 |
|---|
| AI For Beginners - Скетчноут от @girlie_mac |
Проучете света на Изкуствения интелект (ИИ) с нашето 12-седмично учебно съдържание от 24 урока! То включва практични уроци, викторини и лабораторни упражнения. Учебната програма е подходяща за начинаещи и обхваща инструменти като TensorFlow и PyTorch, както и етика в ИИ.
Арабски | Бенгалски | Български | Бирмански (Мианмар) | Китайски (опростен) | Китайски (традиционен, Хонконг) | Китайски (традиционен, Макао) | Китайски (традиционен, Тайван) | Хърватски | Чешки | Датски | Холандски | Естонски | Фински | Френски | Немски | Гръцки | Иврит | Хинди | Унгарски | Индонезийски | Италиански | Японски | Канада | Кхмерски | Корейски | Литовски | Малайски | Малаялам | Марати | Непалски | Нигерийски пиджин | Норвежки | Персийски (фарси) | Полски | Португалски (Бразилия) | Португалски (Португалия) | Пенджабски (Гурумухи) | Румънски | Руски | Сръбски (кирилица) | Словашки | Словенски | Испански | Суахили | Шведски | Тагалог (Филипински) | Тамилски | Телугу | Тайски | Турски | Украински | Урду | Виетнамски
Предпочитате да клонирате локално?
Този репозиторий включва над 50 езикови превода, което значително увеличава размера на изтеглянето. Ако искате да клонирате без преводи, използвайте sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Това ви дава всичко необходимо за завършване на курса с много по-бързо изтегляне.
Ако желаете допълнителни преводи, поддържаните езици са изброени тук
В тази учебна програма ще научите:
- Различни подходи към Изкуствения интелект, включително "стария добър" символен подход с Представяне на знания и разсъждение (GOFAI).
- Невронни мрежи и Дълбоко обучение, които са в основата на съвременния ИИ. Ще илюстрираме концепциите зад тези важни теми с примери в два от най-популярните фреймуъркове - TensorFlow и PyTorch.
- Невронни архитектури за работа с изображения и текст. Ще покрием съвременни модели, но може да има лек недостиг в най-новите постижения.
- По-малко популярни подходи в ИИ, като Генетични алгоритми и Мултиагентни системи.
Какво няма да разглеждаме в тази учебна програма:
Намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата колекция в Microsoft Learn
- Бизнес казуси за използване на ИИ в бизнеса. Обмислете да преминете обучителния път Въведение в ИИ за бизнес потребители в Microsoft Learn, или AI Business School, разработен в сътрудничество с INSEAD.
- Класическо машинно обучение, което е добре описано в нашата учебна програма Машинно обучение за начинаещи.
- Практически приложения на ИИ, изградени с помощта на Когнитивни услуги. За тях препоръчваме да започнете с модули в Microsoft Learn за визия, обработка на естествен език, Генеративен ИИ с Azure OpenAI Service и други.
- Специфични ML облачни фреймуъркове, като Azure Machine Learning, Microsoft Fabric или Azure Databricks. Помислете да използвате учебните пътеки Създаване и управление на решения за машинно обучение с Azure Machine Learning и Създаване и управление на решения за машинно обучение с Azure Databricks.
- Разговорен ИИ и чат ботове. Има отделна учебна пътека Създаване на разговорни ИИ решения, а също така може да се консултирате и с този блог пост за повече детайли.
- Дълбоката математика зад дълбокото обучение. За тази цел препоръчваме книгата Deep Learning от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio и Aaron Courville, която е налична и онлайн на https://www.deeplearningbook.org/.
За леко въведение в темите за ИИ в облака, можете да преминете учебната пътека Започнете с изкуствен интелект в Azure.
- Материал за предварително четене
- Изпълними Jupyter тетрадки, които често са специфични за рамката (PyTorch или TensorFlow). Изпълнимата тетрадка съдържа също много теоретичен материал, затова за да разберете темата, трябва да преминете поне през една версия на тетрадката (или PyTorch, или TensorFlow).
- Лабораторни упражнения налични за някои теми, които ви дават възможност да опитате да приложите научения материал към конкретен проблем.
- Някои раздели съдържат връзки към модули в MS Learn, разглеждащи свързани теми.
Ако сте напълно нови в ИИ и искате бързи, практични примери, разгледайте нашите Примери за начинаещи! Те включват:
- 🌟 Hello AI World - Вашата първа ИИ програма (разпознаване на шаблони)
- 🧠 Проста невронна мрежа - Създайте невронна мрежа от нулата
- 🖼️ Класификатор на изображения - Класифицирайте изображения с подробни коментари
- 💬 Текстов анализ на настроение - Анализирайте положителен/отрицателен текст
Тези примери са създадени да ви помогнат да разберете концепциите на ИИ преди да се потопите в пълната учебна програма.
- Създадохме урок за настройка, който да ви помогне с конфигурирането на вашата развойна среда. - За преподаватели също имаме урок за настройка на учебната програма!
- Как да изпълнявате кода във VSCode или Codespace
Следвайте тези стъпки:
Форкнете хранилището: Кликнете върху бутона „Fork“ в горния десен ъгъл на тази страница.
Клонирайте хранилището: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забравяйте да добавите звезда (🌟) към това хранилище, за да го намерите по-лесно по-късно.
Присъединете се към нашия официален AI Discord сървър, за да се срещнете и работите в мрежа с други учащи по този курс и да получите подкрепа.
Ако имате обратна връзка или въпроси относно продукта по време на работа, посетете нашия Azure AI Foundry Developer Forum
Забележка за тестовете: Всички тестове се съдържат в папката Quiz-app в etc\quiz-app, или Онлайн тук. Те са свързани от уроците, приложението за тестове може да се изпълнява локално или да се разгръща в Azure; следвайте инструкциите в папката
quiz-app. Постепенно се локализират.
Имате ли предложения или сте намерили правописни или кодови грешки? Подайте въпрос или създайте pull request.
- ✍️ Основен автор: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Редактор: Jen Looper, PhD
- 🎨 Илюстратор на скечовете: Tomomi Imura
- ✅ Създател на тестове: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Основни сътрудници: Evgenii Pishchik
Нашият екип създава и други учебни програми! Вижте:
-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}
Ако срещнете затруднения или имате въпроси относно изграждането на ИИ приложения. Присъединете се към други учащи и опитни разработчици в дискусии за MCP. Това е подкрепяща общност, където въпросите са добре дошли и знанията се споделят свободно.
Ако имате обратна връзка или грешки по време на разработка, посетете:
Отказ от отговорност: Този документ е преведен с помощта на AI преводаческа услуга Co-op Translator. Въпреки че се стараем за точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи могат да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за каквито и да било недоразумения или погрешни тълкувания, произтичащи от използването на този превод.