AI-For-Beginners/translations/sl

Umetna inteligenca za začetnike - učni načrt

AI za začetnike - Skiznot avtorice @girlie_mac

Raziščite svet umetne inteligence (UI) z našim 12-tedenskim učnim načrtom s 24 lekcijami! Vključuje praktične lekcije, kvize in delavnice. Učni načrt je prijazen začetnikom in pokriva orodja, kot sta TensorFlow in PyTorch, ter tudi etiko v UI.

🌐 Podpora za več jezikov

Podprto preko GitHub Action (avtomatizirano in vedno posodobljeno)

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

Raje klonirate lokalno?

Ta repozitorij vključuje več kot 50 prevodov, kar znatno poveča velikost prenosa. Za klon brez prevodov uporabite 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'

Tako dobite vse, kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom.

Če želite podpreti dodatne jezike prevodov, so podprti jeziki navedeni tukaj

Pridružite se skupnosti

Kaj se boste naučili

Miselnica tečaja

V tem učnem načrtu se boste naučili:

• Različnih pristopov k umetni inteligenci, vključno z "dobrim starim" simbolnim pristopom s predstavljanjem znanja in sklepanjem (GOFAI).
• Nevronskih mrež in globokega učenja, ki so jedro sodobne UI. Pojasnili bomo koncepte za tema pomembnima področjema z uporabo kode v dveh najbolj priljubljenih okvirjih - TensorFlow in PyTorch.
• Nevronskih arhitektur za delo s slikami in besedilom. Pokrili bomo najnovejše modele, čeprav morda ne povsem najnovejše dosežke.
• Manj priljubljene pristope k UI, kot so genetski algoritmi in večagentni sistemi.

Kaj ne bomo zajemali v tem učnem načrtu:

Poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn

• Poslovnih primerov uporabe UI v poslovanju. Razmislite o opravilu učne poti Uvod v UI za poslovne uporabnike na Microsoft Learn ali AI poslovno šolo, razvito v sodelovanju z INSEAD.
• Klasičnega strojnega učenja, ki je dobro opisan v našem Učnem načrtu strojnega učenja za začetnike.
• Praktičnih UI aplikacij, zgrajenih z uporabo Kognitivnih storitev. Za to priporočamo, da začnete z moduli Microsoft Learn za vid, obdelavo naravnega jezika, generativno UI z Azure OpenAI Service in druge.
• Specifične ML oblake ogrodja, kot so Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, ali Azure Databricks. Uporabite učni poti Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning in Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks.
• Pogovorno UI in pogovorne bote. Obstaja ločena učna pot Ustvarite pogovorne UI rešitve, prav tako pa si lahko ogledate to objavo na blogu za več podrobnosti.
• Globoko matematiko za globoko učenje. Za to priporočamo Deep Learning avtorjev Ian Goodfellow, Yoshua Bengio in Aaron Courville, ki je na voljo tudi na spletu na https://www.deeplearningbook.org/.

Za prijazen uvod v teme UI v oblaku razmislite o opravljanju učne poti Začni z umetno inteligenco na Azure.

Vsebina

	Povezava do lekcije	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laboratorij
0	Nastavitev tečaja	Nastavite svoje razvojno okolje
I	Uvod v UI
01	Uvod in zgodovina UI	-	-
II	Simbolna UI
02	Predstavljanje znanja in ekspertni sistemi	Ekspertni sistemi / Ontologija /Graf konceptov
III	Uvod v nevronske mreže
03	Perceptron	Zvezek	Laboratorij
04	Večplastni perceptron in ustvarjanje lastnega ogrodja	Zvezek	Laboratorij
05	Uvod v ogrodja (PyTorch/TensorFlow) in prenaučenje	PyTorch / Keras / TensorFlow	Laboratorij
IV	Računalniški vid	PyTorch / TensorFlow	Raziskuj računalniški vid na Microsoft Azure
06	Uvod v računalniški vid. OpenCV	Zvezek	Laboratorij
07	Konvolucijske nevronske mreže & CNN arhitekture	PyTorch /TensorFlow	Laboratorij
08	Predhodno usposobljene mreže in prenosno učenje in Triki pri usposabljanju	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
09	Avtoenkoderji in VAE-ji	PyTorch / TensorFlow
10	Generativne nasprotujoče mreže in prenos umetniškega stila	PyTorch / TensorFlow
11	Zaznavanje predmetov	TensorFlow	Laboratorij
12	Semantična segmentacija. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	Obdelava naravnega jezika	PyTorch /TensorFlow	Raziskuj obdelavo naravnega jezika na Microsoft Azure
13	Predstavitev besedila. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	Semantični vgrajeni zapisi besed. Word2Vec in GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	Modeliranje jezika. Usposabljanje lastnih vgrajenih zapisov	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
16	Rekurentne nevronske mreže	PyTorch / TensorFlow
17	Generativne rekurentne mreže	PyTorch / TensorFlow	Laboratorij
18	Transformatorji. BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	Prepoznavanje poimenovanih entitet	TensorFlow	Laboratorij
20	Veliki jezikovni modeli, programiranje navodil in naloge z malo primeri	PyTorch
VI	Druge tehnike umetne inteligence
21	Genetski algoritmi	Zvezek
22	Globoko učenje z okrepljenjem	PyTorch /TensorFlow	Laboratorij
23	Sistemi z več agenti
VII	Etika umetne inteligence
24	Etika umetne inteligence in odgovorna umetna inteligenca	Microsoft Learn: Načela odgovorne umetne inteligence
IX	Dodatki
25	Večmodalne mreže, CLIP in VQGAN	Zvezek

