AI-For-Beginners/translations/hr

Umjetna inteligencija za početnike - Kurikulum

AI za početnike - Sketchnote by @girlie_mac

Istražite svijet Umjetne inteligencije (UI) s našim 12-tjednim, 24-lekcijskim kurikulumom! Uključuje praktične lekcije, kvizove i laboratorijske vježbe. Kurikulum je prilagođen početnicima i pokriva alate poput TensorFlowa i PyTorcha, kao i etiku u UI

🌐 Podrška za više jezika

Podržano preko GitHub Action (Automatski i uvijek ažurno)

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

Preferirate klonirati lokalno?

Ovaj repozitorij sadrži više od 50 prijevoda jezika što značajno povećava veličinu preuzimanja. Za kloniranje bez prijevoda, koristite 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'

Ovo vam daje sve što vam treba za završetak tečaja s mnogo bržim preuzimanjem.

Ako želite dodatnu podršku za prevode, podržani jezici su navedeni ovdje

Pridružite se zajednici

Što ćete naučiti

Mapa uma tečaja

U ovom kurikulumu naučit ćete:

• Različite pristupe umjetnoj inteligenciji, uključujući "dobar stari" simbolički pristup s reprezentacijom znanja i zaključivanjem (GOFAI).
• Neuronske mreže i Duboko učenje, koji su u središtu moderne UI. Koncepte iza ovih važnih tema prikazat ćemo pomoću koda u dva najpopularnija okvira - TensorFlow i PyTorch.
• Neuronske arhitekture za rad sa slikama i tekstom. Pokrit ćemo nedavne modele, iako možda neće biti u potpunosti u vrhu suvremenih dostignuća.
• Manje popularne pristupe u UI, poput genetskih algoritama i višekorisničkih sustava.

Što nećemo pokriti u ovom kurikulumu:

Pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji

• Poslovne slučajeve korištenja UI u poslovanju. Razmotrite polaganje Uvod u UI za poslovne korisnike putem Microsoft Learn ili AI poslovnu školu, razvijenu u suradnji s INSEAD.
• Klasično strojno učenje, koje je dobro opisano u našem Kurikulumu strojnog učenja za početnike.
• Praktične AI aplikacije izgrađene koristeći Cognitive Services. Za njih preporučujemo da započnete s modulima Microsoft Learn za vid, obradu prirodnog jezika, Generativnu umjetnu inteligenciju uz Azure OpenAI uslugu i druge.
• Specifične ML cloud okvire, kao što su Azure Machine Learning, Microsoft Fabric ili Azure Databricks. Razmislite o korištenju Gradite i upravljajte ML rješenjima uz Azure Machine Learning i Gradite i upravljajte ML rješenjima s Azure Databricks učnih staza.
• Konverzacijski UI i chat botovi. Postoji zasebna Staza za stvaranje konverzacijskih AI rješenja, a možete pogledati i ovaj blog post za dodatne detalje.
• Duboku matematiku iza dubokog učenja. Za to preporučujemo Duboko učenje autora Ian Goodfellow, Yoshua Bengio i Aaron Courville, koja je također dostupna online na https://www.deeplearningbook.org/.

Za lagani uvod u teme UI u oblaku možete razmotriti polaganje Započinjemo s umjetnom inteligencijom na Azureu učne staze.

Sadržaj

	Poveznica lekcije	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laboratorij
0	Postavljanje kursa	Postavite svoje razvojno okruženje
I	Uvod u UI
01	Uvod i povijest UI	-	-
II	Simbolička UI
02	Reprezentacija znanja i ekspertni sustavi	Ekspertni sustavi / Ontologija /Graf koncepata
III	Uvod u neuronske mreže
03	Perceptron	Bilježnica	Laboratorij
04	Višeslojni perceptron i stvaranje vlastitog okvira	Bilježnica	Laboratorij
05	Uvod u okvire (PyTorch/TensorFlow) i prenaučenost	PyTorch / Keras / TensorFlow	Laboratorij
IV	Računalni vid	PyTorch / TensorFlow	Istražite računalni vid na Microsoft Azure
06	Uvod u računalni vid. OpenCV	Bilježnica	Laboratorij
07	Konvolucijske neuronske mreže & Arhitekture CNN	PyTorch /TensorFlow	Laboratorij
08	Unaprijed trenirane mreže i transfer učenja i Trikovi u treniranju	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
09	Autoenkoderi i VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	Generativne suparničke mreže i prijenos umjetničkog stila	PyTorch / TensorFlow
11	Detekcija objekata	TensorFlow	Laboratorij
12	Semantička segmentacija. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Obrada prirodnog jezika	PyTorch /TensorFlow	Istražite obradu prirodnog jezika na Microsoft Azure
13	Predstavljanje teksta. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantičke riječne ugrađenosti. Word2Vec i GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Modeliranje jezika. Treniranje vlastitih ugrađenosti	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
16	Rekurentne neuronske mreže	PyTorch / TensorFlow
17	Generativne rekurentne mreže	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
18	Transformeri. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Prepoznavanje imenovanih entiteta	TensorFlow	Laboratorij
20	Veliki jezični modeli, programiranje upita i zadaci s malo primjera	PyTorch
VI	Ostale AI tehnike
21	Genetski algoritmi	Bilježnica
22	Duboko učenje s potkrepljenjem	PyTorch /TensorFlow	Laboratorij
23	Sustavi s više agenata
VII	AI etika
24	AI etika i odgovorni AI	Microsoft Learn: Principi odgovornog AI
IX	Dodatno
25	Višemodalne mreže, CLIP i VQGAN	Bilježnica

