AI-For-Beginners/translations/ro/README.md

23 KiB

Licență GitHub
Contribuitori GitHub
Probleme GitHub
Pull-requests GitHub
PRs Welcome

Observatori GitHub
Fork-uri GitHub
Stele GitHub
Binder
Gitter

Inteligență Artificială pentru Începători - Un Curriculum

 Sketchnote de (@girlie_mac)
AI Pentru Începători - Sketchnote de @girlie_mac

Explorează lumea Inteligenței Artificiale (IA) cu curriculum-ul nostru de 12 săptămâni, 24 lecții! Include lecții practice, teste și laboratoare. Curriculum-ul este prietenos pentru începători și acoperă instrumente precum TensorFlow și PyTorch, precum și etica în IA.

Ce vei învăța

Harta mentală a cursului

În acest curriculum, vei învăța:

  • Diferite abordări ale Inteligenței Artificiale, inclusiv abordarea simbolică „bună și veche” cu Reprezentarea Cunoștințelor și raționamentul (GOFAI).
  • Rețele Neurale și Învățare Profundă, care sunt în centrul IA modernă. Vom ilustra conceptele din spatele acestor subiecte importante folosind cod în două dintre cele mai populare cadre - TensorFlow și PyTorch.
  • Arhitecturi Neurale pentru lucrul cu imagini și text. Vom acoperi modele recente, dar este posibil să nu includem cele mai avansate.
  • Abordări mai puțin populare ale IA, cum ar fi Algoritmi Genetici și Sisteme Multi-Agent.

Ce nu vom acoperi în acest curriculum:

Găsește toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn

Pentru o introducere ușoară în subiectele IA în Cloud, poți lua în considerare parcurgerea traseului de învățare Începe cu inteligența artificială pe Azure.

Conținut

Link Lecție PyTorch/Keras/TensorFlow Lab
0 Configurarea Cursului Configurează Mediul de Dezvoltare
I Introducere în IA
01 Introducere și Istoria IA - -
II IA Simbolică
02 Reprezentarea Cunoștințelor și Sisteme Expert Sisteme Expert / Ontologie /Grafic de Concepte
III Introducere în Rețele Neurale
03 Perceptron Notebook Lab
04 Perceptron Multi-Strat și Crearea propriului Cadru Notebook Lab
05 Introducere în Cadre (PyTorch/TensorFlow) și Supraînvățare PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Viziune Computațională PyTorch / TensorFlow Explorează Viziunea Computațională pe Microsoft Azure
06 Introducere în Viziunea Computațională. OpenCV Notebook Lab
07 Rețele Neurale Convoluționale & Arhitecturi CNN PyTorch /TensorFlow Lab
08 Rețele pre-antrenate și Transfer Learning și Trucuri pentru antrenare PyTorch / TensorFlow Laborator
09 Autoencodere și VAEs PyTorch / TensorFlow
10 Rețele Generative Adversariale & Transfer de Stil Artistic PyTorch / TensorFlow
11 Detecția Obiectelor TensorFlow Laborator
12 Segmentare Semantică. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Procesarea Limbajului Natural PyTorch /TensorFlow Explorează Procesarea Limbajului Natural pe Microsoft Azure
13 Reprezentarea Textului. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Embedări semantice ale cuvintelor. Word2Vec și GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modelarea Limbajului. Antrenarea propriilor embedări PyTorch / TensorFlow Laborator
16 Rețele Neuronale Recurente PyTorch / TensorFlow
17 Rețele Generative Recurente PyTorch / TensorFlow Laborator
18 Transformers. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Recunoașterea Entităților Numite TensorFlow Laborator
20 Modele Mari de Limbaj, Programarea Prompturilor și Sarcini Few-Shot PyTorch
VI Alte Tehnici AI
21 Algoritmi Genetici Notebook
22 Învățare prin Recompensă Profundă PyTorch /TensorFlow Laborator
23 Sisteme Multi-Agent
VII Etica AI
24 Etica AI și AI Responsabil Microsoft Learn: Principii AI Responsabil
IX Extra
25 Rețele Multi-Modale, CLIP și VQGAN Notebook

Fiecare lecție conține

  • Material de citit înainte
  • Jupyter Notebooks executabile, care sunt adesea specifice unui framework (PyTorch sau TensorFlow). Notebook-ul executabil conține, de asemenea, mult material teoretic, așa că pentru a înțelege subiectul trebuie să parcurgi cel puțin o versiune a notebook-ului (fie PyTorch, fie TensorFlow).
  • Laboratoare disponibile pentru unele subiecte, care îți oferă oportunitatea de a aplica materialul învățat la o problemă specifică.
  • Unele secțiuni conțin linkuri către module MS Learn care acoperă subiecte conexe.

Începe

Urmează acești pași:

Forkează Repozitoriul: Apasă pe butonul "Fork" din colțul din dreapta sus al acestei pagini.

Clonează Repozitoriul: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Nu uita să dai stea (🌟) acestui repo pentru a-l găsi mai ușor mai târziu.

Cunoaște alți cursanți

Alătură-te serverului oficial AI Discord pentru a cunoaște și a face networking cu alți cursanți care urmează acest curs și pentru a primi suport.

Dacă ai feedback despre produs sau întrebări în timp ce construiești, vizitează Forum-ul Dezvoltatorilor Azure AI Foundry

Chestionare

O notă despre chestionare: Toate chestionarele se află în folderul Quiz-app din etc\quiz-app. Acestea sunt legate din cadrul lecțiilor, iar aplicația de chestionare poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Ele sunt localizate treptat.

Ajutor necesar

Ai sugestii sau ai găsit greșeli de ortografie sau cod? Deschide o problemă sau creează un pull request.

Mulțumiri speciale

Alte programe educaționale

Echipa noastră produce și alte programe educaționale! Verifică:

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.