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| AI For Beginners - Sketchnote par @girlie_mac |
Explorez le monde de l'Intelligence Artificielle (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il comprend des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
Arabe | Bengali | Bulgare | Birman (Myanmar) | Chinois (Simplifié) | Chinois (Traditionnel, Hong Kong) | Chinois (Traditionnel, Macao) | Chinois (Traditionnel, Taiwan) | Croate | Tchèque | Danois | Néerlandais | Estonien | Finnois | Français | Allemand | Grec | Hébreu | Hindi | Hongrois | Indonésien | Italien | Japonais | Kannada | Coréen | Lituanien | Malais | Malayalam | Marathi | Népalais | Pidgin Nigeria | Norvégien | Persan (Farsi) | Polonais | Portugais (Brésil) | Portugais (Portugal) | Pendjabi (Gurmukhi) | Roumain | Russe | Serbe (Cyrillique) | Slovaque | Slovène | Espagnol | Swahili | Suédois | Tagalog (Philippin) | Tamoul | Telugu | Thaï | Turc | Ukrainien | Urdu | Vietnamien
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Ce dépôt inclut plus de 50 traductions, ce qui augmente significativement la taille du téléchargement. Pour cloner sans les traductions, utilisez le 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"Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.
Si vous souhaitez que d'autres langues de traduction soient ajoutées, les langues prises en charge sont listées ici
Dans ce programme, vous apprendrez :
- Différentes approches de l'intelligence artificielle, y compris l'approche symbolique "classique" avec la représentation des connaissances et le raisonnement (GOFAI).
- Les réseaux de neurones et l'apprentissage profond, qui sont au cœur de l'IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants en codant dans deux des frameworks les plus populaires - TensorFlow et PyTorch.
- Les architectures neuronales pour travailler avec les images et le texte. Nous couvrirons les modèles récents, même si cela peut manquer un peu des dernières avancées.
- Les approches IA moins populaires, comme les algorithmes génétiques et les systèmes multi-agents.
Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :
Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn
- Les cas d'utilisation de l’IA en entreprise. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier sur Microsoft Learn, ou AI Business School, développé en coopération avec INSEAD.
- Le Machine Learning classique, bien décrit dans notre programme Machine Learning for Beginners.
- Les applications pratiques d’IA construites en utilisant les Services cognitifs. Pour cela, nous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la vision, le traitement du langage naturel, IA générative avec Azure OpenAI Service et autres.
- Les frameworks cloud spécifiques au ML, tels que Azure Machine Learning, Microsoft Fabric ou Azure Databricks. Envisagez d’utiliser les parcours Créer et exploiter des solutions de ML avec Azure Machine Learning et Créer et exploiter des solutions ML avec Azure Databricks.
- L’IA conversationnelle et les chatbots. Il existe un parcours d’apprentissage séparé Créer des solutions d’IA conversationnelle, et vous pouvez aussi consulter cet article de blog pour plus de détails.
- Les mathématiques approfondies derrière l'apprentissage profond. Pour cela, nous recommandons Deep Learning d’Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, disponible également en ligne sur https://www.deeplearningbook.org/.
Pour une introduction en douceur aux thèmes de l'IA dans le cloud, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure.
- Matériel de pré-lecture
- Carnets Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (PyTorch ou TensorFlow). Le carnet exécutable contient également beaucoup de matériel théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez parcourir au moins une version du carnet (soit PyTorch, soit TensorFlow).
- Laboratoires disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'occasion d'essayer d'appliquer le matériel que vous avez appris à un problème spécifique.
- Certaines sections contiennent des liens vers des modules MS Learn qui couvrent des sujets connexes.
Si vous êtes complètement novice en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos Exemples adaptés aux débutants ! Ceux-ci incluent :
- 🌟 Hello AI World - Votre premier programme d'IA (reconnaissance de motifs)
- 🧠 Réseau de neurones simple - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro
- 🖼️ Classificateur d'images - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
- 💬 Analyse du sentiment du texte - Analysez les textes positifs/négatifs
Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts de l'IA avant de plonger dans le programme complet.
- Nous avons créé une leçon d'installation pour vous aider à configurer votre environnement de développement.
- Pour les éducateurs, nous avons également créé une leçon de configuration du programme !
- Comment exécuter le code dans VSCode ou un Codespace
Suivez ces étapes :
Forker le dépôt : cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
Cloner le dépôt : git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
N'oubliez pas de mettre une étoile (🌟) à ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
Rejoignez notre serveur Discord officiel AI pour rencontrer et réseauter avec d'autres apprenants suivant ce cours et obtenir de l'aide.
Si vous avez des retours produit ou des questions pendant votre apprentissage, visitez notre Forum développeurs Azure AI Foundry
Une note au sujet des quiz : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou en ligne ici Ils sont liés depuis les leçons, l'application quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier
quiz-app. Ils sont progressivement localisés.
Avez-vous des suggestions ou avez-vous trouvé des fautes d’orthographe ou des erreurs dans le code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.
- ✍️ Auteur principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Éditeur: Jen Looper, PhD
- 🎨 Illustratrice Sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Créateurs de quiz: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Contributeurs principaux: Evgenii Pishchik
Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez :
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Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés dans les discussions sur MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont bienvenues et où les connaissances sont librement partagées.
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Avertissement :
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