AI-For-Beginners/translations/et

Tehisintellekt algajatele – õppekava

AI algajatele - Sketchnote autorilt @girlie_mac

Avasta tehisintellekti (AI) maailm meie 12-nädalase ja 24-õppega õppekavaga! See hõlmab praktilisi tunde, teste ja laboritöid. Õppekava on algajasõbralik ja katab tööriistu nagu TensorFlow ja PyTorch ning ka AI eetikat.

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud Github Actioni kaudu (automaatne ja alati ajakohane)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Eelista kloonimist kohalikult?

See hoidla sisaldab 50+ keele tõlkeid, mis suurendab oluliselt allalaaditava faili suurust. Kui soovid kloonida ilma tõlgeteta, kasuta sparse checkouti:

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'

See annab sulle kõik vajaliku kursuse läbimiseks palju kiiremalt.

Kui soovid lisaks toetada tõlkeid, on toetatud keeled loetletud siin

Liitu kogukonnaga

Mida sa õpid

Kursuse mõttekaart

Selles õppekavas õpid:

• Erinevaid tehisintellekti lähenemisi, kaasa arvatud „hea vana“ sümboolse lähenemise koos teadmiste esitamise ja järeldamisega (GOFAI).
• Neuraalvõrgud ja sügavõpe, mis on moodsa AI tuum. Selgitame nende oluliste teemade kontseptsioone kasutades kahe populaarse raamistiku koodi - TensorFlow ja PyTorch.
• Neuraalarhitektuurid piltide ja teksti töötlemiseks. Katame hiljutisi mudeleid, ent võime olla veidi maas tipptasemel teaduslikust arengust.
• Vähem levinud AI lähenemised, nagu geneetilised algoritmid ja mitmeagendilised süsteemid.

Mida me selles õppekavas ei kata:

Leia kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learni kogumikust

• Ärilisi juhtumeid AI kasutusest ettevõtluses. Kaalu Sissejuhatust AI-sse ärikasutajatele Microsoft Learni õppeteel või AI ärikooli, mille on loonud koostöös INSEAD.
• Klassikalist masinõpet, mis on hästi kaetud meie Algajate masinõppe õppekavas.
• Praktilisi AI rakendusi, mis põhinevad Cognitive Services teenustel. Soovitame alustada Microsoft Learni moodulitest nägemine, loomulik keel, Generatiivne AI Azure OpenAI teenusega ja teised.
• Spetsiifilisi pilvepõhiseid ML raamistikke, nagu Azure Machine Learning, Microsoft Fabric või Azure Databricks. Soovitame kasutada õppeteid Masinõpperakenduste loomine ja haldamine Azure Machine Learninguga ja Masinõpperakenduste loomine ja haldamine Azure Databricksi abil.
• Vestlusliku AI ja vestlusrobotite teemasid. Selleks on eraldi Vestluslike AI lahenduste loomine õpperada ning võid vaadata ka seda blogipostitust lisainfo saamiseks.
• Sügavas matemaatikas sügava õppimise taga. Soovitame selleks Deep Learning raamatut, autoriteks Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville, mis on samuti saadaval veebis aadressil https://www.deeplearningbook.org/.

Õrnemaks sissejuhatuseks AI pilves teemadesse võid kaaluda Alustamist tehisintellektiga Azure'is õppeteel läbimist.

Sisu

	Õpetuse link	PyTorch/Keras/TensorFlow	Labor
0	Kursuse seadistamine	Arenduskeskkonna seadistamine
I	Intro tehisintellekti
01	Intro ja tehisintellekti ajalugu	-	-
II	Sümboolne AI
02	Teadmiste esitamine ja ekspert süsteemid	Ekspertsüsteemid / Ontoloogia /Kontseptsioonide graaf
III	Sissejuhatus närvivõrkudesse
03	Perceptron	Märkmik	Labor
04	Mitmikkihtne perceptron ja oma raamistikuga alustamine	Märkmik	Labor
05	Raamistike sissejuhatus (PyTorch/TensorFlow) ja üleõppimine	PyTorch / Keras / TensorFlow	Labor
IV	Arvutinägemine	PyTorch / TensorFlow	Avasta arvutivisiooni Microsoft Azure'is
06	Sissejuhatus arvutinägemisse. OpenCV	Märkmik	Labor
07	Konvolutsioonilised närvivõrgud & CNN arhitektuurid	PyTorch /TensorFlow	Labor
08	Eeltreenitud võrgud ja ülekandeõpe ja Treeningtrikid	PyTorch / TensorFlow	Labor
09	Autoenkoodrid ja VAEd	PyTorch / TensorFlow
10	Generatiivsed vastandvõrgustikud ja kunstiline stiiliohutus	PyTorch / TensorFlow
11	Objektituvastus	TensorFlow	Labor
12	Semantiline segmentimine. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Loodusliku keele töötlemine	PyTorch /TensorFlow	Avasta loodusliku keele töötlemist Microsoft Azure'is
13	Teksti esitlus. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantilised sõna pesaesitused. Word2Vec ja GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Keelemudelid. Oma pesaesituste treenimine	PyTorch / TensorFlow	Labor
16	Tagasikorduvad närvivõrgud	PyTorch / TensorFlow
17	Generatiivsed tagasikorduvad võrgud	PyTorch / TensorFlow	Labor
18	Transformers. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Nimetatud üksuste äratundmine	TensorFlow	Labor
20	Suured keelemudelid, ülesannete programmeerimine ja vähese andmemahuga ülesanded	PyTorch
VI	Muud tehisintellekti tehnikad
21	Geneetilised algoritmid	Märkmik
22	Sügav tugevdusõpe	PyTorch /TensorFlow	Labor
23	Mitmeagendilised süsteemid
VII	Tehisintellekti eetika
24	Tehisintellekti eetika ja vastutustundlik AI	Microsoft Learn: Vastutustundliku AI põhimõtted
IX	Lisad
25	Mitmemodaalvõrgud, CLIP ja VQGAN	Märkmik

