AI-For-Beginners/translations/sr
leestott 45becd0072 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
lessons 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-26 01:51:51 +00:00

README.md

GitHub license
GitHub contributors
GitHub issues
GitHub pull-requests
PRs Welcome

GitHub watchers
GitHub forks
GitHub stars
Binder
Gitter

Вештачка интелигенција за почетнике - Курикулум

 Скетчнот од (@girlie_mac)
Вештачка интелигенција за почетнике - Скетчнот од @girlie_mac

Истражите свет вештачке интелигенције (AI) уз наш 12-недељни, 24-лекцијски курикулум! Укључује практичне лекције, квизове и лабораторије. Курикулум је прилагођен почетницима и покрива алате као што су TensorFlow и PyTorch, као и етику у AI.

Шта ћете научити

Мапа курса

У овом курикулуму ћете научити:

  • Различите приступе вештачкој интелигенцији, укључујући "добри стари" симболички приступ са репрезентацијом знања и резоновањем (GOFAI).
  • Неуронске мреже и дубоко учење, који су у срцу модерне вештачке интелигенције. Илустроваћемо концепте иза ових важних тема користећи код у два најпопуларнија оквира - TensorFlow и PyTorch.
  • Неуронске архитектуре за рад са сликама и текстом. Покрићемо новије моделе, али можда нећемо обухватити најсавременије.
  • Мање популарне AI приступе, као што су генетски алгоритми и системи са више агената.

Шта нећемо покрити у овом курикулуму:

Пронађите све додатне ресурсе за овај курс у нашој Microsoft Learn колекцији

За лаган увод у теме AI у облаку, можете размотрити курс Започните са вештачком интелигенцијом на Azure.

Садржај

Линк лекције PyTorch/Keras/TensorFlow Лабораторија
0 Подешавање курса Подесите своје развојно окружење
I Увод у AI
01 Увод и историја AI - -
II Симболички AI
02 Репрезентација знања и експертски системи Експертски системи / Онтологија /Граф концепата
III Увод у неуронске мреже
03 Перцептрон Бележница Лабораторија
04 Вишеслојни перцептрон и креирање сопственог оквира Бележница Лабораторија
05 Увод у оквире (PyTorch/TensorFlow) и прекомерно прилагођавање PyTorch / Keras / TensorFlow Лабораторија
IV Компјутерски вид PyTorch / TensorFlow Истражите компјутерски вид на Microsoft Azure
06 Увод у компјутерски вид. OpenCV Бележница Лабораторија
07 Конволуционе неуронске мреже & Архитектуре CNN PyTorch /TensorFlow Лабораторија
08 Унапред обучене мреже и трансфер учење и Трикови за тренирање PyTorch / TensorFlow Лабораторија
09 Аутоенкодери и ВАЕ PyTorch / TensorFlow
10 Генеративне супарничке мреже и пренос уметничког стила PyTorch / TensorFlow
11 Детекција објеката TensorFlow Лабораторија
12 Семантичка сегментација. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Обрада природног језика PyTorch /TensorFlow Истражите обраду природног језика на Microsoft Azure
13 Репрезентација текста. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Семантички уграђени вектори речи. Word2Vec и GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Моделирање језика. Обука сопствених уграђених вектора PyTorch / TensorFlow Лабораторија
16 Рекурентне неуронске мреже PyTorch / TensorFlow
17 Генеративне рекурентне мреже PyTorch / TensorFlow Лабораторија
18 Трансформери. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Препознавање именованих ентитета TensorFlow Лабораторија
20 Велики језички модели, програмирање упита и задаци са мало примера PyTorch
VI Остале технике вештачке интелигенције
21 Генетски алгоритми Бележница
22 Дубоко појачано учење PyTorch /TensorFlow Лабораторија
23 Системи са више агената
VII Етика вештачке интелигенције
24 Етика вештачке интелигенције и одговорна вештачка интелигенција Microsoft Learn: Принципи одговорне вештачке интелигенције
IX Додатно
25 Мултимодалне мреже, CLIP и VQGAN Бележница

Свака лекција садржи

  • Материјал за претходно читање
  • Извршиве Jupyter бележнице, које су често специфичне за оквир (PyTorch или TensorFlow). Извршива бележница такође садржи доста теоријског материјала, тако да је за разумевање теме потребно проћи барем једну верзију бележнице (било PyTorch или TensorFlow).
  • Лабораторије доступне за неке теме, које вам пружају прилику да примените научени материјал на одређени проблем.
  • Неке секције садрже линкове ка MS Learn модулима који покривају повезане теме.

Почетак

Пратите ове кораке:

Fork-ујте репозиторијум: Кликните на дугме "Fork" у горњем десном углу ове странице.

Клонирајте репозиторијум: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Не заборавите да додате звездицу (🌟) овом репозиторијуму како бисте га лакше пронашли касније.

Упознајте друге учеснике

Придружите се нашем званичном AI Discord серверу да упознате и умрежите се са другим учесницима који похађају овај курс и добијете подршку.

Ако имате повратне информације о производу или питања током изградње, посетите наш Azure AI Foundry Developer Forum

Квизови

Напомена о квизовима: Сви квизови се налазе у фасцикли Quiz-app у etc\quiz-app. Повезани су изнутар лекција, а апликација за квиз може се покренути локално или поставити на Azure; пратите упутства у фасцикли quiz-app. Постепено се локализују.

Потребна помоћ

Имате предлоге или сте пронашли правописне или програмске грешке? Отворите питање или направите pull request.

Посебна захвалност

Остали курикулуми

Наш тим креира и друге курикулуме! Погледајте:

Одрицање од одговорности:
Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције Co-op Translator. Иако се трудимо да обезбедимо тачност, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати меродавним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не преузимамо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу настати услед коришћења овог превода.