From 11d5d6544c29f3f6678f6ea7dd94ebbee7ca7a20 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HardtoHave <110214673+HardtoHave@users.noreply.github.com> Date: Mon, 27 May 2024 19:18:21 +1000 Subject: [PATCH 1/4] Create README.cn.md --- translations/README.cn.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) create mode 100644 translations/README.cn.md diff --git a/translations/README.cn.md b/translations/README.cn.md new file mode 100644 index 00000000..8b137891 --- /dev/null +++ b/translations/README.cn.md @@ -0,0 +1 @@ + From 7914ca90f3d8a43d930530adc20df90bb00aee05 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HardtoHave <110214673+HardtoHave@users.noreply.github.com> Date: Mon, 27 May 2024 19:20:06 +1000 Subject: [PATCH 2/4] Update README.cn.md --- translations/README.cn.md | 170 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 170 insertions(+) diff --git a/translations/README.cn.md b/translations/README.cn.md index 8b137891..592183d2 100644 --- a/translations/README.cn.md +++ b/translations/README.cn.md @@ -1 +1,171 @@ +[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) +[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) +[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) +[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) +[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) +[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) +[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) +[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) +[![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) +[![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) + +# 人工智能初学者课程 + +|![ Sketchnote by [(@girlie_mac)](https://twitter.com/girlie_mac) ](../lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| +|:---:| +| AI For Beginners - _Sketchnote by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | + +マイクロソフトのAzure Cloud Advocateは、12週間、24レッスンの人工知能に関するカリキュラムを提供します。 + +このカリキュラムでは、以下のことを学びます。 + +* **知識表現**と推論（GOFAI）による「古き良き」記号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。 +* 現代のAIの中核をなす**ニューラルネットワーク**と**ディープラーニング**。これらの重要なトピックの背後にある概念を、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説明します。 +* 画像やテキストを扱うための**ニューラル・アーキテクチャ**。最近のモデルを取り上げますが、最先端技術については少し不足する可能性があります。 +* **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、あまり一般的ではないAIアプローチ。 + +本カリキュラムで扱わない内容 + +* **AIをビジネスで活用するためのビジネスケース**。Microsoft Learnの学習パス[ビジネスユーザーのためのAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)や、[INSEAD](https://www.insead.edu/)と共同で開発した[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)の受講をご検討ください。 +* **古典的な機械学習**については、[初心者のための機械学習カリキュラム](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)で十分に説明されています。 +* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)** を利用して構築された実践的なAIアプリケーション。これには、Microsoft Learnの[ビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)などのモジュールから始めることをお勧めします。 +* [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) や [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) などの特定のML **Cloud Frameworks** を利用する [Azure Machine Learning による機械学習ソリューションの構築と運用](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)、[Azure Databricksによる機械学習ソリューションの構築と運用](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) の学習パスの利用を検討します。 +* **会話型AI**と**Chat Bots**。別途、[Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) という学習パスがあり、詳しくは[こちらのブログ](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) も参照してください。 +* **ディープラーニングの背後にある深層数学**。これについては、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)をお勧めします。また、[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) で公開されています。 + +クラウドにおける*AI*のトピックを優しく紹介するために、[Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) Learning Pathの受講を検討してもよいでしょう。 + +--- +# コンテンツ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
#Lesson概要PyTorchKeras/TensorFlowラボ
IAIについての概要
1AIの概要と歴史Text 🇯🇵
IIシンボリックAI
2 知識表現とエキスパートシステムTextエキスパートシステム, Ontology, コンセプトグラフ
IIIニューラルネットワーク入門
3パーセプトロンText + NotebookLab
4 多層パーセプトロンと独自のフレームワークの構築TextNotebookLab
5フレームワーク入門 (PyTorch/TensorFlow)
オーバーフィッティング		Text
Text		PyTorchKeras/TensorFlowLab
IVコンピュータビジョンAIファンダメンタルズ コンピュータビジョンの探求
Microsoft Learn Module - コンピュータビジョンPyTorchTensorFlow
6コンピュータビジョン入門 OpenCVTextNotebookLab
7畳み込みニューラルネットワーク
CNN アーキテクチャ		Text
Text		PyTorchTensorFlowLab
8事前学習済みネットワークと転移学習
ディープラーニングのトレーニングのコツ		Text
Text		PyTorchTensorFlow
Dropout sample		Lab
9オートエンコーダーとVAETextPyTorchTensorFlow
10生成アドバーサリアルネットワーク
Artistic Style Transfer		TextPyTorchTensorFlow GAN
Style Transfer
11オブジェクト検出TextPyTorchTensorFlowLab
12セマンティック・セグメンテーション U-NetTextPyTorchTensorFlow
V自然言語処理AIファンダメンタルズ 自然言語処理の探究
Microsoft Learn Module - 自然言語PyTorchTensorFlow
13文書表現 Bow/TF-IDFTextPyTorchTensorFlow
14セマンティックな単語の埋め込み Word2Vec と GloVeTextPyTorchTensorFlow
15言語モデリング 言語モデリング - 独自のエンベッディングを学習させるTextTensorFlowLab
16リカレント・ニューラルネットワークTextPyTorchTensorFlow
17生成リカレントネットワークTextPyTorchTensorFlowLab
18トランスフォーマー BERTTextPyTorchTensorFlow
19名前付き固有表現認識TextTensorFlowLab
20大規模言語モデル、プロンプトプログラミング、Few-shot タスクTextPyTorch
VIその他のAI技術
21遺伝的アルゴリズムTextNotebook
22深層強化学習TextTensorFlowLab
23マルチエージェントシステムText
VIIAI倫理
24AI 倫理と責任ある AI のあり方TextMS Learn: Responsible AI Principles
Extras
X1マルチモーダルネットワーク、CLIP、VQGANTextNotebook
+ +**[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** + +各レッスンには、事前に読むべき資料（上の**Text**としてリンクされています）と、実行可能なJupyter Notebooksが含まれており、これらは多くの場合、フレームワーク（**PyTorch**または**TensorFlow**）に固有のものです。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているので、トピックを理解するためには、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のどちらか）を通読する必要があります。また、いくつかのトピックには**Lab**が用意されており、学習した内容を特定の問題に適用してみる機会があります。 + +いくつかのセクションでは、関連するトピックをカバーする **MS Learn** モジュールへのリンクも含まれています。Microsoft Learnは、GPUを利用した便利な学習環境を提供しますが、内容的にはもう少し深いカリキュラムを期待できます。 + +# Getting Started + +**学生の皆さん**、カリキュラムの利用方法はいくつかあります。まず、テキストを読んで GitHub にあるコードに直接目を通すことができます。 +もし、いずれかのノートブックでコードを実行したい場合は - 私たちの[手順](./etc/how-to-run.md)を読んで、その方法についての詳しいアドバイスをこの[ブログ記事](https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/)で見つけてください。 + +> **Note**: [本カリキュラムのコードの実行方法の説明](./etc/how-to-run.md) + +ただし、自習用として受講したい場合は、レポ全体を自分のGitHubアカウントにフォークして、一人で、またはグループで演習をこなすことをお勧めします。 + +- 講義前のクイズから始める +- 講義のイントロテキストを読む +- ノートブックがある場合はそれを読み、コードを実行する。