Igas õppetükis on

• Eelnevalt loetav materjal
• Teostatavad Jupyteri märkmikud, mis on tihti spetsiifilised raamistikule (PyTorch või TensorFlow). Teostatav märkmik sisaldab ka palju teoreetilist materjali, seega teema mõistmiseks tuleb läbida vähemalt üks versioon märkmikust (või PyTorch või TensorFlow).
• Mõne teema puhul on saadaval laborid, mis annavad võimaluse proovida õpitut rakendada konkreetsele probleemile.
• Mõned lõigud sisaldavad linke MS Lehti moodulitele, mis käsitlevad seotud teemasid.

Alustamine

🎯 Uus AI-s? Alusta siit!

Kui oled täiesti uus AI maailmas ja soovid kiireid praktilisi näiteid, vaata meie Algajale sõbralikud näited! Nende hulka kuuluvad:

• 🌟 Tere tulemast AI maailma – Sinu esimene tehisintellekti programm (mustrimuster tunnustus)

• 🧠 Lihtne närvivõrk – Ehita närvivõrk nullist

• 🖼️ Pildiklassifikaator - Pildista pilte üksikasjalike kommentaaridega

• 💬 Teksti meeleolu - Analüüsi positiivset/negatiivset teksti

Need näited on mõeldud aitamaks sul mõista tehisintellekti (AI) kontseptsioone enne kogu õppekava läbimist.

📚 Täieliku õppekava seadistamine

• Oleme loonud seadistustunni, mis aitab sul oma arenduskeskkonda seadistada. - Õpetajatele oleme loonud ka õppekava seadistustunni!
• Kuidas käivitada koodi VSCode-is või Codespace’is

Järgi neid samme:

Repositooriumi forkimine: Klõpsa selle lehe paremas ülanurgas nuppu "Fork".

Repositooriumi kloonimine: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Ära unusta seda reposid tärnida (🌟), et seda hiljem lihtsamini leida.

Kohtumine teiste õppijatega

Liitu meie ametliku AI Discordi serveriga, et kohtuda ja suhelda teiste selle kursuse õppijatega ning saada tuge.

Kui sul on toodet puudutavaid kommentaare või küsimusi ehitamise ajal, külasta meie Azure AI Foundry arendajate foorumit

Testid

Märkus testide kohta: Kõik testid asuvad Quiz-app kaustas aadressil etc\quiz-app või veebis siin. Neile viidatakse tundides, testirakendust saab käivitada lokaalselt või paigaldada Azuresse; järgi juhiseid quiz-app kaustas. Need on järk-järgult lokaliseeritud.

Abi soovitud

Kas sul on ettepanekuid või leidsid kirjavigu või koodivigu? Esita probleem või loo pull request.

Eriline tänu

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

Muud õppekavad

Meie tiim toodab ka teisi õppekavu! Vaata neid:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agendid

---

Generatiivse tehisintellekti sari

---

Põhiõpe

---

Copilot sari

Abi saamine

Kui sa jääd hätta või sul on küsimusi AI rakenduste ehitamise kohta, liitu kaasõppijate ja kogenud arendajatega MCP teemalises arutelus. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui sul on toodet puudutavaid kommentaare või vigasid ehitamise käigus, külasta:

---

Vastutusest loobumine:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi püüame täpsust, palun arvestage, et automatiseeritud tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokument tema algkeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Kriitilise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta mis tahes arusaamatuste ega valesti mõistmiste eest, mis võivad tekkida selle tõlke kasutamisest.