 |
|---|
| AI Kezdőknek - Sketchnote @girlie_mac tollából |
Fedezd fel a Mesterséges Intelligencia (AI) világát 12 hetes, 24 leckéből álló tananyagunkkal! Tartalmaz gyakorlati leckéket, kvízeket és laborokat. A tananyag kezdők számára is barátságos, és olyan eszközöket fed le, mint a TensorFlow és PyTorch, valamint az AI etikai vonatkozásait.
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
Inkább helyben klónoznád?
Ez a tároló 50+ nyelvi fordítást tartalmaz, mely jelentősen növeli a letöltési méretet. Ha fordítások nélkül szeretnéd klónozni, használj sparse checkout-ot:
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"Így megkapod mindazt, amire szükséged van a kurzus befejezéséhez, sokkal gyorsabb letöltéssel.
Ha további fordítási nyelveket szeretnél támogatni, azok listája megtalálható itt
Ebben a tananyagban megtanulod:
- A mesterséges intelligencia különböző megközelítéseit, beleértve a „jó öreg” szimbolikus megközelítést a Tudásreprezentációval és az érveléssel (GOFAI).
- A Neuronhálózatokat és a Mélytanulást, amelyek a modern AI magját képezik. Ezek mögötti fogalmakat két népszerű keretrendszer - a TensorFlow és a PyTorch - kódpéldái segítségével illusztráljuk.
- Neuronális architektúrákat képek és szövegek feldolgozásához. Megvizsgáljuk a legújabb modelleket, bár lehet, hogy nem teljesen fedjük a legkorszerűbb állapotot.
- Kevésbé népszerű AI megközelítéseket, mint például a Genetikus algoritmusok és a Többügynökös rendszerek.
Mit nem fedünk le ebben a tananyagban:
Az összes további forrást megtalálod a Microsoft Learn gyűjteményünkben
- Az üzleti alkalmazási eseteket az AI terén. Érdemes megnézni az Introduction to AI for business users tanulási utat a Microsoft Learn-en, vagy az AI Business School kurzust, amelyet az INSEAD közreműködésével fejlesztettek.
- A klasszikus gépi tanulást, amit jól tárgyal a mi Machine Learning for Beginners Curriculum anyagunk.
- Gyakorlati AI alkalmazásokat, melyeket Kognitív Szolgáltatások segítségével építenek. Ehhez ajánljuk a Microsoft Learn moduljait például képfeldolgozás, természetes nyelvfeldolgozás, Generatív AI az Azure OpenAI szolgáltatással és más témákban.
- Konkrét ML felhőplatformokat, például Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, vagy Azure Databricks. Használhatod a Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning és a Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks tanulási utakat.
- Beszélgető AI-t és Chat Botokat. Külön van egy Create conversational AI solutions nevű tanulási út, továbbá erre a blogbejegyzésre is hivatkozhatsz részletesebb információért.
- A mélytanulás mögötti mély matematikát. Ehhez ajánljuk Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville írását, a Deep Learning könyvet, amely elérhető online is a https://www.deeplearningbook.org/ címen.
Az AI a felhőben témák finom bevezetésére érdemes megfontolni a Get started with artificial intelligence on Azure tanulási utat.
- Előzetes olvasmány
- Futtatható Jupyter jegyzetfüzetek, amelyek gyakran specifikusak a keretrendszerhez (PyTorch vagy TensorFlow). A futtatható jegyzetfüzet sok elméleti anyagot is tartalmaz, így a téma megértéséhez legalább az egyik verzióját végig kell menni (akár PyTorch, akár TensorFlow).
- Egyes témákhoz Laborok állnak rendelkezésre, amelyek lehetőséget adnak arra, hogy a megtanult anyagot egy konkrét problémán próbáld ki.
- Néhány szakasz tartalmaz linkeket a MS Learn modulokhoz, amelyek kapcsolódó témákat fednek le.
Ha teljesen új vagy az MI-ben, és gyors, gyakorlati példákat szeretnél, nézd meg a Kezdők Baráti Példáit! Ezek tartalmazzák:
- 🌟 Hello AI World - Az első MI programod (mintafelismerés)
- 🧠 Egyszerű Neurális Hálózat - Építs neurális hálózatot a nulláról
- 🖼️ Képosztályozó - Osztályozz képeket részletes kommentárokkal
- 💬 Szöveges Hangulat - Pozitív/negatív szövegek elemzése
Ezek a példák arra szolgálnak, hogy megértsd az MI alapjait, mielőtt belevágsz a teljes tananyagba.
- Létrehoztunk egy beállítási leckét, hogy segítsünk a fejlesztőkörnyezeted beállításában. - Oktatóknak is készítettünk egy tananyagsorozat beállítási leckét!
- Hogyan futtasd a kódot VSCode-ban vagy Codespace-ben
Kövesd ezeket a lépéseket:
Forkold a repót: Kattints a "Fork" gombra az oldal jobb felső sarkában.
Klonozd a repót: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Ne felejtsd el megjelölni (🌟) ezt a repót, hogy később könnyebben megtaláld.
Csatlakozz a hivatalos AI Discord szerverünkhöz, hogy találkozz és hálózatba lépj más, a kurzust végző tanulókkal, valamint itt segítséget is kaphatsz.
Ha visszajelzésed vagy kérdésed van a termékkel kapcsolatban építés közben, látogasd meg az Azure AI Foundry Fejlesztői Fórum oldalát.
Megjegyzés a kvízekhez: Minden kvíz az Quiz-app mappában található az etc\quiz-app útvonalon, vagy Online itt. Ezek linkelve vannak a leckékből, a kvízalkalmazás futtatható helyileg vagy telepíthető az Azure-ra; kövesd a
quiz-appmappa utasításait. Folyamatosan lokalizáljuk őket.
Van javaslatod, vagy találtál helyesírási vagy kódhibákat? Nyiss hibajegyet vagy készíts pull request-et.
- ✍️ Fő szerző: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Szerkesztő: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote illusztrátor: Tomomi Imura
- ✅ Kvíz készítő: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Fő közreműködők: Evgenii Pishchik
A csapatunk más tananyagokat is készít! Tekintsd meg:
-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}
Ha elakadsz, vagy kérdésed van az MI alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban, csatlakozz más tanulókhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP-ről szóló beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések megengedettek és a tudás szabadon megosztott.
Ha termékvisszajelzésed vagy hiba esetén építés közben, látogasd meg az alábbi fórumot:
Nyilatkozat: Ezt a dokumentumot az AI fordító szolgáltatás, a Co-op Translator segítségével fordítottuk le. Míg a pontosságra törekszünk, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum a saját nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kiemelten fontos információk esetén professzionális emberi fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget az ebből eredő félreértésekért vagy félreértelmezésekért.