TensorFlowとPyTorchの両方のノートブックが提供されている場合は、どちらかに焦点を当てることができますのでお好みのフレームワークを選択 +- ノートブックにはコードを少しいじるよう必要のある課題も含まれています +- 講義後のクイズに参加 +- モジュールにラボが付属している場合その課題もしましょう +- [議論ボード](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/discussions)にアクセスして「大きく声を出して」学ぼう +- 他の学習者と [Gitter](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners) または [Telegram チャンネル](http://t.me/ai_for_beginners)でチャットすることができます。 + +> さらに学習を進めるには、以下の [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/dmitrysoshnikov-9132/collections/31zgizg2p418yo/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) のモジュールとラーニングパスに沿って学習することをお勧めします。 + +**先生方**、このカリキュラムをどのように使うかのいくつかの提案](/etc/for-teachers.md)を参考にしてください。 + +--- + +## Credits + +**✍️ Primary Author:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
+**🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
+**🎨 Sketchnote illustrator:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
+**✅ Quiz Creator:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
+**🙏 Core Contributors:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) + +## Meet the Team + +[![Promo video](../lessons/sketchnotes/ai-for-beginners.png)](https://youtu.be/m2KrAk0cC1c "Promo video") + +> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトについてとプロジェクトに関わった人たちについての動画が見られます。 + +--- + +## 教育学 + +私たちはこのカリキュラムの作成にあたって、2つの教育的信条を選びました：実践的な**プロジェクトベース**であることと、**頻繁な小テスト**を含むことを保証することです。. + +プロジェクトに沿った内容であることを確認することで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の定着が強化されます。また、授業前に行われる小テストは、生徒の学習意欲を高め、授業後に行われる2回目の小テストでは、さらなる定着を図ることができます。このカリキュラムは、全部または一部を受講できるよう、柔軟かつ楽しくデザインされています。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルが終わるころには徐々に複雑になっていきます。 + +> [行動規範](etc/CODE_OF_CONDUCT.md)、[コントリビューター](etc/CONTRIBUTING.md)、[翻訳のガイドライン](etc/TRANSLATIONS.md)をご覧ください。サポートドキュメントやセキュリティ情報についてはこちらをご覧ください。建設的なご意見をお待ちしています。 + +> **クイズについての注意事項**。すべてのクイズは[このアプリ](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/)に含まれており、3問ずつのクイズが合計50問あります。クイズはレッスンからリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行することができます。 + +## オフラインでのアクセス + +[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使えば、このドキュメントをオフラインで実行することができます。この repo を fork して、ローカルマシンに [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) をインストールし、この repo の `etc/docsify` フォルダで `docsify serve` とタイプしてください。ウェブサイトはあなたのローカルホストのポート3000に提供されます: `localhost:3000`. カリキュラムの pdf は[このリンク](/etc/pdf/readme.pdf)で入手できます。 + +## ヘルプ募集中 + +翻訳にご協力いただけますか？ [翻訳のガイドライン](etc/TRANSLATIONS.md)をお読みください。 + +## その他のカリキュラム + +私たちのチームは、他のカリキュラムを制作しています チェックしてみてください。 + +- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) +- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) +- [Machine Learning for Beginners](http://aka.ms/ML-for-Beginners) +- [Data Science for Beginners](http://aka.ms/Data-Science-for-Beginners) From 0c6d58eb96ca1fba58e081928afa17e21e13547f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HardtoHave <110214673+HardtoHave@users.noreply.github.com> Date: Mon, 27 May 2024 20:30:34 +1000 Subject: [PATCH 3/4] Update README.cn.md --- translations/README.cn.md | 215 +++++++++++++++++++++----------------- 1 file changed, 121 insertions(+), 94 deletions(-) diff --git a/translations/README.cn.md b/translations/README.cn.md index 592183d2..69d68e12 100644 --- a/translations/README.cn.md +++ b/translations/README.cn.md @@ -14,158 +14,185 @@ |![ Sketchnote by [(@girlie_mac)](https://twitter.com/girlie_mac) ](../lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| |:---:| -| AI For Beginners - _Sketchnote by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | +| 人工智能初学者 - 素描笔记 by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | -マイクロソフトのAzure Cloud Advocateは、12週間、24レッスンの人工知能に関するカリキュラムを提供します。 +探索微软12周24课程,领略**人工智能**(AI)的无穷乐趣!深入探索符号AI、神经网络、计算机视觉、自然语言处理等热门话题。生动有趣的实践课程、测验和实验室练习,将全方位提升您的学习体验。无论您是初学者还是进阶人士,这套由专家精心设计的完整教程都将带您了解TensorFlow、PyTorch,以及道德AI原则。从今天开始,踏上人工智能之旅! -このカリキュラムでは、以下のことを学びます。 +在这个课程中，你会学到： -* **知識表現**と推論（GOFAI）による「古き良き」記号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。 -* 現代のAIの中核をなす**ニューラルネットワーク**と**ディープラーニング**。これらの重要なトピックの背後にある概念を、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説明します。 -* 画像やテキストを扱うための**ニューラル・アーキテクチャ**。最近のモデルを取り上げますが、最先端技術については少し不足する可能性があります。 -* **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、あまり一般的ではないAIアプローチ。 +* 人工智能的不同方法,包括古老而优秀的涉及**知识表示**和推理(GOFAI)的符号方法。 +* 现代人工智能核心技术**神经网络**和**深度学习**。我们将通过两种流行框架TensorFlow和PyTorch的代码实例,阐释这些重要主题背后的概念。 +* 用于处理图像和文本的**神经网络架构**。我们将介绍一些新型模型,但可能略少涉及最前沿技术。 +* 些不太流行的人工智能方法,如**遗传算法**和**多智能体系统**。 -本カリキュラムで扱わない内容 +我们不会包括的内容： +* 利用**人工智能做生意**的商业案例。可以考虑在Microsoft Learn上学习[面向商业用户的人工智能入门课程](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste),或是与[INSEAD](https://www.insead.edu/)合作开发的[AI商学院课程](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。 +* **经典机器学习**,我们的[机器学习新手课程](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)对此有很好的描述。 +* 利用**[认知服务](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)**构建实用的人工智能应用。对此,我们建议您从Microsoft Learn上的[视觉](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste), [自然语言处理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste), **[Azure OpenAI服务生成式AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**等模块开始学习。 +* 特定的**云机器学习框架**,如[Azure机器学习](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)、[Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)或[Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)。可考虑学习使用Azure机器学习[构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste),以及[使用Azure Databricks构建和运营机器学习解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)等课程路径。 +* **对话式人工智能**和**聊天机器人**。有专门的构建对话式[人工智能解决方案](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)学习路径,您也可以参考[这篇博客文章](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)以了解更多细节。 +* 深度学习背后的**深度数学**原理。对此,我们推荐由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的[《深度学习》](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)一书,该书在https://www.deeplearningbook.org/也有在线版本。 -* **AIをビジネスで活用するためのビジネスケース**。Microsoft Learnの学習パス[ビジネスユーザーのためのAI入門](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)や、[INSEAD](https://www.insead.edu/)と共同で開発した[AIビジネススクール](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)の受講をご検討ください。 -* **古典的な機械学習**については、[初心者のための機械学習カリキュラム](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)で十分に説明されています。 -* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)** を利用して構築された実践的なAIアプリケーション。これには、Microsoft Learnの[ビジョン](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)、[自然言語処理](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)などのモジュールから始めることをお勧めします。 -* [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) や [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) などの特定のML **Cloud Frameworks** を利用する [Azure Machine Learning による機械学習ソリューションの構築と運用](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)、[Azure Databricksによる機械学習ソリューションの構築と運用](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) の学習パスの利用を検討します。 -* **会話型AI**と**Chat Bots**。別途、[Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) という学習パスがあり、詳しくは[こちらのブログ](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) も参照してください。 -* **ディープラーニングの背後にある深層数学**。これについては、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによる[Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)をお勧めします。また、[https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) で公開されています。 +如果想温和地介绍一下云中的人工智能主题,不妨考虑学习[Azure上的人工智能入门](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)课程 -クラウドにおける*AI*のトピックを優しく紹介するために、[Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) Learning Pathの受講を検討してもよいでしょう。 +## 公告 - 全新生成式AI课程正式发布! ---- -# コンテンツ +我们刚发布了一套12课时的生成式AI课程。快来学习: - - +- 提示工程和提示设计 +- 文本和图像应用生成 +- 搜索应用 + +像往常一样,每课都包括课程内容、作业练习、知识检查和挑战题。 + +快来体验: - - +> https://aka.ms/genai-beginners - - - - +# 内容 + +
#Lesson概要PyTorchKeras/TensorFlowラボ
IAIについての概要
1AIの概要と歴史Text 🇯🇵
IIシンボリックAI
2 知識表現とエキスパートシステムTextエキスパートシステム, Ontology, コンセプトグラフ
IIIニューラルネットワーク入門
3パーセプトロン
+ +Ï + + + + + + + - + - + - - + + - + - - - - - - - - - + + + + + + + + + - + - - - - - - - - - - - - - - - - + + + + + + + + + + + + + + + +
#课程概要PyTorchKeras/TensorFlow实验
IAI介绍
1AI历史介绍Text
II符号人工智能
2 知识表示和专家系统Text专家系统, 本体论, +概念图
III神经网络介绍
3感知器 Text NotebookLab
4 多層パーセプトロンと独自のフレームワークの構築TextNotebookLab
4 多层感知器和创建我们自己的框架TextNotebookLab
5フレームワーク入門 (PyTorch/TensorFlow)
オーバーフィッティング		框架简介 (PyTorch/TensorFlow) 和过度拟合 Text
Text		 PyTorch Keras/TensorFlow Lab
IVコンピュータビジョンAIファンダメンタルズ コンピュータビジョンの探求
IV计算机视觉Microsoft Azure AI 基础知识：探索计算机视觉
Microsoft Learn Module - コンピュータビジョン
Microsoft Learn 计算机视觉模块 PyTorch TensorFlow
6コンピュータビジョン入門 OpenCVTextNotebookLab
7畳み込みニューラルネットワーク
CNN アーキテクチャ		Text
Text		PyTorchTensorFlowLab
8事前学習済みネットワークと転移学習
ディープラーニングのトレーニングのコツ		Text
Text		PyTorchTensorFlow
Dropout sample		Lab
9オートエンコーダーとVAETextPyTorchTensorFlow
10生成アドバーサリアルネットワーク
Artistic Style Transfer		TextPyTorchTensorFlow GAN
Style Transfer
11オブジェクト検出TextPyTorchTensorFlowLab
12セマンティック・セグメンテーション U-NetTextPyTorchTensorFlow
V自然言語処理AIファンダメンタルズ 自然言語処理の探究
6计算机视觉简介。OpenCVTextNotebookLab
7卷积神经网络
CNN 架构		Text
Text		PyTorchTensorFlowLab
8预训练网络和迁移学习
训练技巧		Text
Text		PyTorchTensorFlow
Dropout sample		Lab
9自动编码器和 VAETextPyTorchTensorFlow
10生成对抗网络
艺术风格迁移		TextPyTorchTensorFlow GAN
Style Transfer
11物体检测TextPyTorchTensorFlowLab
12语义分割,U-NetTextPyTorchTensorFlow
V自然语言处理Microsoft Azure AI 基础知识：探索自然语言处理
Microsoft Learn Module - 自然言語
自然语言处理的 Microsoft Learn 模块 PyTorch TensorFlow
13文書表現 Bow/TF-IDFTextPyTorchTensorFlow
