 |
|---|
| AI For Beginners - Sketchnote โดย @girlie_mac |
สำรวจโลกของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยหลักสูตร 12 สัปดาห์ 24 บทเรียนของเรา! ซึ่งประกอบด้วยบทเรียนเชิงปฏิบัติ, แบบทดสอบ และห้องปฏิบัติการ หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและครอบคลุมเครื่องมือต่างๆ เช่น TensorFlow และ PyTorch รวมถึงจริยธรรมใน AI
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
ต้องการโคลนแบบโลคอล?
รีโพสนี้รวมการแปลภาษากว่า 50 ภาษา ซึ่งเพิ่มขนาดการดาวน์โหลดอย่างมาก หากต้องการโคลนโดยไม่รวมการแปล ให้ใช้ 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"วิธีนี้จะให้ทุกอย่างที่คุณจำเป็นต้องใช้ในการเรียนหลักสูตรนี้โดยดาวน์โหลดได้รวดเร็วขึ้นมาก
ถ้าคุณต้องการให้รองรับการแปลภาษาเพิ่มเติม รายชื่อภาษาที่รองรับสามารถดูได้ที่ ที่นี่
ในหลักสูตรนี้คุณจะได้เรียนรู้:
- แนวทางที่หลากหลายของปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงวิธีแบบ "โบราณ" ที่ใช้สัญลักษณ์กับ การแทนความรู้ และการอนุมาน (GOFAI)
- โครงข่ายประสาทเทียม และ การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ AI สมัยใหม่ เราจะอธิบายแนวคิดเบื้องหลังหัวข้อเหล่านี้ผ่านโค้ดในสองเฟรมเวิร์กที่ได้รับความนิยมมาก - TensorFlow และ PyTorch
- สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียม สำหรับการทำงานกับภาพและข้อความ เราจะครอบคลุมโมเดลล่าสุดแม้อาจจะยังไม่ล้ำหน้าไปถึงขั้นความเป็น state-of-the-art
- แนวทาง AI ที่ไม่เป็นที่นิยมมาก เช่น อัลกอริทึมทางพันธุกรรม และ ระบบตัวแทนหลายตัว
สิ่งที่เราจะไม่ครอบคลุมในหลักสูตรนี้:
ค้นหาแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมทั้งหมดสำหรับหลักสูตรนี้ได้ในคอลเล็กชัน Microsoft Learn ของเรา
- กรณีการใช้งานธุรกิจของ AI ในธุรกิจ พิจารณาการเรียนเส้นทาง แนะนำ AI สำหรับผู้ใช้ธุรกิจ บน Microsoft Learn หรือ AI Business School ที่พัฒนาร่วมกับ INSEAD
- แมชชีนเลิร์นนิงคลาสสิก ซึ่งมีคำอธิบายอย่างดีใน หลักสูตร Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้น
- การประยุกต์ใช้งาน AI เชิงปฏิบัติที่สร้างขึ้นด้วย Cognitive Services สำหรับเรื่องนี้แนะนำให้เริ่มต้นที่โมดูล Microsoft Learn สำหรับ การมองเห็น, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ, Generative AI กับ Azure OpenAI Service และอื่นๆ
- เฟรมเวิร์กคลาวด์เฉพาะทาง ML เช่น Azure Machine Learning, Microsoft Fabric หรือ Azure Databricks พิจารณาใช้เส้นทางการเรียนรู้ สร้างและดำเนินการโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Azure Machine Learning และ สร้างและดำเนินการโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Azure Databricks
- AI เชิงสนทนา และ แชทบอท มีเส้นทางการเรียนรู้แยกต่างหาก สร้างโซลูชัน AI เชิงสนทนา และคุณยังสามารถอ้างอิง โพสต์บล็อกนี้ สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม
- คณิตศาสตร์ลึก ที่อยู่เบื้องหลังการเรียนรู้เชิงลึก สำหรับเรื่องนี้ เราแนะนำ Deep Learning โดย Ian Goodfellow, Yoshua Bengio และ Aaron Courville ซึ่งก็มีเวอร์ชันออนไลน์ที่ https://www.deeplearningbook.org/
สำหรับการแนะนำหัวข้อ AI บนคลาวด์ อย่างนุ่มนวล คุณอาจพิจารณาเส้นทางการเรียนรู้ เริ่มต้นกับปัญญาประดิษฐ์บน Azure
- เอกสารเพื่ออ่านก่อนเรียน
