人工智能初学者
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| AI 初学者 - Sketchnote by @girlie_mac |
通过我们为期 12 周、24 课时的课程探索人工智能(AI) 世界！它包括实践课程、测验和实验室。该课程适合初学者，涵盖 TensorFlow 和 PyTorch 等工具以及人工智能道德规范
课程思维导图
在本课程中，您将学习：
本课程中我们不会涵盖的内容：
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要简单介绍云中的 AI主题，您可以考虑使用 Azure 学习路径上的人工智能入门。
| 课程链接 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 实验室 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 课程设置 | 设置您的开发环境 | |
| 我 | 人工智能简介 | ||
| 01 | 人工智能的介绍和历史 | - | - |
| 二 | 符号人工智能 | ||
| 02 | 知识表示和专家系统 | 专家系统/本体论/概念图 | |
| 三、 | 神经网络简介 | ||
| 03 | 感知器 | 笔记本 | 实验室 |
| 04 | 多层感知器和创建我们自己的框架 | 笔记本 | 实验室 |
| 05 | 框架简介 (PyTorch/TensorFlow) 和过度拟合 | PyTorch / Keras / TensorFlow | 实验室 |
| 四号 | 计算机视觉 | PyTorch / TensorFlow | 探索 Microsoft Azure 上的计算机视觉 |
| 06 | 计算机视觉简介。开放式计算机视觉 | 笔记本 | 实验室 |
| 07 | 卷积神经网络和 CNN 架构 | PyTorch/TensorFlow | 实验室 |
| 08 | 预训练网络以及迁移学习和训练技巧 | PyTorch / TensorFlow | 实验室 |
| 09 | 自动编码器和 VAE | PyTorch / TensorFlow | |
| 10 | 生成对抗网络和艺术风格迁移 | PyTorch / TensorFlow | |
| 11 | 物体检测 | TensorFlow | 实验室 |
| 12 | 语义分割。优网 | PyTorch / TensorFlow | |
| V | 自然语言处理 | PyTorch/TensorFlow | 探索 Microsoft Azure 上的自然语言处理 |
| 13 | 文本表示。弓/TF-IDF | PyTorch / TensorFlow | |
| 14 | 语义词嵌入。 Word2Vec 和 GloVe | PyTorch / TensorFlow | |
| 15 | 语言建模。训练你自己的嵌入 | PyTorch / TensorFlow | 实验室 |
| 16 | 循环神经网络 | PyTorch / TensorFlow | |
| 17 号 | 生成循环网络 | PyTorch / TensorFlow | 实验室 |
| 18 | 变形金刚。伯特。 | PyTorch/TensorFlow | |
| 19 | 命名实体识别 | TensorFlow | 实验室 |
| 20 | 大型语言模型、即时编程和小样本任务 | 火炬 | |
| 六、 | 其他人工智能技术 | ||
| 21 | 遗传算法 | 笔记本 | |
| 22 | 深度强化学习 | PyTorch/TensorFlow | 实验室 |
| 23 | 多代理系统 | ||
| 七 | 人工智能伦理 | ||
| 24 | 人工智能道德和负责任的人工智能 | Microsoft Learn：负责任的 AI 原则 | |
| 九 | 附加功能 | ||
| 25 | 多模态网络、CLIP 和 VQGAN | 笔记本 |
请按照下列步骤操作：
分叉存储库：单击此页面右上角的“分叉”按钮。
克隆存储库： git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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关于测验的说明：所有测验都包含在 etcquiz-app 中的 Quiz-app 文件夹中，它们从课程中链接，测验应用程序可以在本地运行或部署到 Azure；按照
quiz-app文件夹中的说明进行操作。它们正在逐渐本地化。
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