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Intelligenza Artificiale per Principianti - Un Curriculum
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| 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 temi sull'etica nell'AI.
🌐 Supporto Multilingue
Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Se desideri supportare ulteriori lingue, l'elenco delle lingue supportate è disponibile qui
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Cosa imparerai
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 collezione Microsoft Learn
- Casi aziendali sull'uso dell'AI nel Business. Considera di seguire il percorso di apprendimento Introduzione all'AI per utenti aziendali su Microsoft Learn, o AI Business School, sviluppato in collaborazione con INSEAD.
- Machine Learning Classico, ben descritto nel nostro Curriculum di Machine Learning per Principianti.
- Applicazioni pratiche di AI costruite utilizzando Cognitive Services. Per questo, ti consigliamo di iniziare con i moduli Microsoft Learn per vision, natural language processing, Generative AI con Azure OpenAI Service e altri.
- Specifici Framework Cloud ML, come Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, o Azure Databricks. Considera di seguire i percorsi di apprendimento Costruire e operare soluzioni di machine learning con Azure Machine Learning e Costruire e operare soluzioni di machine learning con Azure Databricks.
- AI Conversazionale e Chat Bot. Esiste un percorso di apprendimento separato Creare soluzioni di AI conversazionale, e puoi anche fare riferimento a questo post sul blog per maggiori dettagli.
- Matematica Avanzata dietro il deep learning. Per questo, ti consigliamo Deep Learning di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, disponibile anche online su https://www.deeplearningbook.org/.
Per un'introduzione graduale ai temi di AI nel Cloud, puoi considerare di seguire il percorso di apprendimento Introduzione all'intelligenza artificiale su Azure.
Contenuto
Ogni lezione contiene
- Materiale di lettura preliminare
- Notebook Jupyter eseguibili, spesso specifici per il framework (PyTorch o TensorFlow). Il notebook eseguibile contiene 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
- Abbiamo creato una lezione di configurazione per aiutarti a configurare il tuo ambiente di sviluppo. - Per gli educatori, abbiamo creato anche una lezione di configurazione del curriculum!
- Come Eseguire il codice in VSCode o Codepace
Segui questi passaggi:
Fork del Repository: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra in 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 seguito.
Incontra altri studenti
Unisciti al nostro server Discord ufficiale di AI per incontrare e fare networking con altri studenti che seguono questo corso e ottenere supporto.
Se hai feedback sul prodotto o domande durante la costruzione, visita il nostro Forum degli Sviluppatori di Azure AI Foundry
Quiz
Una 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. L'app dei quiz può essere eseguita in locale o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella
quiz-app. La localizzazione è in corso.
Aiuto richiesto
Hai suggerimenti o hai trovato errori di ortografia o di codice? Apri un problema o crea una pull request.
Ringraziamenti speciali
- ✍️ Autore principale: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
- 🎨 Illustratrice di sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Creatrice del quiz: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Collaboratori principali: Evgenii Pishchik
Altri curricula
Il nostro team produce altri curricula! Dai un'occhiata a:
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners .NET
- Generative AI with JavaScript
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for Agentic use
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
Disclaimer:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica Co-op Translator. Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.