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Intelligenza Artificiale per Principianti - Un Curriculum

Sketchnote di @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI For Beginners - Sketchnote di @girlie_mac

Esplora il mondo dell'Intelligenza Artificiale (AI) con il nostro curriculum di 12 settimane e 24 lezioni! Include lezioni pratiche, quiz e laboratori. Il curriculum è adatto ai principianti e copre strumenti come TensorFlow e PyTorch, oltre a trattare l'etica nell'AI.

🌐 Supporto Multilingue

Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)

Arabo | Bengalese | Bulgaro | Birmano (Myanmar) | Cinese (Semplificato) | Cinese (Tradizionale, Hong Kong) | Cinese (Tradizionale, Macao) | Cinese (Tradizionale, Taiwan) | Croato | Ceco | Danese | Olandese | Estone | Finlandese | Francese | Tedesco | Greco | Ebraico | Hindi | Ungherese | Indonesiano | Italiano | Giapponese | Coreano | Lituano | Malese | Marathi | Nepalese | Norvegese | Persiano (Farsi) | Polacco | Portoghese (Brasile) | Portoghese (Portogallo) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumeno | Russo | Serbo (Cirillico) | Slovacco | Sloveno | Spagnolo | Swahili | Svedese | Tagalog (Filippino) | Tamil | Thailandese | Turco | Ucraino | Urdu | Vietnamita

Se desideri supportare ulteriori traduzioni, le lingue disponibili sono elencate qui

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Cosa imparerai

Mappa mentale del corso

In questo curriculum, imparerai:

  • Diversi approcci all'Intelligenza Artificiale, inclusi il "vecchio e caro" approccio simbolico con Rappresentazione della Conoscenza e ragionamento (GOFAI).
  • Reti Neurali e Deep Learning, che sono al centro dell'AI moderna. Illustreremo i concetti dietro questi argomenti importanti utilizzando codice in due dei framework più popolari - TensorFlow e PyTorch.
  • Architetture Neurali per lavorare con immagini e testo. Copriremo modelli recenti, anche se potremmo non essere completamente aggiornati con lo stato dell'arte.
  • Approcci meno popolari all'AI, come Algoritmi Genetici e Sistemi Multi-Agente.

Cosa non copriremo in questo curriculum:

Trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn

Per un'introduzione graduale ai temi di AI nel Cloud, puoi considerare di seguire il percorso di apprendimento Introduzione all'intelligenza artificiale su Azure.

Contenuti

Link alla Lezione PyTorch/Keras/TensorFlow Lab
0 Configurazione del Corso Configura il tuo ambiente di sviluppo
I Introduzione all'AI
01 Introduzione e Storia dell'AI - -
II AI Simbolica
02 Rappresentazione della Conoscenza e Sistemi Esperti Sistemi Esperti / Ontologia /Grafico dei Concetti
III Introduzione alle Reti Neurali
03 Perceptron Notebook Lab
04 Perceptron Multi-Strato e Creazione del nostro Framework Notebook Lab
05 Introduzione ai Framework (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Visione Artificiale PyTorch / TensorFlow Esplora la Visione Artificiale su Microsoft Azure
06 Introduzione alla Visione Artificiale. OpenCV Notebook Lab
07 Reti Neurali Convoluzionali & Architetture CNN PyTorch /TensorFlow Lab
08 Reti Pre-addestrate e Transfer Learning e Trucchi di Addestramento PyTorch / TensorFlow Lab
09 Autoencoder e VAE PyTorch / TensorFlow
10 Reti Generative Adversariali e Trasferimento di Stile Artistico PyTorch / TensorFlow
11 Riconoscimento degli Oggetti TensorFlow Lab
12 Segmentazione Semantica. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Elaborazione del Linguaggio Naturale PyTorch /TensorFlow Esplora l'Elaborazione del Linguaggio Naturale su Microsoft Azure
13 Rappresentazione del Testo. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Embedding Semantici delle Parole. Word2Vec e GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modellazione del Linguaggio. Addestramento dei propri embedding PyTorch / TensorFlow Lab
16 Reti Neurali Ricorrenti PyTorch / TensorFlow
17 Reti Ricorrenti Generative PyTorch / TensorFlow Lab
18 Transformers. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Riconoscimento delle Entità Nominate TensorFlow Lab
20 Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, Programmazione con Prompt e Attività Few-Shot PyTorch
VI Altre Tecniche di AI
21 Algoritmi Genetici Notebook
22 Apprendimento Rinforzato Profondo PyTorch /TensorFlow Lab
23 Sistemi Multi-Agente
VII Etica dell'AI
24 Etica dell'AI e AI Responsabile Microsoft Learn: Principi di AI Responsabile
IX Extra
25 Reti Multi-Modali, CLIP e VQGAN Notebook

Ogni lezione contiene

  • Materiale di lettura preliminare
  • Notebook Jupyter eseguibili, spesso specifici per il framework (PyTorch o TensorFlow). Il notebook eseguibile include anche molto materiale teorico, quindi per comprendere l'argomento è necessario seguire almeno una versione del notebook (PyTorch o TensorFlow).
  • Lab disponibili per alcuni argomenti, che ti danno l'opportunità di applicare il materiale appreso a un problema specifico.
  • Alcune sezioni contengono link ai moduli MS Learn che trattano argomenti correlati.

Per iniziare

🎯 Nuovo all'AI? Inizia qui!

Se sei completamente nuovo all'AI e vuoi esempi pratici e veloci, dai un'occhiata ai nostri Esempi per Principianti! Questi includono:

  • 🌟 Hello AI World - Il tuo primo programma AI (riconoscimento di pattern)
  • 🧠 Rete Neurale Semplice - Costruisci una rete neurale da zero
  • 🖼️ Classificatore di Immagini - Classifica immagini con commenti dettagliati
  • 💬 Sentimento del Testo - Analizza testo positivo/negativo

Questi esempi sono progettati per aiutarti a comprendere i concetti di AI prima di immergerti nel curriculum completo.

📚 Configurazione del Curriculum Completo

Segui questi passaggi:

Fork del Repository: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina.

Clona il Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Non dimenticare di aggiungere una stella (🌟) a questo repository per trovarlo più facilmente in futuro.

Incontra altri studenti

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Quiz

Nota sui quiz: Tutti i quiz si trovano nella cartella Quiz-app in etc\quiz-app, oppure Online Qui. Sono collegati all'interno delle lezioni e l'app dei quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella quiz-app. I quiz vengono gradualmente localizzati.

Aiuto richiesto

Hai suggerimenti o hai trovato errori di ortografia o nel codice? Apri un problema o crea una pull request.

Ringraziamenti speciali

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