AI-For-Beginners/translations/et

Tehisintellekt alustajatele - õppekava

AI For Beginners - Sketchnote autorilt @girlie_mac

Uurige tehisintellekti (AI) maailma meie 12-nädalase, 24-õppetunniga õppekavaga! See sisaldab praktilisi tunde, viktoriine ja laboreid. Õppekava sobib algajatele ning käsitleb tööriistu nagu TensorFlow ja PyTorch ning ka tehisintellekti eetikat.

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatakse GitHub Actioni kaudu (automaatselt ja alati ajakohane)

araabia | bengali | bulgaaria | birma (Myanmar) | hiina (lihtsustatud) | hiina (traditsiooniline, Hongkong) | hiina (traditsiooniline, Macao) | hiina (traditsiooniline, Taiwan) | horvaadi | tšehhi | taani | hollandi | eesti | soome | prantsuse | saksa | kreeka | heebrea | hindi | ungari | indoneesia | itaalia | jaapani | kannada | korea | leedu | malai | malayalam | marathi | nepali | Nigeeria pidžin | norra | pärsia (farsi) | poola | portugali (Brasiilia) | portugali (Portugal) | punjabi (Gurmukhi) | rumeenia | vene | serbia (kirillitsa) | slovaki | sloveeni | hispaania | suahiili | rootsi | tagalogi (filipiino) | tamil | telugu | tai | türgi | ukraina | urdu | vietnami

Kui soovite, et toetataks täiendavaid tõlkeid, on toetatud keeled loetletud siin

Liitu kogukonnaga

Mida sa õpid

Kursuse mõttekaart

Selles õppekavas õpid sa:

• Erinevaid lähenemisi tehisintellektile, sealhulgas „hea vana“ sümboolset lähenemist koos teadmiste esindamise ja järeldamisega (GOFAI).
• Närvivõrgud ja sügavõpe, mis on kaasaegse AI tuum. Me illustreerime nende oluliste teemade taga olevaid kontseptsioone koodi abil kahes populaarseimas raamistikus - TensorFlow ja PyTorch.
• Neuraalarhitektuurid piltide ja teksti töötlemiseks. Käsitleme viimaseid mudeleid, kuid võime olla mõnevõrra maas tipptasemest.
• Vähem levinud AI-lähenemisi, nagu geneetilised algoritmid ja mitmeagendi süsteemid.

Mida me selles õppekavas ei käsitle:

Leidke kõik täiendavad selle kursuse ressursid meie Microsoft Learn kollektsioonist

• Äripõhised juhtumiuuringud tehisintellekti kasutamisest. Kaaluge Microsoft Learn'is õppeteekide Sissejuhatus AI ärikasutajatele läbimist või AI Business School kursust, mis on välja töötatud koostöös INSEAD-iga.
• Klassikaline masinõpe, mis on hästi kirjeldatud meie Masinõpe algajatele - õppekava.
• Praktilised AI rakendused, mis on ehitatud kasutades Cognitive Services. Selleks soovitame alustada Microsoft Learn'i moodulitest arvutinägemise jaoks (vision), loomuliku keele töötluse jaoks (natural language processing), Generatiivne AI Azure OpenAI teenusega ja teistelt.
• Spetsiifilised ML pilveraamistikud, nagu Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, või Azure Databricks. Kaaluge Microsoft Learn'i õppeteid Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning ja Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks.
• Vestluslik AI ja vestlusrobotid. Selle kohta on eraldi õppeteek Create conversational AI solutions, ning lisateabe saamiseks võite vaadata ka seda blogipostitust.
• Sügav matemaatika sügava õppimise taga. Selle jaoks soovitame raamatu Deep Learning autoritelt Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville, mis on saadaval ka veebis aadressil https://www.deeplearningbook.org/.

Õrnemaks sissejuhatuseks pilves AI teemadesse võite kaaluda õppeteed Get started with artificial intelligence on Azure.

