ИИ для начинающих

Искусственный интеллект для начинающих — учебная программа

AI для начинающих — Sketchnote от @girlie_mac

Исследуйте мир искусственного интеллекта (ИИ) с помощью нашей 12-недельной учебной программы из 24 уроков! Он включает в себя практические уроки, викторины и лабораторные работы. Учебная программа удобна для начинающих и охватывает такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, а также этику в области искусственного интеллекта.

Что вы узнаете

Ментальная карта курса

В рамках этой учебной программы вы узнаете:

• Различные подходы к искусственному интеллекту, включая «старый добрый» символический подход с представлением знаний и рассуждением (GOFAI).
• Нейронные сети и глубокое обучение , которые лежат в основе современного искусственного интеллекта. Мы проиллюстрируем концепции, лежащие в основе этих важных тем, используя код двух самых популярных фреймворков — TensorFlow и PyTorch.
• Нейронные архитектуры для работы с изображениями и текстом. Мы рассмотрим последние модели, но, возможно, нам не хватает современного уровня техники.
• Менее популярные подходы к искусственному интеллекту, такие как генетические алгоритмы и многоагентные системы .

Что мы не будем рассматривать в этой программе:

Все дополнительные ресурсы для этого курса вы найдете в нашей коллекции Microsoft Learn.

• Бизнес-кейсы использования ИИ в бизнесе . Рассмотрите возможность прохождения курса обучения «Введение в искусственный интеллект для бизнес-пользователей» в Microsoft Learn или AI Business School, разработанном в сотрудничестве с INSEAD.
• Классическое машинное обучение , которое хорошо описано в нашей учебной программе «Машинное обучение для начинающих».
• Практические приложения искусственного интеллекта, созданные с помощью Cognitive Services . Для этого мы рекомендуем начать с модулей Microsoft Learn для зрения, обработки естественного языка, генеративного искусственного интеллекта с Azure OpenAI Service и других.
• Определенные облачные платформы машинного обучения, такие как машинное обучение Azure, Microsoft Fabric или Azure Databricks. Рассмотрите возможность использования решений по созданию и эксплуатации машинного обучения с помощью машинного обучения Azure, а также по созданию и эксплуатации решений машинного обучения с помощью путей обучения Azure Databricks.
• Разговорный искусственный интеллект и чат-боты . Существует отдельный курс обучения «Создание диалоговых решений искусственного интеллекта». Более подробную информацию вы также можете найти в этой публикации в блоге.
• Глубокая математика, лежащая в основе глубокого обучения. Для этого мы бы порекомендовали «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля, которое также доступно онлайн по адресу https://www.deeplearningbook.org/.

Для более подробного ознакомления с темами искусственного интеллекта в облаке вы можете изучить курс «Начало работы с искусственным интеллектом» на пути обучения Azure.

