AI-For-Beginners/translations/tl
leestott c6463675e6 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 04:44:09 +00:00
..
etc 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 04:44:09 +00:00
lessons 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 04:44:09 +00:00
README.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 04:44:09 +00:00
SECURITY.md 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 04:44:09 +00:00

README.md

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

GitHub watchers
GitHub forks
GitHub stars
Binder
Gitter

Artipisyal na Intelihensiya para sa mga Baguhan - Isang Kurikulum

Sketchnote ni (@girlie_mac)
AI Para sa mga Baguhan - Sketchnote ni @girlie_mac

Tuklasin ang mundo ng Artipisyal na Intelihensiya (AI) gamit ang aming 12-linggong, 24-aralin na kurikulum! Kasama dito ang mga praktikal na aralin, pagsusulit, at mga laboratoryo. Ang kurikulum ay para sa mga baguhan at sumasaklaw sa mga kasangkapan tulad ng TensorFlow at PyTorch, pati na rin ang etika sa AI.

Ano ang iyong matututunan

Mindmap ng Kurso

Sa kurikulum na ito, matututunan mo:

  • Iba't ibang pamamaraan sa Artipisyal na Intelihensiya, kabilang ang "lumang pamamaraan" na simbolikong paraan gamit ang Knowledge Representation at pangangatwiran (GOFAI).
  • Neural Networks at Deep Learning, na siyang sentro ng modernong AI. Ipapakita namin ang mga konsepto sa likod ng mga mahahalagang paksa gamit ang code sa dalawang pinakasikat na framework - TensorFlow at PyTorch.
  • Neural Architectures para sa pagproseso ng mga imahe at teksto. Sasaklawin namin ang mga kamakailang modelo ngunit maaaring kulang sa pinakabagong teknolohiya.
  • Mas hindi sikat na mga pamamaraan ng AI, tulad ng Genetic Algorithms at Multi-Agent Systems.

Ano ang hindi namin sasaklawin sa kurikulum na ito:

Hanapin ang lahat ng karagdagang mapagkukunan para sa kursong ito sa aming Microsoft Learn collection

Para sa banayad na pagpapakilala sa mga paksa ng AI sa Cloud, maaari mong isaalang-alang ang pagkuha ng Get started with artificial intelligence on Azure Learning Path.

Nilalaman

Link ng Aralin PyTorch/Keras/TensorFlow Lab
0 Pag-setup ng Kurso I-setup ang Iyong Development Environment
I Panimula sa AI
01 Panimula at Kasaysayan ng AI - -
II Simbolikong AI
02 Knowledge Representation at Expert Systems Expert Systems / Ontology /Concept Graph
III Panimula sa Neural Networks
03 Perceptron Notebook Lab
04 Multi-Layered Perceptron at Paglikha ng Sariling Framework Notebook Lab
05 Panimula sa Frameworks (PyTorch/TensorFlow) at Overfitting PyTorch / Keras / TensorFlow Lab
IV Computer Vision PyTorch / TensorFlow Explore Computer Vision on Microsoft Azure
06 Panimula sa Computer Vision. OpenCV Notebook Lab
07 Convolutional Neural Networks & CNN Architectures PyTorch /TensorFlow Lab
08 Mga Pre-trained na Network at Transfer Learning at Mga Teknik sa Pagsasanay PyTorch / TensorFlow Lab
09 Autoencoders at VAEs PyTorch / TensorFlow
10 Generative Adversarial Networks at Artistic Style Transfer PyTorch / TensorFlow
11 Pag-detect ng Objekto TensorFlow Lab
12 Semantic Segmentation. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Natural Language Processing PyTorch /TensorFlow Alamin ang Natural Language Processing sa Microsoft Azure
13 Text Representation. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Semantic word embeddings. Word2Vec at GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Language Modeling. Pagsasanay ng sarili mong embeddings PyTorch / TensorFlow Lab
16 Recurrent Neural Networks PyTorch / TensorFlow
17 Generative Recurrent Networks PyTorch / TensorFlow Lab
18 Transformers. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Named Entity Recognition TensorFlow Lab
20 Malalaking Language Models, Prompt Programming at Few-Shot Tasks PyTorch
VI Iba pang Teknik sa AI
21 Genetic Algorithms Notebook
22 Deep Reinforcement Learning PyTorch /TensorFlow Lab
23 Multi-Agent Systems
VII Etika ng AI
24 Etika ng AI at Responsible AI Microsoft Learn: Mga Prinsipyo ng Responsible AI
IX Mga Extra
25 Multi-Modal Networks, CLIP at VQGAN Notebook

Ang Bawat Aralin ay Naglalaman ng

  • Mga materyal na dapat basahin bago magsimula
  • Mga executable na Jupyter Notebook, na madalas na partikular sa framework (PyTorch o TensorFlow). Ang mga executable notebook ay naglalaman din ng maraming teoretikal na materyal, kaya upang maunawaan ang paksa, kailangan mong dumaan sa kahit isa sa mga bersyon ng notebook (PyTorch o TensorFlow).
  • Mga Lab na magagamit para sa ilang mga paksa, na nagbibigay sa iyo ng pagkakataong subukan ang paggamit ng mga natutunan sa isang partikular na problema.
  • Ang ilang mga seksyon ay naglalaman ng mga link sa MS Learn na mga module na sumasaklaw sa mga kaugnay na paksa.

Pagsisimula

Sundin ang mga hakbang na ito:

Fork ang Repository: I-click ang "Fork" na button sa kanang-itaas na bahagi ng pahinang ito.

Clone ang Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Huwag kalimutang i-star (🌟) ang repo na ito upang mas madali mo itong mahanap sa hinaharap.

Makipagkita sa Ibang Mga Nag-aaral

Sumali sa aming opisyal na AI Discord server upang makipagkita at makipag-network sa iba pang mga nag-aaral na kumukuha ng kursong ito at makakuha ng suporta.

Kung mayroon kang feedback sa produkto o mga tanong habang gumagawa, bisitahin ang aming Azure AI Foundry Developer Forum

Mga Quiz

Isang paalala tungkol sa mga pagsusulit: Ang lahat ng pagsusulit ay matatagpuan sa folder na Quiz-app sa etc\quiz-app. Ang mga ito ay naka-link mula sa loob ng mga aralin. Ang quiz app ay maaaring patakbuhin nang lokal o i-deploy sa Azure; sundin ang mga tagubilin sa folder na quiz-app. Unti-unti itong isinasalin sa iba't ibang wika.

Tulong Kailangan

May mga suhestiyon ka ba o nakakita ng mga maling baybay o error sa code? Mag-raise ng issue o gumawa ng pull request.

Espesyal na Pasasalamat

Iba Pang Kurikulum

Ang aming team ay gumagawa ng iba pang kurikulum! Tingnan ang:


Paunawa:
Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na Co-op Translator. Bagama't sinisikap naming maging tumpak, pakitandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na maaaring magmula sa paggamit ng pagsasaling ito.