- Jupyter Notebooks ที่สามารถรันได้ ซึ่งมักจะเฉพาะเจาะจงกับเฟรมเวิร์ก (PyTorch หรือ TensorFlow) โน๊ตบุ๊ครันได้ยังมีเนื้อหาทางทฤษฎีมากมาย ดังนั้นเพื่อเข้าใจหัวข้อนี้คุณต้องผ่านโน๊ตบุ๊คอย่างน้อยหนึ่งเวอร์ชัน (ไม่ว่าจะเป็น PyTorch หรือ TensorFlow)
- แลปส์ ที่มีให้ในบางหัวข้อ ซึ่งเปิดโอกาสให้คุณได้ลองประยุกต์ใช้เนื้อหาที่คุณได้เรียนรู้กับปัญหาเฉพาะ
- บางหัวข้อมีลิงก์ไปยังโมดูล MS Learn ที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนั้น ๆ
ถ้าคุณเพิ่งเริ่มเรียนรู้ AI และต้องการตัวอย่างที่ใช้งานได้เร็ว ๆ ดูที่ ตัวอย่างสำหรับผู้เริ่มต้น! ตัวอย่างเหล่านี้ประกอบด้วย:
- 🌟 Hello AI World - โปรแกรม AI แรกของคุณ (การจดจำรูปแบบ)
- 🧠 Simple Neural Network - สร้างโครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่เริ่มต้น
- 🖼️ Image Classifier - จำแนกรูปภาพพร้อมคำอธิบายละเอียด
- 💬 Text Sentiment - วิเคราะห์ความรู้สึกของข้อความเชิงบวก/เชิงลบ
ตัวอย่างเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิด AI ก่อนที่จะเข้าสู่หลักสูตรเต็มรูปแบบ
- เราได้สร้าง บทเรียนตั้งค่าระบบ เพื่อช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา
- สำหรับผู้สอน เราได้สร้าง บทเรียนตั้งค่าหลักสูตร ให้คุณด้วย!
- วิธี รันโค้ดใน VSCode หรือ Codespace
ทำตามขั้นตอนดังนี้:
Fork the Repository: คลิกที่ปุ่ม "Fork" ที่มุมขวาบนของหน้านี้
Clone the Repository: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
อย่าลืมกดดาว (🌟) repo นี้เพื่อจะได้ค้นหาได้ง่ายขึ้นในภายหลัง
เข้าร่วม เซิร์ฟเวอร์ Discord AI อย่างเป็นทางการ เพื่อพบปะและสร้างเครือข่ายกับผู้เรียนคนอื่นที่เรียนคอร์สนี้ และรับการสนับสนุน
หากคุณมีข้อเสนอแนะหรือคำถามขณะพัฒนาผลิตภัณฑ์ เยี่ยมชม Azure AI Foundry Developer Forum
หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ในโฟลเดอร์ Quiz-app ใน etc\quiz-app หรือ ออนไลน์ที่นี่ แบบทดสอบเหล่านี้เชื่อมโยงจากบทเรียนต่าง ๆ แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่องหรือปรับใช้บน Azure; ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์
quiz-appแบบทดสอบกำลังถูกแปลเป็นภาษาต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง
คุณมีคำแนะนำหรือเจอข้อผิดพลาดการสะกดคำหรือโค้ดไหม? แจ้งปัญหาหรือสร้าง pull request ได้เลย
- ✍️ ผู้เขียนหลัก: Dmitry Soshnikov, ปริญญาเอก
- 🔥 บรรณาธิการ: Jen Looper, ปริญญาเอก
- 🎨 นักวาดสเก็ตช์โน้ต: Tomomi Imura
- ✅ ผู้สร้างแบบทดสอบ: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 ผู้ร่วมสร้างหลัก: Evgenii Pishchik
ทีมงานของเราผลิตหลักสูตรอื่น ๆ ด้วย! ลองดู:
-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}
ถ้าคุณติดขัดหรือต้องการคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในการอภิปรายเกี่ยวกับ MCP นี่คือชุมชนที่สนับสนุนซึ่งคำถามเป็นที่ต้อนรับและความรู้ถูกแบ่งปันอย่างอิสระ
ถ้าคุณมีข้อเสนอแนะหรือพบข้อผิดพลาดระหว่างการพัฒนาเยี่ยมชม:
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษาอัตโนมัติ Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้ความถูกต้อง โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้องได้ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งอ้างอิงที่ถูกต้อง สำหรับข้อมูลสำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลโดยผู้เชี่ยวชาญมืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดขึ้นจากการใช้การแปลนี้