人工智慧初學者
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| AI 初學者 - Sketchnote by @girlie_mac |
透過我們為期 12 週、24 課程的課程探索人工智慧(AI) 世界！它包括實踐課程、測驗和實驗室。課程適合初學者，涵蓋 TensorFlow 和 PyTorch 等工具以及人工智慧道德規範
課程心智圖
在本課程中，您將學習：
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要簡單介紹雲端中的 AI主題，您可以考慮使用 Azure 學習路徑上的人工智慧入門。
| 課程連結 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 實驗室 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 課程設定 | 設定您的開發環境 | |
| 我 | 人工智慧簡介 | ||
| 01 | 人工智慧的介紹和歷史 | - | - |
| 二 | 符號人工智慧 | ||
| 02 | 知識表示與專家系統 | 專家系統/本體論/概念圖 | |
| 三、 | 神經網路簡介 | ||
| 03 | 感知器 | 筆記本 | 實驗室 |
| 04 | 多層感知器和創建我們自己的框架 | 筆記本 | 實驗室 |
| 05 | 框架簡介 (PyTorch/TensorFlow) 和過度擬合 | PyTorch / Keras / TensorFlow | 實驗室 |
| 四號 | 電腦視覺 | PyTorch / TensorFlow | 探索 Microsoft Azure 上的電腦視覺 |
| 06 | 電腦視覺簡介。開放式電腦視覺 | 筆記本 | 實驗室 |
| 07 | 卷積神經網路與 CNN 架構 | PyTorch/TensorFlow | 實驗室 |
| 08 | 預訓練網路以及遷移學習和訓練技巧 | PyTorch / TensorFlow | 實驗室 |
| 09 | 自動編碼器和 VAE | PyTorch / TensorFlow | |
| 10 | 生成對抗網路與藝術風格遷移 | PyTorch / TensorFlow | |
| 11 | 物體偵測 | TensorFlow | 實驗室 |
| 12 | 語義分割。優網 | PyTorch / TensorFlow | |
| V | 自然語言處理 | PyTorch/TensorFlow | 探索 Microsoft Azure 上的自然語言處理 |
| 13 | 文字表示。弓/TF-IDF | PyTorch / TensorFlow | |
| 14 | 語意詞嵌入。 Word2Vec 和 GloVe | PyTorch / TensorFlow | |
| 15 | 語言建模。訓練你自己的嵌入 | PyTorch / TensorFlow | 實驗室 |
| 16 | 循環神經網絡 | PyTorch / TensorFlow | |
| 17 號 | 產生循環網絡 | PyTorch / TensorFlow | 實驗室 |
| 18 | 變形金剛。伯特。 | PyTorch/TensorFlow | |
| 19 | 命名實體識別 | TensorFlow | 實驗室 |
| 20 | 大型語言模型、即時程式設計和小樣本任務 | 火炬 | |
| 六、 | 其他人工智慧技術 | ||
| 21 | 遺傳演算法 | 筆記本 | |
| 22 | 深度強化學習 | PyTorch/TensorFlow | 實驗室 |
| 23 | 多代理系統 | ||
| 七 | 人工智慧倫理 | ||
| 24 | 人工智慧道德和負責任的人工智慧 | Microsoft Learn：負責任的 AI 原則 | |
| 九 | 附加功能 | ||
| 25 | 多模態網路、CLIP 和 VQGAN | 筆記本 |
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關於測驗的說明：所有測驗都包含在 etcquiz-app 中的 Quiz-app 資料夾中，它們從課程中鏈接，測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure；請按照
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