Inteligencia artificial para principiantes: un plan de estudios


IA para principiantes: nota de boceto de @girlie_mac

¡Explore el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) con nuestro plan de estudios de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El plan de estudios es apto para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como la ética en la IA.

lo que aprenderás

Mapa mental del curso

En este plan de estudios, aprenderá:

Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluido el "viejo" enfoque simbólico con representación del conocimiento y razonamiento (GOFAI).
Redes neuronales y aprendizaje profundo , que son el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos importantes temas utilizando código en dos de los marcos más populares: TensorFlow y PyTorch.
Arquitecturas neuronales para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos los modelos recientes, pero es posible que falte un poco en lo último en tecnología.
Enfoques de IA menos populares, como los algoritmos genéticos y los sistemas multiagente .

Lo que no cubriremos en este plan de estudios:

Encuentre todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn

Casos de negocio sobre el uso de la IA en los negocios . Considere tomar la ruta de aprendizaje Introducción a la IA para usuarios empresariales en Microsoft Learn o AI Business School, desarrollada en cooperación con INSEAD.
Aprendizaje automático clásico , que está bien descrito en nuestro plan de estudios de aprendizaje automático para principiantes.
Aplicaciones prácticas de IA creadas mediante servicios cognitivos . Para esto, te recomendamos comenzar con los módulos Microsoft Learn para visión, procesamiento de lenguaje natural, IA generativa con Azure OpenAI Service y otros.
Marcos de trabajo en la nube de ML específicos, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric o Azure Databricks. Considere la posibilidad de usar las rutas de aprendizaje Crear y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning y Crear y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Databricks.
IA conversacional y Chat Bots . Existe una ruta de aprendizaje separada para Crear soluciones de IA conversacionales y también puede consultar esta publicación de blog para obtener más detalles.
Matemáticas profundas detrás del aprendizaje profundo. Para ello, recomendamos Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en https://www.deeplearningbook.org/.

Para obtener una introducción suave a los temas de IA en la nube , puede considerar tomar la guía Introducción a la inteligencia artificial en Azure Learning Path.

Contenido

	Enlace de lección	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laboratorio
0	Configuración del curso	Configure su entorno de desarrollo
I	Introducción a la IA
01	Introducción e historia de la IA	-	-
II	IA simbólica
02	Representación del conocimiento y sistemas expertos	Sistemas expertos / Ontología / Gráfico conceptual
III	Introducción a las redes neuronales
03	perceptrón	Computadora portátil	Laboratorio
04	Perceptrón multicapa y creación de nuestro propio marco	Computadora portátil	Laboratorio
05	Introducción a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) y sobreajuste	PyTorch/Keras/TensorFlow	Laboratorio
IV	Visión por computadora	PyTorch/TensorFlow	Explora la visión por computadora en Microsoft Azure
06	Introducción a la visión por computadora. OpenCV	Computadora portátil	Laboratorio
07	Redes neuronales convolucionales y arquitecturas CNN	PyTorch/TensorFlow	Laboratorio
08	Redes previamente entrenadas y trucos de aprendizaje y capacitación por transferencia	PyTorch/TensorFlow	Laboratorio
09	Autocodificadores y VAE	PyTorch/TensorFlow
10	Redes generativas de confrontación y transferencia de estilos artísticos	PyTorch/TensorFlow
11	Detección de objetos	TensorFlow	Laboratorio
12	Segmentación semántica. U-Net	PyTorch/TensorFlow
V	Procesamiento del lenguaje natural	PyTorch/TensorFlow	Explore el procesamiento del lenguaje natural en Microsoft Azure
13	Representación de texto. Arco/TF-IDF	PyTorch/TensorFlow
14	Incorporaciones de palabras semánticas. Word2Vec y guante	PyTorch/TensorFlow
15	Modelado del lenguaje. Entrenando tus propias incrustaciones	PyTorch/TensorFlow	Laboratorio
16	Redes neuronales recurrentes	PyTorch/TensorFlow
17	Redes Generativas Recurrentes	PyTorch/TensorFlow	Laboratorio
18	Transformadores. BERT.	PyTorch/TensorFlow
19	Reconocimiento de entidad nombrada	TensorFlow	Laboratorio
20	Modelos de lenguaje grandes, programación rápida y tareas de pocas posibilidades	PyTorch
VI	Otras técnicas de IA
21	Algoritmos genéticos	Computadora portátil
22	Aprendizaje por refuerzo profundo	PyTorch/TensorFlow	Laboratorio
23	Sistemas multiagente
VII	Ética de la IA
24	Ética de la IA e IA responsable	Microsoft Learn: principios de IA responsable
IX	Extras
25	Redes multimodales, CLIP y VQGAN	Computadora portátil

Cada lección contiene

Material de lectura previa
Cuadernos ejecutables de Jupyter, que suelen ser específicos del marco ( PyTorch o TensorFlow ). El cuaderno ejecutable también contiene una gran cantidad de material teórico, por lo que para comprender el tema es necesario revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
Laboratorios disponibles para algunos temas, que le brindan la oportunidad de intentar aplicar el material que ha aprendido a un problema específico.
Algunas secciones contienen enlaces a módulos de MS Learn que cubren temas relacionados.

Empezando

Hemos creado una lección de configuración para ayudarle a configurar su entorno de desarrollo. - ¡Para los educadores, también hemos creado una lección sobre configuración del plan de estudios!
Cómo ejecutar el código en un VSCode o Codepace

Siga estos pasos:

Bifurcar el repositorio: haga clic en el botón "Bifurcar" en la esquina superior derecha de esta página.

Clonar el repositorio: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

No olvide marcar con estrella (?) este repositorio para encontrarlo más fácilmente más adelante.

Conoce a otros estudiantes

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cuestionarios

Una nota sobre los cuestionarios : todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etcquiz-app. Están vinculados desde las lecciones; la aplicación del cuestionario se puede ejecutar localmente o implementar en Azure; Siga las instrucciones en la carpeta quiz-app . Poco a poco se están localizando.