初心者のための人工知能 - カリキュラム


初心者のための AI - @girlie_mac によるスケッチノート

12 週間、24 レッスンのカリキュラムで人工知能(AI) の世界を探索しましょう。実践的なレッスン、クイズ、ラボが含まれています。カリキュラムは初心者向けで、TensorFlow や PyTorch などのツールや AI の倫理もカバーしています。

何を学ぶか

コースのマインドマップ

このカリキュラムでは、次のことを学びます。

知識表現と推論 (GOFAI) による「古き良き」象徴的アプローチを含む、人工知能へのさまざまなアプローチ。
ニューラルネットワークとディープラーニングは、現代の AI の中核です。最も人気のある 2 つのフレームワークである TensorFlow と PyTorch のコードを使用して、これらの重要なトピックの背後にある概念を説明します。
画像とテキストを操作するためのニューラルアーキテクチャ。最近のモデルも取り上げますが、最先端のものには少し欠けるかもしれません。
遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムなど、あまり普及していない AI アプローチ。

このカリキュラムで取り上げない内容は次のとおりです。

このコースの追加リソースはすべて Microsoft Learn コレクションで検索できます

AIをビジネスに活用するビジネス事例。 INSEAD と協力して開発された Microsoft Learn のビジネスユーザー向け AI 入門学習パス、つまり AI ビジネススクールの受講を検討してください。
古典的な機械学習。初心者向けの機械学習カリキュラムで詳しく説明されています。
Cognitive Servicesを使用して構築された実用的な AI アプリケーション。このため、ビジョン、自然言語処理、 Azure OpenAI Service を使用した Generative AIなどのモジュール Microsoft Learn から始めることをお勧めします。
Azure Machine Learning、Microsoft Fabric、Azure Databricks などの特定の ML Cloud Frameworks 。「Azure Machine Learning を使用した機械学習ソリューションの構築と運用」および「Azure Databricks を使用した機械学習ソリューションの構築と運用」ラーニングパスの使用を検討してください。
会話型 AIとチャットボット。別の「会話型 AI ソリューションの作成」学習パスがあり、詳細についてはこのブログ投稿を参照することもできます。
深層学習の背後にある深層数学。これについては、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville 著の Deep Learning をお勧めします。この書籍は https://www.deeplearningbook.org/ からオンラインでも入手できます。

クラウドにおける AIのトピックについては、Azure ラーニングパスの「人工知能の概要」を受講することを検討してください。

コンテンツ

	レッスンリンク	PyTorch/Keras/TensorFlow	研究室
0	コース設定	開発環境をセットアップする
私	AI の概要
01	AIの導入と歴史	-	-
Ⅱ	シンボリックAI
02	知識表現とエキスパートシステム	エキスパートシステム/オントロジー/コンセプトグラフ
Ⅲ	ニューラルネットワークの概要
03	パーセプトロン	ノート	研究室
04	多層パーセプトロンと独自フレームワークの作成	ノート	研究室
05	フレームワーク (PyTorch/TensorFlow) とオーバーフィッティングの概要	PyTorch / Keras / TensorFlow	研究室
Ⅳ	コンピュータビジョン	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure でコンピュータービジョンを探索する
06	コンピュータービジョンの紹介。 OpenCV	ノート	研究室
07	畳み込みニューラルネットワークと CNN アーキテクチャ	PyTorch /TensorFlow	研究室
08	事前トレーニングされたネットワークと転移学習およびトレーニングのトリック	PyTorch / TensorFlow	研究室
09	オートエンコーダーとVAE	PyTorch / TensorFlow
10	敵対的生成ネットワークと芸術的スタイルの伝達	PyTorch / TensorFlow
11	物体検出	TensorFlow	研究室
12	セマンティックセグメンテーション。ユーネット	PyTorch / TensorFlow
V	自然言語処理	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure での自然言語処理を探索する
13	テキスト表現。弓/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	意味論的な単語の埋め込み。 Word2Vec と GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	言語モデリング。独自の埋め込みをトレーニングする	PyTorch / TensorFlow	研究室
16	リカレントニューラルネットワーク	PyTorch / TensorFlow
17	生成的リカレントネットワーク	PyTorch / TensorFlow	研究室
18	トランスフォーマー。バート。	PyTorch /TensorFlow
19	固有表現の認識	TensorFlow	研究室
20	大規模な言語モデル、迅速なプログラミング、および少数ショットのタスク	パイトーチ
VI	その他のAI技術
21	遺伝的アルゴリズム	ノート
22	深層強化学習	PyTorch /TensorFlow	研究室
23	マルチエージェントシステム
Ⅶ	AI倫理
24	AI の倫理と責任ある AI	Microsoft Learn: 責任ある AI 原則
IX	エクストラ
25	マルチモーダルネットワーク、CLIP および VQGAN	ノート

各レッスンの内容は、

先読み資料
実行可能な Jupyter Notebook。多くの場合、フレームワーク ( PyTorchまたはTensorFlow ) に固有です。実行可能ノートブックには理論的な資料も多数含まれているため、このトピックを理解するには、少なくとも 1 つのバージョンのノートブック (PyTorch または TensorFlow) を確認する必要があります。
一部のトピックについてはラボが利用可能で、学んだ内容を特定の問題に適用してみる機会が得られます。
一部のセクションには、関連トピックをカバーするMS Learnモジュールへのリンクが含まれています。

はじめる

開発環境のセットアップに役立つセットアップレッスンを作成しました。 - 教育者向けに、カリキュラム設定レッスンも作成しました。
VSCode または Codepace でコードを実行する方法

次の手順に従います。

リポジトリをフォークする: このページの右上隅にある「フォーク」ボタンをクリックします。

リポジトリのクローンを作成します: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

後で見つけやすくするために、このリポジトリにスター (?) を付けることを忘れないでください。

他の学習者に会う

公式 AI Discord サーバーに参加して、このコースを受講している他の学習者と出会い、ネットワークを築き、サポートを受けてください。

クイズ

クイズに関する注意: すべてのクイズは etcquiz-app の Quiz-app フォルダーに含まれています。クイズアプリはレッスン内からリンクされており、ローカルで実行することも、Azure にデプロイすることもできます。 quiz-appフォルダー内の指示に従ってください。それらは徐々にローカライズされています。