e967baf22f
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| etc | ||
| examples | ||
| lessons | ||
| AGENTS.md | ||
| README.md | ||
| SECURITY.md | ||
| troubleshoot.md | ||
README.md
Mesterséges intelligencia kezdőknek - Tananyag
 |
|---|
| Mesterséges intelligencia kezdőknek - Sketchnote készítette @girlie_mac |
Fedezd fel a Mesterséges Intelligencia (MI) világát 12 hétre és 24 leckére bontott tananyagunkkal! Tartalmaz gyakorlati leckéket, kvízeket és laborokat. A tananyag kezdőbarát, és olyan eszközöket ismertet, mint a TensorFlow és a PyTorch, valamint az MI etikai vonatkozásait is.
🌐 Többnyelvű támogatás
Támogatott GitHub Action által (Automatizált és mindig naprakész)
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Ha további fordítási nyelveket szeretnél támogatni, azok listája itt található
Csatlakozz a közösséghez
Mit fogsz megtanulni
Ebben a tananyagban megtanulod:
- A mesterséges intelligencia különböző megközelítéseit, beleértve a "régi jó" szimbolikus megközelítést a tudásreprezentációval és következtetéssel (GOFAI).
- Neurális hálózatokat és a mélytanulást, amelyek a modern MI magját képezik. A fontos fogalmakat két népszerű keretrendszer — TensorFlow és PyTorch — kódpéldáin keresztül szemléltetjük.
- Neurális architektúrákat képek és szöveg feldolgozásához. Lefedjük a közelmúltbeli modelleket, bár előfordulhat, hogy nem mindig a legfrissebb állapotot tükrözik.
- Kevésbé népszerű MI-megközelítéseket, mint a genetikus algoritmusok és a többügynökös rendszerek.
Mit nem fogunk lefedni ebben a tananyagban:
Minden további forrást erre a kurzusra megtalálsz a Microsoft Learn gyűjteményünkben
- Az MI üzleti alkalmazásainak üzleti eseteit. Érdemes elvégezni a Microsoft Learn-en található Introduction to AI for business users tanulási utat, vagy megtekinteni az AI Business School anyagát, amelyet az INSEAD együttműködésével fejlesztettek ki.
- A klasszikus gépi tanulást, amely részletesen szerepel a Machine Learning for Beginners Curriculum anyagunkban.
- Gyakorlati MI-alkalmazásokat, amelyeket a Cognitive Services szolgáltatásokkal építenek. Ehhez ajánljuk, hogy kezdd a Microsoft Learn moduljaival a vision, a természetes nyelvfeldolgozás, Generative AI with Azure OpenAI Service és más témakörökben.
- Specifikus ML felhőalapú keretrendszereket, mint például Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, vagy Azure Databricks. Érdemes megvizsgálni a Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning és a Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks tanulási útvonalakat.
- Konverzációs MI-t és chatbotokat. Van külön Create conversational AI solutions tanulási út, és további részletekért hivatkozhatsz erre a blogbejegyzésre.
- A mélytanulás mögötti mély matematika részleteit. Ehhez ajánljuk Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville által írt Deep Learning könyvet, amely online is elérhető a https://www.deeplearningbook.org/ címen.
Az AI a felhőben témakörök könnyed bevezetéséhez érdemes lehet elvégezni a Get started with artificial intelligence on Azure Learning Path-et.
Tartalom
Minden lecke tartalmaz
- Előolvasási anyag
- Futtatható Jupyter jegyzetfüzetek, amelyek gyakran adott keretrendszerhez kötöttek (PyTorch vagy TensorFlow). A futtatható jegyzetfüzet sok elméleti anyagot is tartalmaz, ezért a téma megértéséhez legalább az egyik verziót (akár PyTorch, akár TensorFlow) végig kell nézni.
- Laborok bizonyos témákhoz elérhetők, amelyek lehetőséget adnak, hogy kipróbáld a tanult anyag alkalmazását egy konkrét problémára.
- Néhány szakasz tartalmaz linkeket a MS Learn modulokra, amelyek kapcsolódó témákat fednek le.
Első lépések
🎯 Új vagy az MI-ben? Kezdd itt!
Ha teljesen új vagy az MI területén és gyors, gyakorlati példákat szeretnél, nézd meg a Kezdőknek szóló példákat! Ezek tartalmazzák:
- 🌟 Hello AI World - Az első MI programod (mintafelismerés)
- 🧠 Egyszerű neurális hálózat - Építs egy neurális hálózatot a nulláról
- 🖼️ Képosztályozó - Képeket osztályoz részletes magyarázatokkal
- 💬 Szöveg hangulata - Pozitív/negatív szöveg elemzése
These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum.
📚 Teljes tananyag beállítása
- Létrehoztunk egy beállító leckét, amely segít fejlesztői környezeted beállításában. - Oktatóknak is készítettünk egy tananyag-beállító leckét!
- Hogyan futtathatod a kódot egy VSCode-ban vagy egy Codepace-ben: Run the code in a VSCode or a Codepace
Follow these steps:
Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page.
Clone the Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Don't forget to star (🌟) this repo to find it easier later.
Meet other Learners
Join our official AI Discord server to meet and network with other learners taking this course and get support.
If you have product feedback or questions whilst building visit our Azure AI Foundry Developer Forum
Quizzes
Megjegyzés a kvízekről: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or Online itt They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the
quiz-appfolder. They are gradually being localized.
Help Wanted
Do you have suggestions or found spelling or code errors? Raise an issue or create a pull request.
Special Thanks
- ✍️ Fő szerző: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Szerkesztő: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote illusztrátor: Tomomi Imura
- ✅ Kvíz készítő: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Fő közreműködők: Evgenii Pishchik
Other Curricula
Our team produces other curricula! Check out:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Ágensek
Generatív AI sorozat
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Alapozó tananyag
Copilot sorozat
Getting Help
If you get stuck or have any questions about building AI apps. Join fellow learners and experienced developers in discussions about MCP. It's a supportive community where questions are welcome and knowledge is shared freely.
If you have product feedback or errors while building visit:
Felelősségkizárás: Ezt a dokumentumot az Co-op Translator nevű mesterséges intelligencia alapú fordító szolgáltatással fordították. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítás hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhat. Az eredeti, anyanyelvi dokumentum tekintendő a hiteles forrásnak. Fontos információk esetén szakmai, emberi fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.