e7369eb9ad
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| lessons | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
README.md
Искусственный интеллект для начинающих - учебная программа
 |
|---|
| Искусственный интеллект для начинающих - Скетчноут от @girlie_mac |
Исследуйте мир Искусственного интеллекта (AI) с нашей 12-недельной учебной программой, включающей 24 урока! Она включает практические занятия, тесты и лабораторные работы. Программа подходит для начинающих и охватывает инструменты, такие как TensorFlow и PyTorch, а также вопросы этики в AI.
🌐 Поддержка нескольких языков
Поддерживается через GitHub Action (автоматически и всегда актуально)
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)
Если вы хотите добавить поддержку дополнительных языков, список доступных языков можно найти здесь
Присоединяйтесь к сообществу
Чему вы научитесь
В рамках этой учебной программы вы изучите:
- Различные подходы к искусственному интеллекту, включая "старый добрый" символический подход с представлением знаний и рассуждением (GOFAI).
- Нейронные сети и глубокое обучение, которые лежат в основе современного AI. Мы иллюстрируем концепции этих важных тем с помощью кода в двух самых популярных фреймворках - TensorFlow и PyTorch.
- Нейронные архитектуры для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим современные модели, но можем немного отставать от передовых разработок.
- Менее популярные подходы к AI, такие как генетические алгоритмы и многоагентные системы.
Что мы не будем рассматривать в этой учебной программе:
Найдите все дополнительные ресурсы для этого курса в нашей коллекции Microsoft Learn
- Бизнес-кейсы использования AI в бизнесе. Рекомендуем пройти учебный путь Введение в AI для бизнес-пользователей на Microsoft Learn или AI Business School, разработанный в сотрудничестве с INSEAD.
- Классическое машинное обучение, которое хорошо описано в нашей учебной программе Машинное обучение для начинающих.
- Практические приложения AI, созданные с использованием Cognitive Services. Для этого рекомендуем начать с модулей Microsoft Learn для компьютерного зрения, обработки естественного языка, Генеративного AI с Azure OpenAI Service и других.
- Конкретные облачные фреймворки для ML, такие как Azure Machine Learning, Microsoft Fabric или Azure Databricks. Рекомендуем учебные пути Создание и управление решениями машинного обучения с Azure Machine Learning и Создание и управление решениями машинного обучения с Azure Databricks.
- Разговорный AI и чат-боты. Существует отдельный учебный путь Создание решений разговорного AI, а также можно ознакомиться с этой статьей для получения дополнительной информации.
- Глубокая математика за глубоким обучением. Для этого рекомендуем книгу Deep Learning Иэна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля, которая также доступна онлайн на https://www.deeplearningbook.org/.
Для мягкого введения в темы AI в облаке можно рассмотреть учебный путь Начало работы с искусственным интеллектом на Azure.
Содержание
Каждая лекция включает
- Материалы для предварительного чтения
- Исполняемые Jupyter-ноутбуки, которые часто специфичны для фреймворка (PyTorch или TensorFlow). Исполняемый ноутбук также содержит много теоретического материала, поэтому для понимания темы необходимо изучить хотя бы одну версию ноутбука (PyTorch или TensorFlow).
- Лабораторные работы, доступные для некоторых тем, которые дают возможность применить изученный материал к конкретной задаче.
- Некоторые разделы содержат ссылки на модули MS Learn, охватывающие связанные темы.
Начало работы
- Мы создали урок по настройке, чтобы помочь вам настроить вашу среду разработки. - Для преподавателей мы также подготовили урок по настройке учебного плана!
- Как запустить код в VSCode или CodeSpace
Следуйте этим шагам:
Сделайте форк репозитория: Нажмите кнопку "Fork" в правом верхнем углу этой страницы.
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забудьте поставить звезду (🌟) этому репозиторию, чтобы потом было проще его найти.
Познакомьтесь с другими учащимися
Присоединяйтесь к нашему официальному серверу AI в Discord, чтобы познакомиться и пообщаться с другими учащимися, проходящими этот курс, и получить поддержку.
Если у вас есть отзывы о продукте или вопросы во время работы, посетите наш форум разработчиков Azure AI Foundry
Викторины
Примечание о викторинах: Все викторины находятся в папке Quiz-app в etc\quiz-app, или Онлайн здесь. Они связаны с уроками, и приложение для викторин можно запускать локально или развертывать на Azure; следуйте инструкциям в папке
quiz-app. Постепенно они переводятся на другие языки.
Нужна помощь
Есть предложения или нашли ошибки в коде или орфографии? Создайте issue или pull request.
Особая благодарность
- ✍️ Основной автор: Дмитрий Сошников, PhD
- 🔥 Редактор: Джен Лупер, PhD
- 🎨 Иллюстратор скетчнотов: Томоми Имура
- ✅ Создатель викторин: Латифа Белло, MLSA
- 🙏 Основные участники: Евгений Пищик
Другие учебные материалы
Наша команда создает и другие учебные материалы! Ознакомьтесь:
- Generative AI для начинающих
- Generative AI для начинающих .NET
- Generative AI с JavaScript
- Generative AI с Java
- AI для начинающих
- Data Science для начинающих
- ML для начинающих
- Кибербезопасность для начинающих
- Веб-разработка для начинающих
- IoT для начинающих
- Разработка XR для начинающих
- Мастерство работы с GitHub Copilot для агентного использования
- Мастерство работы с GitHub Copilot для разработчиков C#/.NET
- Выбери свое приключение с Copilot
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.