Svaka lekcija sadrži

• Materijal za predčitanje
• Izvršne Jupyter bilježnice, koje su često specifične za okvir (PyTorch ili TensorFlow). Izvršna bilježnica također sadrži mnogo teorijskog materijala, stoga za razumijevanje teme morate proći barem jednu verziju bilježnice (bilo PyTorch ili TensorFlow).
• Laboratorije dostupne za neke teme, koje vam daju priliku da isprobate primjenu naučenog materijala na određenom problemu.
• Neki odjeljci sadrže poveznice na module MS Learn koji pokrivaju povezane teme.

Početak

🎯 Novi u AI? Počnite ovdje!

Ako ste potpuno novi u AI i želite brze, praktične primjere, pogledajte naše Primjere prilagođene početnicima! Oni uključuju:

• 🌟 Hello AI World - Vaš prvi AI program (prepoznavanje uzoraka)

• 🧠 Jednostavna neuronska mreža - Izgradite neuronsku mrežu od nule

• 🖼️ Klasifikator slika - Klasificirajte slike s detaljnim komentarima

• 💬 Sentiment teksta - Analizirajte pozitivan/negativan tekst

Ovi primjeri osmišljeni su da vam pomognu razumjeti AI koncepte prije nego što započnete s cjelokupnim kurikulumom.

📚 Postavljanje cjelokupnog kurikuluma

• Izradili smo lekciju za postavljanje koja će vam pomoći pri postavljanju razvojnog okruženja. - Za nastavnike smo također izradili lekciju za postavljanje kurikuluma!
• Kako pokrenuti kod u VSCode ili Codespaceu

Slijedite ove korake:

Forkajte repozitorij: Kliknite na gumb "Fork" u gornjem desnom kutu ove stranice.

Klonirajte repozitorij: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Ne zaboravite označiti (🌟) ovaj repo da biste ga lakše pronašli kasnije.

Upoznajte druge polaznike

Pridružite se našem službenom AI Discord serveru kako biste upoznali i povezali se s drugim polaznicima ovog tečaja i dobili podršku.

Ako imate povratne informacije o proizvodu ili pitanja tijekom izrade, posjetite naš Azure AI Foundry Developer Forum

Kvizevi

Napomena o kvizovima: Svi kvizovi nalaze se u mapi Quiz-app u etc\quiz-app, ili online ovdje Povezani su kroz lekcije; aplikaciju kviza možete pokrenuti lokalno ili je distribuirati na Azure; slijedite upute u mapi quiz-app. Postupno se lokaliziraju.

Traži se pomoć

Imate li prijedloge ili ste pronašli pravopisne ili programske pogreške? Otvorite issue ili napravite pull request.

Posebna zahvalnost

• ✍️ Glavni autor: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Urednik: Jen Looper, PhD
• 🎨 Ilustrator sketchnote bilješki: Tomomi Imura
• ✅ Kreator kvizova: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Glavni suradnici: Evgenii Pishchik

Ostali kurikulumi

Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agent

---

Serija Generativnog AI-a

---

Osnovno učenje

---

Serija Copilot

Dobivanje pomoći

Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se kolegama polaznicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica u kojoj su pitanja dobrodošla i znanje se slobodno dijeli.

Ako imate povratne informacije o proizvodu ili primijetite pogreške tijekom izrade, posjetite:

---

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku smatra se službenim i autoritativnim izvorom. Za važne informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Ne snosimo odgovornost za bilo kakve nesporazume ili pogrešna tumačenja proizašla iz korištenja ovog prijevoda.