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人工智能入门课程 - 学习计划
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| 人工智能入门 - 速写笔记由 @girlie_mac |
通过我们的12周、24课的学习计划，探索人工智能（AI）的世界！课程包括实践课程、测验和实验室，适合初学者，涵盖了TensorFlow和PyTorch等工具，以及AI伦理相关内容。
🌐 多语言支持
通过GitHub Action支持（自动更新，始终保持最新）
法语 | 西班牙语 | 德语 | 俄语 | 阿拉伯语 | 波斯语 | 乌尔都语 | 中文（简体） | 中文（繁体，澳门） | 中文（繁体，香港） | 中文（繁体，台湾） | 日语 | 韩语 | 印地语 | 孟加拉语 | 马拉地语 | 尼泊尔语 | 旁遮普语（古木基文） | 葡萄牙语（葡萄牙） | 葡萄牙语（巴西） | 意大利语 | 波兰语 | 土耳其语 | 希腊语 | 泰语 | 瑞典语 | 丹麦语 | 挪威语 | 芬兰语 | 荷兰语 | 希伯来语 | 越南语 | 印尼语 | 马来语 | 他加禄语（菲律宾语） | 斯瓦希里语 | 匈牙利语 | 捷克语 | 斯洛伐克语 | 罗马尼亚语 | 保加利亚语 | 塞尔维亚语（西里尔文） | 克罗地亚语 | 斯洛文尼亚语 | 乌克兰语 | 缅甸语（缅甸）
如果您希望支持其他语言，支持的语言列表请参见 这里
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您将学到什么
在本课程中，您将学习：
- 人工智能的不同方法，包括“经典”的符号方法，如知识表示和推理（GOFAI）。
- 神经网络和深度学习，它们是现代AI的核心。我们将使用两个最流行的框架——TensorFlow和PyTorch来展示这些重要主题背后的概念。
- 用于处理图像和文本的神经网络架构。我们将涵盖一些最新的模型，但可能不完全涉及最前沿的技术。
- 不太流行的AI方法，例如遗传算法和多智能体系统。
本课程不会涉及以下内容：
- AI在商业中的应用案例。建议学习Microsoft Learn上的面向商业用户的AI入门学习路径，或与INSEAD合作开发的AI商业学校。
- 经典机器学习，这在我们的机器学习入门课程中有详细描述。
- 使用**认知服务构建的实际AI应用。建议从Microsoft Learn上的模块开始学习，例如视觉、自然语言处理、Azure OpenAI服务的生成式AI**等。
- 特定的机器学习云框架，例如Azure Machine Learning、Microsoft Fabric或Azure Databricks。建议学习使用Azure Machine Learning构建和操作机器学习解决方案和使用Azure Databricks构建和操作机器学习解决方案学习路径。
- 对话式AI和聊天机器人。有一个单独的创建对话式AI解决方案学习路径，您也可以参考这篇博客文章了解更多细节。
- 深度学习背后的深度数学。建议阅读Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville的《深度学习》，该书也可以在线访问：https://www.deeplearningbook.org/。
如果您想对_云中的AI_主题进行温和的入门，可以考虑学习在Azure上开始人工智能学习路径。
内容
每节课包含
- 预读材料
- 可执行的Jupyter Notebook，通常针对特定框架（PyTorch或TensorFlow）。Notebook中包含大量理论内容，因此要理解主题，至少需要学习一个版本的Notebook（PyTorch或TensorFlow）。
- 实验：部分主题提供实验，您可以尝试将所学内容应用于具体问题。
- 部分章节包含链接到MS Learn模块，涵盖相关主题。
开始学习
🎯 AI新手？从这里开始！
如果您是AI领域的完全新手，并希望快速上手实践，请查看我们的面向初学者的示例！这些示例包括：
- 🌟 Hello AI World - 您的第一个AI程序（模式识别）
- 🧠 简单神经网络 - 从零开始构建一个神经网络
- 🖼️ 图像分类器 - 带详细注释的图像分类
- 💬 文本情感分析 - 分析文本的正面/负面情感
这些示例旨在帮助您在深入学习完整课程之前理解AI概念。
📚 完整课程设置
- 我们创建了一个设置课程，帮助您设置开发环境。 - 对于教育工作者，我们还创建了一个课程设置指南！
- 如何在VSCode或Codepace中运行代码
按照以下步骤操作：
Fork仓库：点击页面右上角的“Fork”按钮。
克隆仓库：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
别忘了给这个仓库加星标 (🌟)，方便以后找到。
认识其他学习者
加入我们的官方 AI Discord 服务器，与其他学习本课程的学习者交流和建立联系，并获得支持。
如果在构建过程中有产品反馈或问题，请访问我们的Azure AI Foundry 开发者论坛。
测验
关于测验的说明：所有测验都包含在 etc\quiz-app 文件夹中的 Quiz-app 文件夹内，或者可以在线访问。测验链接嵌入在课程中，测验应用可以在本地运行或部署到 Azure；请按照
quiz-app文件夹中的说明操作。测验正在逐步进行本地化。
招募帮助
您有建议或发现拼写或代码错误吗？请提交问题或创建拉取请求。
特别感谢
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov，博士
- 🔥 编辑： Jen Looper，博士
- 🎨 手绘笔记插画师： Tomomi Imura
- ✅ 测验创建者： Lateefah Bello，MLSA
- 🙏 核心贡献者： Evgenii Pishchik
其他课程
我们的团队还制作了其他课程！查看以下内容：
- 生成式 AI 入门
- 生成式 AI 入门 .NET
- 使用 JavaScript 的生成式 AI
- 使用 Java 的生成式 AI
- AI 入门
- 数据科学入门
- 机器学习入门
- 网络安全入门
- Web 开发入门
- 物联网入门
- XR 开发入门
- 掌握 GitHub Copilot 的智能使用
- 为 C#/.NET 开发者掌握 GitHub Copilot
- 选择你的 Copilot 冒险之旅
获取帮助
如果您遇到困难或对构建 AI 应用有任何问题，请加入：
如果在构建过程中有产品反馈或遇到错误，请访问：
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本文档使用AI翻译服务 Co-op Translator 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始语言的文档应被视为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。