 |
|---|
| AI For Beginners - Скетчноут від @girlie_mac |
Відкрийте для себе світ Штучного Інтелекту (ШІ) за допомогою нашої 12-тижневої програми з 24 уроків! Вона включає практичні уроки, вікторини та лабораторні роботи. Програма дружня до початківців і охоплює інструменти, такі як TensorFlow і PyTorch, а також етику в ШІ.
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
Віддаєте перевагу клонувати локально?
Цей репозиторій містить більше 50 мовних перекладів, що суттєво збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте 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"Це дає все необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.
Якщо ви бажаєте додаткових перекладів, підтримувані мови наведені тут
У цій навчальній програмі ви дізнаєтесь:
- Різні підходи до штучного інтелекту, включаючи «добрий старий» символічний підхід із представленням знань та логічним виведенням (GOFAI).
- Нейронні мережі та глибоке навчання, які є основою сучасного ШІ. Ми проілюструємо концепції цих важливих тем за допомогою коду на двох найпопулярніших фреймворках - TensorFlow та PyTorch.
- Нейронні архітектури для роботи з зображеннями та текстом. Ми розглянемо останні моделі, хоча можливо трохи не в повній відповідності з найсучаснішими технологіями.
- Менш популярні підходи до ШІ, такі як генетичні алгоритми та багатоагентні системи.
Що ми не охоплюємо в цій навчальній програмі:
Знайдіть усі додаткові ресурси для цього курсу в нашій колекції Microsoft Learn
- Бізнес-кейси використання ШІ в бізнесі. Рекомендуємо пройти шлях навчання Вступ до ШІ для бізнес-користувачів на Microsoft Learn, або AI Business School, розроблений у співпраці з INSEAD.
- Класичне машинне навчання, яке добре описане в нашій навчальній програмі Machine Learning for Beginners.
- Практичні застосування ШІ, побудовані на основі Cognitive Services. Для цього рекомендуємо розпочати з модулів Microsoft Learn для комп’ютерного зору, обробки природної мови, Генеративний ШІ з Azure OpenAI Service та інші.
- Специфічні ML хмарні фреймворки, такі як Azure Machine Learning, Microsoft Fabric або Azure Databricks. Розгляньте використання шляхів навчання Створення та управління рішеннями машинного навчання з Azure Machine Learning та Створення та управління рішеннями машинного навчання з Azure Databricks.
- Розмовний ШІ та чат-боти. Існує окремий шлях навчання Створення розмовних рішень на основі ШІ, також ви можете звернутися до цього блогу для детальнішої інформації.
- Глибока математика за глибоким навчанням. Для цього рекомендуємо книгу Deep Learning Іена Гудфеллоу, Йошуа Бенджіо та Аарона Курвіля, яка також доступна онлайн за адресою https://www.deeplearningbook.org/.
Для легкого вступу до тем ШІ в хмарі рекомендуємо пройти шлях навчання Початок роботи зі штучним інтелектом на Azure.
- Матеріали для передчитування
- Виконувані Jupyter ноутбуки, які часто специфічні для фреймворку (PyTorch або TensorFlow). Виконуваний ноутбук також містить багато теоретичного матеріалу, тому для розуміння теми потрібно пройти принаймні одну версію ноутбука (або PyTorch, або TensorFlow).
- Лабораторні роботи, доступні для деяких тем, які дають можливість спробувати застосувати вивчений матеріал до конкретної задачі.
- Деякі розділи містять посилання на модулі MS Learn, що охоплюють пов’язані теми.
Якщо ви зовсім новачок у штучному інтелекті і хочете швидкі та практичні приклади, перегляньте наші Приклади для початківців! Вони включають:
- 🌟 Hello AI World — ваша перша програма ІІ (розпізнавання шаблонів)
- 🧠 Проста нейронна мережа — побудуйте нейронну мережу з нуля
- 🖼️ Класифікатор зображень — класифікація зображень з докладними коментарями
- 💬 Аналіз настрою тексту — аналіз позитивного/негативного тексту
Ці приклади допоможуть вам зрозуміти концепції штучного інтелекту перед вивченням повного курсу.
- Ми створили урок із налаштування, щоб допомогти вам із налаштуванням середовища розробки.
- Для викладачів ми також створили курс з налаштування навчальної програми!
- Як запустити код у VSCode або Codespace
Дотримуйтесь цих кроків:
Форкніть репозиторій: Натисніть кнопку "Fork" у правому верхньому куті цієї сторінки.
Клонуйте репозиторій: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Не забудьте поставити зірочку (🌟) цьому репозиторію, щоб легше було знайти пізніше.
Приєднуйтесь до нашого офіційного Discord сервера AI, щоб зустрітися та спілкуватись з іншими учнями, які проходять цей курс, і отримати підтримку.
Якщо у вас є відгуки або питання щодо продукту під час розробки, відвідайте наш Azure AI Foundry Developer Forum
Примітка про тести: Усі тести містяться у папці Quiz-app в etc\quiz-app, або онлайн тут Вони пов’язані з уроками, додаток для тестування можна запускати локально або розгортати в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці
quiz-app. Поступово вони локалізуються.
Чи маєте пропозиції або знайшли орфографічні чи кодові помилки? Створіть issue або_PULL_ запит.
- ✍️ Основний автор: Дмитро Сошников, PhD
- 🔥 Редактор: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ілюстратор скетчноутів: Tomomi Imura
- ✅ Створювач тестів: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Головні учасники: Evgenii Pishchik
Наша команда створює й інші курси! Перегляньте:
-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}
Якщо ви застрягли або маєте питання про створення додатків зі штучним інтелектом, приєднуйтеся до інших учнів та досвідчених розробників у дискусіях про MCP. Це підтримуюча спільнота, де запитання вітаються, а знання вільно поширюються.
Якщо у вас є відгуки або помилки під час розробки, відвідайте:
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми докладаємо зусиль для забезпечення точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.