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人工智能入門課程 - 教學大綱
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| 人工智能入門課程 - 速記圖由 @girlie_mac 繪製 |
探索 人工智能 (AI) 的世界，透過我們為期 12 週、共 24 節課的教學大綱！課程包括實用教學、測驗及實驗室練習。此課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及人工智能的倫理問題。
🌐 多語言支援
透過 GitHub Action 支援 (自動化且保持最新)
法文 | 西班牙文 | 德文 | 俄文 | 阿拉伯文 | 波斯文 (法爾西) | 烏爾都文 | 中文 (簡體) | 中文 (繁體，澳門) | 中文 (繁體，香港) | 中文 (繁體，台灣) | 日文 | 韓文 | 印地文 | 孟加拉文 | 馬拉地文 | 尼泊爾文 | 旁遮普文 (古木基文) | 葡萄牙文 (葡萄牙) | 葡萄牙文 (巴西) | 意大利文 | 波蘭文 | 土耳其文 | 希臘文 | 泰文 | 瑞典文 | 丹麥文 | 挪威文 | 芬蘭文 | 荷蘭文 | 希伯來文 | 越南文 | 印尼文 | 馬來文 | 他加祿文 (菲律賓) | 斯瓦希里文 | 匈牙利文 | 捷克文 | 斯洛伐克文 | 羅馬尼亞文 | 保加利亞文 | 塞爾維亞文 (西里爾文) | 克羅地亞文 | 斯洛文尼亞文 | 烏克蘭文 | 緬甸文 (緬甸)
如果您希望支援其他語言，請參考 此處 列出的支援語言
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您將學到什麼
在這個教學大綱中，您將學到：
- 不同的人工智能方法，包括傳統的符號方法，透過 知識表示 和推理 (GOFAI)。
- 神經網絡 和 深度學習，這是現代人工智能的核心。我們將使用兩個最受歡迎的框架 TensorFlow 和 PyTorch 的程式碼來說明這些重要主題背後的概念。
- 用於處理影像和文本的 神經架構。我們將涵蓋近期的模型，但可能稍微缺乏最前沿的技術。
- 不太流行的人工智能方法，例如 遺傳算法 和 多代理系統。
我們不會在此教學大綱中涵蓋：
- 人工智能在商業中的應用案例。建議參加 商業用戶的人工智能入門 學習路徑，或 AI 商業學院，由 INSEAD 合作開發。
- 經典機器學習，這在我們的 機器學習入門課程 中有詳細描述。
- 使用 認知服務 構建的實際人工智能應用。建議從 Microsoft Learn 的模組開始，例如 視覺、自然語言處理、Azure OpenAI Service 的生成式人工智能 等。
- 特定的機器學習 雲框架，例如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。建議參加 使用 Azure Machine Learning 構建和運營機器學習解決方案 和 使用 Azure Databricks 構建和運營機器學習解決方案 學習路徑。
- 對話式人工智能 和 聊天機器人。有一個單獨的 創建對話式人工智能解決方案 學習路徑，您也可以參考 這篇博客文章 了解更多細節。
- 深度學習背後的數學原理。建議參考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的 深度學習，該書也可在線獲得：https://www.deeplearningbook.org/。
如果您希望輕鬆入門 雲端人工智能 主題，可以考慮參加 在 Azure 上開始人工智能 學習路徑。
課程內容
每節課包含
- 預讀材料
- 可執行的 Jupyter 筆記本，通常針對框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可執行的筆記本還包含大量理論材料，因此要理解主題，您需要至少閱讀一個版本的筆記本（PyTorch 或 TensorFlow）。
- 實驗室（部分主題提供），讓您有機會將所學材料應用於特定問題。
- 部分章節包含指向 MS Learn 模組的連結，涵蓋相關主題。
開始使用
🎯 AI 新手？從這裡開始！
如果您完全是 AI 新手並希望快速上手，請查看我們的 適合初學者的範例！這些範例包括：
- 🌟 Hello AI World - 您的第一個 AI 程式（模式識別）
- 🧠 簡單神經網絡 - 從零開始構建神經網絡
- 🖼️ 圖像分類器 - 帶有詳細註解的圖像分類
- 💬 文本情感分析 - 分析正面/負面文本
這些範例旨在幫助您在深入完整課程之前理解 AI 概念。
📚 完整課程設置
- 我們已創建 設置課程，幫助您設置開發環境。 - 對於教育工作者，我們還創建了 課程設置指南！
- 如何 在 VSCode 或 Codepace 中運行程式碼
請按照以下步驟操作：
分叉倉庫：點擊此頁面右上角的 "Fork" 按鈕。
克隆倉庫：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
不要忘記為此倉庫加星標 (🌟)，方便日後更容易找到。
與其他學習者交流
加入我們的 官方 AI Discord 伺服器，與其他正在學習此課程的學員交流和建立聯繫，並獲得支持。
如果在構建過程中有產品反饋或問題，請訪問我們的 Azure AI Foundry 開發者論壇。
測驗
關於測驗的說明：所有測驗都包含在 etc\quiz-app 文件夾中的 Quiz-app 文件夾內，或 在線測驗。測驗已在課程中鏈接，測驗應用可以在本地運行或部署到 Azure；請按照
quiz-app文件夾中的指示操作。測驗正在逐步進行本地化。
尋求幫助
有建議或發現拼寫或代碼錯誤？請提出問題或創建拉取請求。
特別感謝
- ✍️ 主要作者： Dmitry Soshnikov，博士
- 🔥 編輯： Jen Looper，博士
- 🎨 手繪筆記插畫師： Tomomi Imura
- ✅ 測驗創作者： Lateefah Bello，MLSA
- 🙏 核心貢獻者： Evgenii Pishchik
其他課程
我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：
- 生成式 AI 初學者課程
- 生成式 AI 初學者課程 .NET
- 使用 JavaScript 的生成式 AI
- 使用 Java 的生成式 AI
- AI 初學者課程
- 數據科學初學者課程
- 機器學習初學者課程
- 網絡安全初學者課程
- Web 開發初學者課程
- 物聯網初學者課程
- XR 開發初學者課程
- 掌握 GitHub Copilot 的智能使用
- 掌握 GitHub Copilot 的 C#/.NET 開發者課程
- 選擇你的 Copilot 冒險
獲取幫助
如果您遇到困難或對構建 AI 應用有任何疑問，請加入：
如果在構建過程中有產品反饋或遇到錯誤，請訪問：
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本文件已使用人工智能翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。