Содержание

	Ссылка на урок	PyTorch/Керас/TensorFlow	Лаборатория
0	Настройка курса	Настройте среду разработки
я	Введение в ИИ
01	Введение и история искусственного интеллекта	-	-
II	Символический ИИ
02	Представление знаний и экспертные системы	Экспертные системы / Онтология / Концептуальный граф
III	Введение в нейронные сети
03	Персептрон	Блокнот	Лаборатория
04	Многоуровневый персептрон и создание собственного фреймворка	Блокнот	Лаборатория
05	Введение в фреймворки (PyTorch/TensorFlow) и переоснащение	PyTorch/Керас/TensorFlow	Лаборатория
IV	Компьютерное зрение	PyTorch/ТензорФлоу	Изучите компьютерное зрение в Microsoft Azure
06	Введение в компьютерное зрение. OpenCV	Блокнот	Лаборатория
07	Сверточные нейронные сети и архитектуры CNN	PyTorch/TensorFlow	Лаборатория
08	Предварительно обученные сети и приемы переноса обучения и обучения	PyTorch/ТензорФлоу	Лаборатория
09	Автоэнкодеры и VAE	PyTorch/ТензорФлоу
10	Генеративно-состязательные сети и передача художественного стиля	PyTorch/ТензорФлоу
11	Обнаружение объектов	ТензорФлоу	Лаборатория
12	Семантическая сегментация. Ю-Нет	PyTorch/ТензорФлоу
В	Обработка естественного языка	PyTorch/TensorFlow	Изучите обработку естественного языка в Microsoft Azure
13	Текстовое представление. Лук/TF-IDF	PyTorch/ТензорФлоу
14	Семантические вложения слов. Word2Vec и GloVe	PyTorch/ТензорФлоу
15	Языковое моделирование. Обучение собственных вложений	PyTorch/ТензорФлоу	Лаборатория
16	Рекуррентные нейронные сети	PyTorch/ТензорФлоу
17	Генеративные рекуррентные сети	PyTorch/ТензорФлоу	Лаборатория
18	Трансформеры. БЕРТ.	PyTorch/TensorFlow
19	Распознавание именованного объекта	ТензорФлоу	Лаборатория
20	Большие языковые модели, быстрое программирование и небольшие задачи	PyTorch
VI	Другие методы искусственного интеллекта
21	Генетические алгоритмы	Блокнот
22	Глубокое обучение с подкреплением	PyTorch/TensorFlow	Лаборатория
23	Мультиагентные системы
VII	Этика ИИ
24	Этика ИИ и ответственный ИИ	Microsoft Learn: принципы ответственного ИИ
IX	Дополнительно
25	Мультимодальные сети, CLIP и VQGAN	Блокнот

Каждый урок содержит

• Материал для предварительного чтения
• Исполняемые блокноты Jupyter, которые часто зависят от платформы ( PyTorch или TensorFlow ). Исполняемый блокнот также содержит много теоретического материала, поэтому для понимания темы необходимо пройти хотя бы одну версию блокнота (либо PyTorch, либо TensorFlow).
• По некоторым темам доступны лабораторные работы , которые дают вам возможность попробовать применить изученный материал к конкретной проблеме.
• Некоторые разделы содержат ссылки на модули MS Learn , посвященные смежным темам.

Начиная

• Мы создали урок настройки, который поможет вам настроить среду разработки. - Для преподавателей мы также создали урок по настройке учебной программы!
• Как запустить код в VSCode или Codepace

Выполните следующие действия:

Форк репозитория: нажмите кнопку «Разветвить» в правом верхнем углу этой страницы.

Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

Не забудьте пометить (?) этот репозиторий, чтобы потом было легче найти его.

Познакомьтесь с другими учениками

Присоединяйтесь к нашему официальному серверу AI Discord, чтобы встречаться и общаться с другими учащимися, проходящим этот курс, и получать поддержку.

Викторины

Примечание о викторинах . Все тесты содержатся в папке Quiz-app в файле etcquiz-app. Они связаны с уроками; приложение-викторину можно запускать локально или развертывать в Azure; следуйте инструкциям в папке quiz-app . Постепенно они локализуются.

Требуется помощь

У вас есть предложения или вы обнаружили орфографические или кодовые ошибки? Поднимите проблему или создайте запрос на включение.

Особая благодарность

• ✍️Основной автор: Дмитрий Сошников, к.б.н.
• Редактор: Джен Лупер, доктор философии
• ? Иллюстратор эскизов: Томоми Имура
• ✅ Создатель викторины: Латифа Белло, MLSA
• Основные участники: Евгений Пищик

Другие учебные программы

Наша команда выпускает и другие учебные программы! Проверить:

• Наука о данных для начинающих
• Версия 2.0 Генеративный ИИ для начинающих
• НОВАЯ Кибербезопасность для начинающих
• Веб-разработка для начинающих
• Интернет вещей для начинающих
• Машинное обучение для начинающих
• XR-разработка для начинающих
• Освоение GitHub Copilot для парного программирования с искусственным интеллектом