14セマンティックな単語の埋め込み Word2Vec と GloVeTextPyTorchTensorFlow
15言語モデリング 言語モデリング - 独自のエンベッディングを学習させるTextTensorFlowLab
16リカレント・ニューラルネットワークTextPyTorchTensorFlow
17生成リカレントネットワークTextPyTorchTensorFlowLab
18トランスフォーマー BERTTextPyTorchTensorFlow
19名前付き固有表現認識TextTensorFlowLab
20大規模言語モデル、プロンプトプログラミング、Few-shot タスクTextPyTorch
VIその他のAI技術
21遺伝的アルゴリズムTextNotebook
22深層強化学習TextTensorFlowLab
23マルチエージェントシステムText
VIIAI倫理
24AI 倫理と責任ある AI のあり方TextMS Learn: Responsible AI Principles
Extras
X1マルチモーダルネットワーク、CLIP、VQGANTextNotebook
13文本表示,BF/TF-IDFTextPyTorchTensorFlow
14语义词嵌入, Word2Vec 和 GloVeTextPyTorchTensorFlow
15语言建模。训练你自己的嵌入TextTensorFlowLab
16循环神经网络TextPyTorchTensorFlow
17生成循环网络TextPyTorchTensorFlowLab
18变形BERTTextPyTorchTensorFlow
19名命名实体识别TextTensorFlowLab
20大型语言模型、即时编程和少样本任务TextPyTorch
VI其他AI科技
21遗传算法TextNotebook
22深度强化学习TextTensorFlowLab
23多代理系统Text
VIIAI伦理
24人工智能道德和负责任的人工智能TextMS Learn: Responsible AI Principles
附加
X1多模态网络、CLIP 和 VQGANTextNotebook
-**[コースのマインドマップ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** +**[课程思维导图](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** -各レッスンには、事前に読むべき資料（上の**Text**としてリンクされています）と、実行可能なJupyter Notebooksが含まれており、これらは多くの場合、フレームワーク（**PyTorch**または**TensorFlow**）に固有のものです。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているので、トピックを理解するためには、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のどちらか）を通読する必要があります。また、いくつかのトピックには**Lab**が用意されており、学習した内容を特定の問題に適用してみる機会があります。 +每节课都包含一些预习材料(上面链接标记为**Text**)和一些可执行的Jupyter Notebooks,后者通常针对特定框架(**PyTorch**或**TensorFlow**)。可执行的notebook也包含了大量理论内容,因此要理解该主题,您需要至少学习一个版本的notebooks(PyTorch或TensorFlow)。对于某些主题,还提供了**Labs**实验环节,让您有机会将所学的知识应用于特定问题。 -いくつかのセクションでは、関連するトピックをカバーする **MS Learn** モジュールへのリンクも含まれています。Microsoft Learnは、GPUを利用した便利な学習環境を提供しますが、内容的にはもう少し深いカリキュラムを期待できます。 +有些章节还链接了涵盖相关主题的**MS Learn**模块。Microsoft Learn提供了方便的GPU加速学习环境,尽管就内容而言,您可以预期本课程会更加深入。 + +# 你是学生吗? + +从这些资源中开始: + +- [学生中心](https://docs.microsoft.com/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) 在这个页面上,您可以找到面向初学者的资源、学生专属内容,甚至获取免费认证券的方式。这是一个值得收藏的页面,我们会至少每月更新新内容。 +- [Microsoft学生学习大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) 加入这个全球学生大使社区,这也许是您进入Microsoft的机会。 # Getting Started -**学生の皆さん**、カリキュラムの利用方法はいくつかあります。まず、テキストを読んで GitHub にあるコードに直接目を通すことができます。 -もし、いずれかのノートブックでコードを実行したい場合は - 私たちの[手順](./etc/how-to-run.md)を読んで、その方法についての詳しいアドバイスをこの[ブログ記事](https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/)で見つけてください。 +いくつかのセクションでは、関連するトピックをカバーする **MS Learn** モジュールへのリンクも含まれています。Microsoft Learnは、GPUを利用した便利な学習環境を提供しますが、内容的にはもう少し深いカリキュラムを期待できます。 + +# 开始 + +**学生们**,有几种方式可以使用该课程。首先,您可以直接在GitHub上阅读课文并查看代码。如果想运行任何一个notebook中的代码 - 请[阅读我们的说明](./etc/how-to-run.md),[此博文](https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/)中也有更多建议。 -> **Note**: [本カリキュラムのコードの実行方法の説明](./etc/how-to-run.md) +> **注意**: [如何在本课程中运行代码的说明](./etc/how-to-run.md) -ただし、自習用として受講したい場合は、レポ全体を自分のGitHubアカウントにフォークして、一人で、またはグループで演習をこなすことをお勧めします。 +不过,如果您希望将其作为自学项目,我们建议您fork整个repo到自己的GitHub账号,独自或与小组一起完成练习: -- 講義前のクイズから始める -- 講義のイントロテキストを読む -- ノートブックがある場合はそれを読み、コードを実行する。