Vsaka lekcija vsebuje

• Material za predhodno branje
• Izvršljive Jupyter zvezke, ki so pogosto specifični za ogrodje (PyTorch ali TensorFlow). Izvršljivi zvezek vsebuje tudi veliko teoretičnega gradiva, zato je za razumevanje teme potrebno prebrati vsaj eno različico zvezka (bodisi PyTorch ali TensorFlow).
• Laboratorije na voljo za nekatere teme, ki vam omogočajo, da preizkusite uporabo naučenega gradiva na določenem problemu.
• Nekateri razdelki vsebujejo povezave do modulov MS Learn, ki pokrivajo sorodne teme.

Začni

🎯 Nov v AI? Začni tukaj!

Če ste popolnoma novi v AI in želite hitre, praktične primere, si oglejte naše Primere za začetnike! Ti vključujejo:

• 🌟 Pozdravljen AI svet - vaš prvi program AI (prepoznavanje vzorcev)

• 🧠 Preprosta nevronska mreža - zgradite nevronsko mrežo iz nič

• 🖼️ Razvrščevalnik slik - Razvrsti slike z obširnimi komentarji

• 💬 Sentiment besedila - Analiza pozitivnega/negativnega besedila

Ti primeri so oblikovani tako, da vam pomagajo razumeti pojme umetne inteligence, preden se lotite celotnega učnega načrta.

📚 Nastavitev celotnega učnega načrta

• Ustvarili smo nastavitveno lekcijo, ki vam pomaga pri nastavitvi razvojnega okolja. - Za izobraževalce smo pripravili tudi lekcijo o nastavitvi učnih načrtov!
• Kako pognati kodo v VSCode ali Codespace

Sledite tem korakom:

Odvežite repozitorij: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani.

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

Ne pozabite tej repozitorij dati zvezdico (🌟), da ga boste lažje našli kasneje.

Spoznajte druge udeležence

Pridružite se našemu uradnemu AI Discord strežniku, da spoznate in se povežete z drugimi udeleženci tečaja ter dobite podporo.

Če imate povratne informacije o izdelku ali vprašanja med razvojem, obiščite naš Azure AI Foundry Developer Forum

Kvizi

Opomba o kvizih: Vsi kvizi so nameščeni v mapi Quiz-app v etc\quiz-app ali spletno tukaj. Povezani so znotraj lekcij, kviz aplikacijo je mogoče pognati lokalno ali namestiti v Azure; sledite navodilom v mapi quiz-app. Postopoma se lokalizirajo.

Iščemo pomoč

Imate predloge ali ste našli pravopisne ali kodne napake? Odprite issue ali ustvarite pull request.

Posebne zahvale

• ✍️ Glavni avtor: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 Urednik: Jen Looper, PhD
• 🎨 Ilustrator sketchnotov: Tomomi Imura
• ✅ Ustvarjalec kvizov: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 Glavni sodelavci: Evgenii Pishchik

Drugi učni načrti

Naša ekipa ustvarja tudi druge učne načrte! Oglejte si:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agenti

---

Serija generativne AI

---

Osnovno učenje

---

Serija Copilot

Dobite pomoč

Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede ustvarjanja AI aplikacij. Pridružite se ostalim udeležencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. Gre za podporno skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli.

Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med razvojem, obiščite:

---

Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za avtomatski prevod AI Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da avtomatski prevodi lahko vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku naj velja za zanesljiv vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Nismo odgovorni za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.