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Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
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| KI für Anfänger - Sketchnote von @girlie_mac |
Entdecke die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) mit unserem 12-wöchigen Lehrplan mit 24 Lektionen! Er umfasst praktische Lektionen, Quizze und Laborübungen. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
🌐 Mehrsprachige Unterstützung
Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & stets 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 lieber lokal klonen?
Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, die die Downloadgröße erheblich vergrößern. 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 benötigen, um den Kurs mit viel schnellerem Download abzuschließen.
Wenn Sie weitere unterstützte Übersetzungssprachen wünschen, sind diese hier aufgelistet
Treten Sie der Community bei
Was du lernen wirst
In diesem Lehrplan lernst du:
- Verschiedene Ansätze zur Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit Wissensrepräsentation und Schlussfolgerungen (GOFAI).
- Neuronale Netze und Deep Learning, die Kernbereiche der modernen KI sind. 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 Texten. Wir behandeln aktuelle Modelle, können aber im Bereich des Stands der Technik etwas hinterherhinken.
- Weniger verbreitete KI-Ansätze wie Genetische Algorithmen und Multi-Agenten-Systeme.
Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
Finde alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn-Sammlung
- Anwendungsfälle für KI im Geschäftsleben. Ziehen Sie in Betracht, den Lernpfad Einführung in KI für Geschäftsanwender auf Microsoft Learn zu belegen oder die AI Business School, entwickelt in Zusammenarbeit mit INSEAD.
- Klassisches Machine Learning, das in unserem Machine Learning für Anfänger Lehrplan gut beschrieben ist.
- Praktische KI-Anwendungen, die mit Cognitive Services erstellt wurden. Wir empfehlen, mit Microsoft Learn-Modulen für Vision, Natürliche Sprachverarbeitung, Generative KI 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 Machine Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning erstellen und betreiben und Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks erstellen 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 nutzen.
- Tiefe Mathematik hinter Deep Learning. Wir empfehlen dafür das Buch 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
- Vorab-Lesematerial
- Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (PyTorch oder TensorFlow) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher muss man mindestens eine Version des Notebooks durchgehen (entweder PyTorch oder TensorFlow), um das Thema zu verstehen.
- Labs sind zu einigen Themen verfügbar, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem konkreten Problem auszuprobieren.
- Einige Abschnitte enthalten Links zu MS Learn Modulen, die verwandte Themen behandeln.
Loslegen
🎯 Neu bei KI? Hier starten!
Wenn du komplett neu bei KI bist und schnelle, praktische Beispiele möchtest, schau dir unsere Einsteigerfreundlichen Beispiele an! Diese umfassen:
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🌟 Hallo KI Welt - Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
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🧠 Einfaches neuronales Netzwerk - Baue ein neuronales Netzwerk von Grund auf auf
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🖼️ Bildklassifikator - Bilder mit detaillierten Kommentaren klassifizieren
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💬 Text-Stimmungsanalyse - Positive/negative Texte analysieren
Diese Beispiele sollen Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie in das vollständige Curriculum eintauchen.
📚 Vollständige Curriculum-Einrichtung
- Wir haben eine Einrichtungslektion erstellt, die Ihnen beim Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine Curricula-Einrichtungslektion erstellt!
- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace ausführt
Folgen Sie diesen Schritten:
Forken Sie das Repository: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
Klonen Sie das Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Vergessen Sie nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, um es später leichter wiederzufinden.
Andere Lernende treffen
Treten Sie unserem offiziellen AI Discord-Server bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen und sich zu vernetzen sowie Unterstützung zu erhalten.
Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Erstellens haben, besuchen Sie unser Azure AI Foundry Developer Forum
Quizze
Hinweis zu Quizzen: Alle Quizze befinden sich im Quiz-App-Ordner unter etc\quiz-app oder Online hier. Sie sind in den Lektionen verlinkt, die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder in Azure bereitgestellt werden; folgen Sie der Anleitung im Ordner
quiz-app. Sie werden nach und nach lokalisiert.
Hilfe erwünscht
Haben Sie Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder erstellen Sie einen Pull Request.
Besonderer Dank
- ✍️ Hauptautor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Herausgeberin: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-Illustratorin: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-Erstellerin: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Hauptmitwirkende: Evgenii Pishchik
Weitere Curricula
Unser Team erstellt weitere Curricula! Schauen Sie sich an:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Generative AI Serie
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Kernlernen
Copilot Serie
Hilfe erhalten
Wenn Sie feststecken oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps haben, schließen Sie sich anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP an. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
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Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir um Genauigkeit bemüht sind, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache gilt als maßgebliche Quelle. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Nutzung dieser Übersetzung entstehen.