは初心者向けで、TensorFlowやPyTorchのようなツール、そしてAIの倫理についてもカバーしています。
🌐 多言語対応
GitHub Actionによるサポート (自動更新)
フランス語 | スペイン語 | ドイツ語 | ロシア語 | アラビア語 | ペルシャ語 (ファルシ語) | ウルドゥー語 | 中国語 (簡体字) | 中国語 (繁体字、マカオ) | 中国語 (繁体字、香港) | 中国語 (繁体字、台湾) | 日本語 | 韓国語 | ヒンディー語 | ベンガル語 | マラーティー語 | ネパール語 | パンジャブ語 (グルムキー) | ポルトガル語 (ポルトガル) | ポルトガル語 (ブラジル) | イタリア語 | ポーランド語 | トルコ語 | ギリシャ語 | タイ語 | スウェーデン語 | デンマーク語 | ノルウェー語 | フィンランド語 | オランダ語 | ヘブライ語 | ベトナム語 | インドネシア語 | マレー語 | タガログ語 (フィリピン) | スワヒリ語 | ハンガリー語 | チェコ語 | スロバキア語 | ルーマニア語 | ブルガリア語 | セルビア語 (キリル文字) | クロアチア語 | スロベニア語 | ウクライナ語 | ビルマ語 (ミャンマー)
追加の翻訳言語を希望する場合は、こちらに記載されているサポート言語をご確認ください。
コミュニティに参加しよう
学べること
このカリキュラムでは以下を学びます：
- 人工知能のさまざまなアプローチ。特に、古典的な記号的アプローチである知識表現と推論（GOFAI）。
- 現代AIの中心であるニューラルネットワークとディープラーニング。これらの重要なトピックの概念を、TensorFlowやPyTorchといった人気のフレームワークを使って説明します。
- 画像やテキストを扱うためのニューラルアーキテクチャ。最新のモデルをカバーしますが、最先端の技術については少し不足しているかもしれません。
- あまり知られていないAIアプローチ、例えば遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステム。
このカリキュラムで扱わない内容：
- AIをビジネスで活用するビジネスケース。Microsoft LearnのIntroduction to AI for business users学習パスや、INSEADと共同で開発されたAI Business Schoolを検討してください。
- 古典的な機械学習。これは初心者のための機械学習カリキュラムで詳しく説明されています。
- **Cognitive Servicesを使用して構築された実践的なAIアプリケーション。これについては、Microsoft Learnのvision、自然言語処理、Azure OpenAI Serviceを使用した生成AI**などのモジュールから始めることをお勧めします。
- 特定のML クラウドフレームワーク、例えばAzure Machine Learning、Microsoft Fabric、またはAzure Databricks。Azure Machine Learningを使用して機械学習ソリューションを構築・運用するやAzure Databricksを使用して機械学習ソリューションを構築・運用する学習パスを検討してください。
- 会話型AIやチャットボット。これには会話型AIソリューションを作成する学習パスがあり、さらに詳細についてはこのブログ記事を参照してください。
- ディープラーニングの深い数学的背景。これについては、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron CourvilleによるDeep Learningをお勧めします。この本はオンラインでも利用可能です：https://www.deeplearningbook.org/。
クラウドにおけるAIの優しい導入については、Azureで人工知能を始める学習パスを検討してください。
コンテンツ
各レッスンに含まれる内容
- 事前学習資料
- 実行可能なJupyterノートブック（PyTorchまたはTensorFlowに特化していることが多い）。ノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくとも1つのバージョン（PyTorchまたはTensorFlow）を読む必要があります。
- ラボが一部のトピックで利用可能で、学んだ内容を特定の問題に適用する機会を提供します。
- 一部のセクションには関連トピックをカバーするMS Learnモジュールへのリンクが含まれています。
始め方
🎯 AI初心者の方はこちらから！
AIが初めてで、すぐに実践的な例を試したい方は、初心者向けの例をご覧ください！以下を含みます：
- 🌟 Hello AI World - 初めてのAIプログラム（パターン認識）
- 🧠 シンプルなニューラルネットワーク - ニューラルネットワークをゼロから構築
- 🖼️ 画像分類器 - 詳細なコメント付きで画像を分類
- 💬 テキスト感情分析 - ポジティブ/ネガティブなテキストを分析
これらの例は、完全なカリキュラムに進む前にAIの概念を理解するのに役立つよう設計されています。
📚 完全なカリキュラムのセットアップ
- 開発環境のセットアップを支援するためにセットアップレッスンを作成しました。 - 教育者向けにはカリキュラムセットアップレッスンも用意しています！
- VSCodeまたはCodepaceでコードを実行する方法
以下の手順に従ってください：
リポジトリをフォークする: このページの右上にある「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
このリポジトリを後で簡単に見つけられるように、スター (🌟) を忘れずに付けてください。
他の学習者と交流しよう
このコースを受講している他の学習者と出会い、ネットワークを広げたりサポートを受けたりするために、公式AI Discordサーバーに参加してください。
製品に関するフィードバックや、構築中の質問がある場合は、Azure AI Foundry Developer Forumをご利用ください。
クイズ
クイズについての注意: すべてのクイズは、etc\quiz-appフォルダー内のQuiz-appフォルダーに含まれています。またはオンラインでこちらからアクセスできます。クイズはレッスン内からリンクされています。クイズアプリはローカルで実行することも、Azureにデプロイすることも可能です。
quiz-appフォルダー内の指示に従ってください。クイズは徐々にローカライズされています。
ヘルプ募集
提案がある場合や、スペルミスやコードのエラーを見つけた場合は、Issueを作成するか、プルリクエストを送信してください。
特別な感謝
- ✍️ 主な著者: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 編集者: Jen Looper, PhD
- 🎨 スケッチノートイラストレーター: Tomomi Imura
- ✅ クイズ作成者: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 コア貢献者: Evgenii Pishchik
その他のカリキュラム
私たちのチームは他にもカリキュラムを制作しています！ぜひチェックしてください:
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners .NET
- Generative AI with JavaScript
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for Agentic use
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
ヘルプを得る
AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、以下に参加してください:
製品に関するフィードバックや構築中のエラーがある場合は、以下をご利用ください:
免責事項:
この文書は、AI翻訳サービスCo-op Translatorを使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解について、当社は責任を負いません。