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人工智能入门 - 课程大纲

 由 (@girlie_mac) 绘制的草图
人工智能入门 - 草图由 @girlie_mac 绘制

通过我们的 12 周、24 节课程大纲,探索人工智能AI的世界课程包括实践课程、测验和实验室适合初学者涵盖了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,以及 AI 的伦理问题。

你将学到什么

课程思维导图

在本课程中,你将学习:

  • 人工智能的不同方法,包括“传统的”基于符号的知识表示和推理方法(GOFAI)。
  • 神经网络深度学习,它们是现代 AI 的核心。我们将使用两种最流行的框架 TensorFlowPyTorch 的代码来说明这些重要主题背后的概念。
  • 用于处理图像和文本的神经网络架构。我们将涵盖一些最新的模型,但可能不包括最前沿的内容。
  • 不太流行的 AI 方法,例如遗传算法多智能体系统

本课程不包括以下内容:

在我们的 Microsoft Learn 资源集合中找到本课程的所有附加资源

如果想要轻松了解 云端 AI 主题,可以学习 在 Azure 上开始人工智能之旅 学习路径。

课程内容

课程链接 PyTorch/Keras/TensorFlow 实验室
0 课程设置 设置开发环境
I AI 简介
01 AI 简介与历史 - -
II 符号 AI
02 知识表示与专家系统 专家系统 / 本体论 /概念图
III 神经网络简介
03 感知机 Notebook 实验室
04 多层感知机与创建我们自己的框架 Notebook 实验室
05 框架简介PyTorch/TensorFlow与过拟合 PyTorch / Keras / TensorFlow 实验室
IV 计算机视觉 PyTorch / TensorFlow 在 Microsoft Azure 上探索计算机视觉
06 计算机视觉简介. OpenCV Notebook 实验室
07 卷积神经网络 & CNN 架构 PyTorch /TensorFlow 实验室
08 预训练网络和迁移学习训练技巧 PyTorch / TensorFlow 实验
09 自动编码器和变分自动编码器 (VAEs) PyTorch / TensorFlow
10 生成对抗网络 (GANs) 和艺术风格迁移 PyTorch / TensorFlow
11 目标检测 TensorFlow 实验
12 语义分割. U-Net PyTorch / TensorFlow
V 自然语言处理 PyTorch /TensorFlow 在 Microsoft Azure 上探索自然语言处理
13 文本表示. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 语义词嵌入. Word2Vec 和 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 语言建模. 训练自己的嵌入 PyTorch / TensorFlow 实验
16 循环神经网络 (RNN) PyTorch / TensorFlow
17 生成循环网络 PyTorch / TensorFlow 实验
18 Transformer. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 命名实体识别 (NER) TensorFlow 实验
20 大型语言模型、提示编程和少样本任务 PyTorch
VI 其他 AI 技术
21 遗传算法 Notebook
22 深度强化学习 PyTorch /TensorFlow 实验
23 多智能体系统
VII AI伦理
24 AI伦理与负责任的AI Microsoft Learn: 负责任的AI原则
IX 额外内容
25 多模态网络、CLIP 和 VQGAN Notebook

每节课包含

  • 预读材料
  • 可执行的 Jupyter Notebook通常针对特定框架PyTorchTensorFlow)。可执行的 Notebook 还包含大量理论内容,因此要理解主题,您需要至少阅读一个版本的 NotebookPyTorch 或 TensorFlow
  • 实验:部分主题提供实验,您可以尝试将所学内容应用于具体问题。
  • 部分章节包含链接到 MS Learn 模块,涵盖相关主题。

入门指南

按照以下步骤操作:

Fork 仓库:点击页面右上角的 "Fork" 按钮。

克隆仓库:git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

别忘了给这个仓库加星标 (🌟),方便以后找到。

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测验

关于测验的说明:所有测验都存储在 etc\quiz-app 文件夹中的 Quiz-app 文件夹内。它们通过课程内容链接到测验应用程序,该应用程序可以在本地运行或部署到 Azure请按照 quiz-app 文件夹中的说明操作。测验正在逐步进行本地化。

寻求帮助

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