TensorFlowとPyTorchの両方のノートブックが提供されている場合は、どちらかに焦点を当てることができますのでお好みのフレームワークを選択 -- ノートブックにはコードを少しいじるよう必要のある課題も含まれています -- 講義後のクイズに参加 -- モジュールにラボが付属している場合その課題もしましょう -- [議論ボード](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/discussions)にアクセスして「大きく声を出して」学ぼう -- 他の学習者と [Gitter](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners) または [Telegram チャンネル](http://t.me/ai_for_beginners)でチャットすることができます。 +- 从一个课前小测开始。 +- 阅读该课的导论文字。 +- 如果该课有额外的notebooks,请逐一查看、阅读并执行代码。如果提供了TensorFlow和PyTorch两个版本,您可专注于一个 - 选择您喜欢的框架。 +- Notebooks中通常包含一些需要您微调代码以进行实验的挑战题。 +- 做课后小测。 +- 如果该单元有随附的实验 - 请完成作业。 +- 访问[讨论版](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/discussions)"学习心得"。 -> さらに学習を進めるには、以下の [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/dmitrysoshnikov-9132/collections/31zgizg2p418yo/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) のモジュールとラーニングパスに沿って学習することをお勧めします。 +> 为了进一步学习,我们推荐学习以下[Microsoft Learn模块和学习](https://docs.microsoft.com/en-us/users/dmitrysoshnikov-9132/collections/31zgizg2p418yo/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)路径。 -**先生方**、このカリキュラムをどのように使うかのいくつかの提案](/etc/for-teachers.md)を参考にしてください。 +**教师们**,我们也包含了如何使用本课程的[一些建议](/etc/for-teachers.md)。 --- ## Credits -**✍️ Primary Author:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
-**🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
-**🎨 Sketchnote illustrator:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
-**✅ Quiz Creator:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
-**🙏 Core Contributors:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) +**✍️ 主要作者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
+**🔥 编辑:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
+**🎨 素描笔记插画:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
+**✅ 测验创作者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
+**🙏 核心创作者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## Meet the Team [![Promo video](../lessons/sketchnotes/ai-for-beginners.png)](https://youtu.be/m2KrAk0cC1c "Promo video") -> 🎥 上の画像をクリックすると、このプロジェクトについてとプロジェクトに関わった人たちについての動画が見られます。 +> 🎥 单击上面的图片观看有关该项目及其创建者的视频！。 --- -## 教育学 +## 教学理念 -私たちはこのカリキュラムの作成にあたって、2つの教育的信条を選びました：実践的な**プロジェクトベース**であることと、**頻繁な小テスト**を含むことを保証することです。. +在构建这门课程时,我们选择了两个教学原则:确保以**项目为基础**的实践性,以及包含**频繁的小测验**。 -プロジェクトに沿った内容であることを確認することで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の定着が強化されます。また、授業前に行われる小テストは、生徒の学習意欲を高め、授業後に行われる2回目の小テストでは、さらなる定着を図ることができます。このカリキュラムは、全部または一部を受講できるよう、柔軟かつ楽しくデザインされています。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルが終わるころには徐々に複雑になっていきます。 +将内容与项目相结合,可以让学习过程更具吸引力,加强学生对概念的掌握。此外,在课前做一个低压力小测可以唤起学生学习该主题的意向,而课后的第二次小测则可以进一步巩固记忆。该课程设计灵活有趣,可全程或选学部分内容。项目从小规模开始,难度会在12周周期结束时逐渐增加。 -> [行動規範](etc/CODE_OF_CONDUCT.md)、[コントリビューター](etc/CONTRIBUTING.md)、[翻訳のガイドライン](etc/TRANSLATIONS.md)をご覧ください。サポートドキュメントやセキュリティ情報についてはこちらをご覧ください。建設的なご意見をお待ちしています。 +> 您可查阅我们的[行为准则](etc/CODE_OF_CONDUCT.md)、[贡献指南](etc/CONTRIBUTING.md)和[翻译指南(etc/TRANSLATIONS.md)。[支持文档](etc/SUPPORT.md)在这里,[安全信息](etc/SECURITY.md)在这里。我们欢迎您提出中肯的反馈建议! -> **クイズについての注意事項**。すべてのクイズは[このアプリ](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/)に含まれており、3問ずつのクイズが合計50問あります。クイズはレッスンからリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行することができます。 +> 关于小测试:所有小测试都包含在这个[应用](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticapps.net/)中,总共50个小测试,每个3个题目。小测试链接在每节课中,但也可在本地运行测试应用;请按照 `etc/quiz-app` 文件夹中的说明操作。 -## オフラインでのアクセス +## 离线进入 -[Docsify](https://docsify.js.org/#/)を使えば、このドキュメントをオフラインで実行することができます。この repo を fork して、ローカルマシンに [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) をインストールし、この repo の `etc/docsify` フォルダで `docsify serve` とタイプしてください。ウェブサイトはあなたのローカルホストのポート3000に提供されます: `localhost:3000`. カリキュラムの pdf は[このリンク](/etc/pdf/readme.pdf)で入手できます。 +您可以使用[Docsify](https://docsify.js.org/#/)在本地离线运行这份文档。先Fork该repo,在您本地机器上[安装Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart),然后在该repo的`etc/docsify` 文件夹中输入 `docsify serve`。网站将在您本地主机的3000端口启动服务: `localhost:3000`。该课程的PDF版本可通过[此链接获取](/etc/pdf/readme.pdf)。 -## ヘルプ募集中 +## 人手招募 -翻訳にご協力いただけますか？ [翻訳のガイドライン](etc/TRANSLATIONS.md)をお読みください。 +你想贡献翻译吗？ 请阅读我们的[翻译指南](etc/TRANSLATIONS.md)。 -## その他のカリキュラム +## 其他课程 -私たちのチームは、他のカリキュラムを制作しています チェックしてみてください。 +我们团队还推出了其他课程! 欢迎体验: -- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) -- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) -- [Machine Learning for Beginners](http://aka.ms/ML-for-Beginners) -- [Data Science for Beginners](http://aka.ms/Data-Science-for-Beginners) +- [人工智能新手入门](https://aka.ms/ai-beginners) +- [数据科学新手入门](https://aka.ms/datascience-beginners) +- [生成式人工智能新手入门](https://aka.ms/genai-beginners) +- [**全新** 网络安全新手入门](https://github.com/microsoft/Security-101??WT.mc_id=academic-96948-sayoung) +- [Web开发新手入门](https://aka.ms/webdev-beginners) +- [物联网新手入门](https://aka.ms/iot-beginners) +- [机器学习新手入门](https://aka.ms/ml-beginners) +- [XR开发新手入门](https://aka.ms/xr-dev-for-beginners) +- [掌握GitHub Copilot AI代码辅助](https://aka.ms/GitHubCopilotAI) From 1a1ca23b6a716f4a268ea970ce9980c16f174889 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HardtoHave <110214673+HardtoHave@users.noreply.github.com> Date: Mon, 27 May 2024 20:34:11 +1000 Subject: [PATCH 4/4] Update README.cn.md --- translations/README.cn.md | 7 ++----- 1 file changed, 2 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/translations/README.cn.md b/translations/README.cn.md index 69d68e12..96c6838d 100644 --- a/translations/README.cn.md +++ b/translations/README.cn.md @@ -123,9 +123,6 @@ - [学生中心](https://docs.microsoft.com/learn/student-hub?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) 在这个页面上,您可以找到面向初学者的资源、学生专属内容,甚至获取免费认证券的方式。这是一个值得收藏的页面,我们会至少每月更新新内容。 - [Microsoft学生学习大使](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) 加入这个全球学生大使社区,这也许是您进入Microsoft的机会。 -# Getting Started - -いくつかのセクションでは、関連するトピックをカバーする **MS Learn** モジュールへのリンクも含まれています。Microsoft Learnは、GPUを利用した便利な学習環境を提供しますが、内容的にはもう少し深いカリキュラムを期待できます。 # 开始 @@ -149,7 +146,7 @@ --- -## Credits +## 制作组 **✍️ 主要作者:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
**🔥 编辑:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
@@ -157,7 +154,7 @@ **✅ 测验创作者:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
**🙏 核心创作者:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) -## Meet the Team +## 认识团队 [![Promo video](../lessons/sketchnotes/ai-for-beginners.png)](https://youtu.be/m2KrAk0cC1c "Promo video")