Sisu

	Loengu link	PyTorch/Keras/TensorFlow	Labor
0	Kursuse häälestus	Seadista oma arenduskeskkond
I	Sissejuhatus tehisintellekti
01	Sissejuhatus ja tehisintellekti ajalugu	-	-
II	Sümboolne AI
02	Teadmiste esindamine ja ekspertsüsteemid	Ekspertsüsteemid / Ontoloogia /Kontseptsioonigraaf
III	Sissejuhatus närvivõrkudesse
03	Perceptron	Märkmik	Labor
04	Mitmekihiline perceptron ja oma raamistikku loomine	Märkmik	Labor
05	Sissejuhatus raamistikesse (PyTorch/TensorFlow) ja üleõppimine	PyTorch / Keras / TensorFlow	Labor
IV	Arvutinägemine	PyTorch / TensorFlow	Avasta arvutinägemine Microsoft Azure'is
06	Sissejuhatus arvutinägemisse. OpenCV	Märkmik	Labor
07	Konvolutsioonilised närvivõrgud & CNN arhitektuurid	PyTorch /TensorFlow	Labor
08	Ettelaaditud võrgud ja ülekandeõpe and Treeningutrikid	PyTorch / TensorFlow	Labor
09	Autoenkooderid ja VAE-d	PyTorch / TensorFlow
10	Generatiivsed vastandvõrgud & kunstilise stiili ülekandmine	PyTorch / TensorFlow
11	Objektituvastus	TensorFlow	Labor
12	Semantiline segmentimine. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Loodusliku keele töötlus	PyTorch /TensorFlow	Avasta loodusliku keele töötlus Microsoft Azure'is
13	Teksti esitus. BoW/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantilised sõnavektorid. Word2Vec ja GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Keelemudeldus. Oma embeddingute treenimine	PyTorch / TensorFlow	Labor
16	Rekursiivsed närvivõrgud	PyTorch / TensorFlow
17	Generatiivsed rekurrentvõrgud	PyTorch / TensorFlow	Labor
18	Transformers. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Nimetatud üksuste tuvastamine	TensorFlow	Labor
20	Suured keelemudelid, promptide programmeerimine ja vähese õppega ülesanded	PyTorch
VI	Muud tehisintellekti tehnikad
21	Geneetilised algoritmid	Märkmik
22	Sügav tugevdamisõpe	PyTorch /TensorFlow	Labor
23	Mitmeagendilised süsteemid
VII	Tehisintellekti eetika
24	Tehisintellekti eetika ja vastutustundlik tehisintellekt	Microsoft Learn: Vastutustundliku tehisintellekti põhimõtted
IX	Lisad
25	Mitmemodaalsed võrgud, CLIP ja VQGAN	Märkmik

Iga õppetund sisaldab

• Eelnevalt loetav materjal
• Täidetavad Jupyteri märkmikud, mis sageli on spetsiifilised konkreetsele raamistikule (PyTorch või TensorFlow). Täidetav märkmik sisaldab ka palju teoreetilist materjali, seega teema mõistmiseks peate läbi tegema vähemalt ühe märkmiku versiooni (kas PyTorch või TensorFlow).
• Laborid on saadaval mõnede teemade puhul, mis annavad võimaluse proovida õpitut rakendada konkreetse probleemi lahendamisel.
• Mõned osad sisaldavad linke MS Learn moodulitele, mis käsitlevad seotud teemasid.

Alustamine

🎯 Uus tehisintellekti alal? Alusta siit!

Kui oled tehisintellektiga täiesti uus ja soovid kiireid praktilisi näiteid, vaata meie Algajasõbralikud näited! Need sisaldavad:

• 🌟 Hello AI World - Sinu esimene tehisintellekti programm (mustri tuvastamine)
• 🧠 Simple Neural Network - Ehita närvivõrk nullist
• 🖼️ Image Classifier - Klassifitseeri pilte koos põhjalike kommentaaridega
• 💬 Teksti meeleolu - analüüsi teksti positiivsust/negatiivsust

Need näited on mõeldud aitama teil tehisintellekti mõisteid mõista enne täieliku õppekava juurde asumist.

📚 Täieliku õppekava seadistamine

• Oleme loonud a seadistustunni, et aidata teil arenduskeskkonda seadistada. - Õpetajatele oleme loonud ka õppekava seadistuse tunni!
• Kuidas käivitada koodi VSCode'is või Codepace'is

Järgige neid samme:

Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page.

Klooni hoidla: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Ärge unustage sellele hoidlale tärni (🌟) anda, et seda hiljem kergemini leida.

Tutvuge teiste õppuritega

Liituge meie ametliku AI Discordi serveriga, et kohtuda ja võrgustuda teiste selle kursuse osalejatega ning saada tuge.

Kui teil on toote tagasisidet või küsimusi ehitamise ajal, külastage meie Azure AI Foundry arendajate foorumit

Viktoriinid

Märkus viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid asuvad Quiz-app kaustas aadressil etc\quiz-app, või Veebis siin Need on lingitud õppetundidesse; viktoriini rakendust saab käitada lokaalselt või juurutada Azure'i; järgige juhiseid quiz-app kaustas. Neid lokaliseeritakse järk-järgult.

Abi soovitud

Kas teil on ettepanekuid või leidsid kirjavigu või koodivigu? Avage issue või esitage pull request.

Erilised tänud

• ✍️ Peamine autor: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Toimetaja: Jen Looper, PhD
• 🎨 Sketchnote'i illustraator: Tomomi Imura
• ✅ Viktoriinide looja: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Põhikontribuendid: Evgenii Pishchik

Muud õppekavad

Meie meeskond toodab ka teisi õppekavu! Vaadake:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agendid

---

Generatiivne AI sari

---

Põhialane õpe

---

Copilot sari

Abi saamine

Kui jääte hätta või teil on küsimusi AI-rakenduste ehitamise kohta, liituge teiste õppurite ja kogenud arendajatega aruteludes MCP teemal. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui teil on toote tagasisidet või ehitamise käigus vigu, külastage:

---

Vastutusest loobumine: See dokument on tõlgitud tehisintellekti-põhise tõlketeenuse Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi me püüame tagada täpsust, tuleb arvestada, et automatiseeritud tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokumenti selle algkeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Kriitilise teabe puhul on soovitatav kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta arusaamatuste ega väärtõlgenduste eest, mis tulenevad selle tõlke kasutamisest.