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Intelligenza Artificiale per Principianti - Un Curriculum

Sketchnote di @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
AI For Beginners - Sketchnote di @girlie_mac

Esplora il mondo dell'Intelligenza Artificiale (IA) con il nostro curriculum di 12 settimane e 24 lezioni! Include lezioni pratiche, quiz e laboratori. Il curriculum è adatto ai principianti e copre strumenti come TensorFlow e PyTorch, oltre all'etica nell'IA

🌐 Supporto multilingue

Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)

Arabo | Bengalese | Bulgaro | Birmano (Myanmar) | Cinese (semplificato) | Cinese (tradizionale, Hong Kong) | Cinese (tradizionale, Macau) | Cinese (tradizionale, Taiwan) | Croato | Ceco | Danese | Olandese | Estone | Finlandese | Francese | Tedesco | Greco | Ebraico | Hindi | Ungherese | Indonesiano | Italiano | Giapponese | Kannada | Coreano | Lituano | Malese | Malayalam | Marathi | Nepalese | Pidgin nigeriano | Norvegese | Persiano (Farsi) | Polacco | Portoghese (Brasile) | Portoghese (Portogallo) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Serbo (Cirillico) | Slovacco | Sloveno | Spagnolo | Swahili | Svedese | Tagalog (Filippino) | Tamil | Telugu | Thailandese | Turco | Ucraino | Urdu | Vietnamita

Se desideri avere ulteriori traduzioni le lingue supportate sono elencate qui

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Cosa imparerai

Mappa mentale del corso

In questo curriculum imparerai:

  • Diversi approcci all'Intelligenza Artificiale, incluso il "buon vecchio" approccio simbolico con Rappresentazione della conoscenza e ragionamento (GOFAI).
  • Reti Neurali e Deep Learning, che sono al cuore dell'IA moderna. Illustreremo i concetti dietro questi importanti argomenti usando codice in due dei framework più popolari - TensorFlow e PyTorch.
  • Architetture neurali per lavorare con immagini e testo. Copriremo modelli recenti ma potremmo essere un po' carenti rispetto allo stato dell'arte.
  • Approcci meno diffusi dell'IA, come Algoritmi genetici e Sistemi multi-agente.

Cosa non tratteremo in questo curriculum:

Trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn

Per un'introduzione graduale agli argomenti IA nel cloud puoi considerare di seguire il percorso di apprendimento Get started with artificial intelligence on Azure.

Contenuto

Link della lezione PyTorch/Keras/TensorFlow Laboratorio
0 Configurazione del corso Configura il tuo ambiente di sviluppo
I Introduzione all'IA
01 Introduzione e storia dell'IA - -
II IA simbolica
02 Rappresentazione della conoscenza e Sistemi esperti Sistemi esperti / Ontologia /Grafo concettuale
III Introduzione alle reti neurali
03 Perceptron Notebook Laboratorio
04 Perceptrone multistrato e creazione del nostro framework Notebook Laboratorio
05 Introduzione ai framework (PyTorch/TensorFlow) e sovradattamento PyTorch / Keras / TensorFlow Laboratorio
IV Visione Artificiale PyTorch / TensorFlow Esplora la Visione Artificiale su Microsoft Azure
06 Introduzione alla Computer Vision. OpenCV Notebook Laboratorio
07 Reti Neurali Convoluzionali & Architetture CNN PyTorch /TensorFlow Laboratorio
08 Reti pre-addestrate e apprendimento per trasferimento and Trucchi di addestramento PyTorch / TensorFlow Laboratorio
09 Autoencoder e VAE PyTorch / TensorFlow
10 Reti Generative Avversarie & Trasferimento di Stile Artistico PyTorch / TensorFlow
11 Rilevamento oggetti TensorFlow Laboratorio
12 Segmentazione Semantica. U-Net PyTorch / TensorFlow
V Elaborazione del Linguaggio Naturale PyTorch /TensorFlow Esplora l'elaborazione del linguaggio naturale su Microsoft Azure
13 Rappresentazione del testo. BoW/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 Embedding semantici delle parole. Word2Vec e GloVe PyTorch / TensorFlow
15 Modellazione del linguaggio. Addestrare i propri embedding PyTorch / TensorFlow Laboratorio
16 Reti Neurali Ricorrenti PyTorch / TensorFlow
17 Reti Ricorrenti Generative PyTorch / TensorFlow Laboratorio
18 Transformers. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 Riconoscimento delle entità nominate TensorFlow Laboratorio
20 Grandi modelli linguistici, programmazione dei prompt e compiti few-shot PyTorch
VI Altre tecniche di IA
21 Algoritmi genetici Notebook
22 Apprendimento per rinforzo profondo PyTorch /TensorFlow Laboratorio
23 Sistemi multi-agente
VII Etica dell'IA
24 Etica dell'IA e IA responsabile Microsoft Learn: Principi per un'IA responsabile
IX Extra
25 Reti multimodali, CLIP e VQGAN Notebook

Ogni lezione contiene

  • Materiale di lettura preliminare
  • Notebook Jupyter eseguibili, spesso specifici per il framework (PyTorch o TensorFlow). Il notebook eseguibile contiene anche molto materiale teorico, quindi per comprendere l'argomento è necessario consultare almeno una versione del notebook (o PyTorch o TensorFlow).
  • Laboratori disponibili per alcuni argomenti, che offrono l'opportunità di provare ad applicare il materiale appreso a un problema specifico.
  • Alcune sezioni contengono link a MS Learn moduli che coprono argomenti correlati.

Per iniziare

🎯 Nuovo nell'IA? Inizia qui!

Se sei completamente nuovo all'IA e vuoi esempi rapidi e pratici, dai un'occhiata ai nostri Esempi per principianti! Questi includono:

  • 🌟 Hello AI World - Il tuo primo programma di IA (riconoscimento di pattern)
  • 🧠 Simple Neural Network - Costruisci una rete neurale da zero
  • 🖼️ Image Classifier - Classifica immagini con commenti dettagliati
  • 💬 Sentiment del testo - Analizza testo positivo/negativo

These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum.

📚 Configurazione del curriculum completo

Follow these steps:

Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page.

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Una nota sui quiz: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella Quiz-app in etc\quiz-app, o Online qui They are linked from within the lessons the quiz app can be run locally or deployed to Azure; follow the instruction in the quiz-app folder. They are gradually being localized.

Aiuto richiesto

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