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| AI For Beginners - Sketchnote von @girlie_mac |
Erkunden Sie die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) mit unserem 12-wöchigen, 24-teiligen Lehrplan! Er beinhaltet praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
Arabisch | Bengalisch | Bulgarisch | Birmanisch (Myanmar) | Chinesisch (Vereinfacht) | Chinesisch (Traditionell, Hong Kong) | Chinesisch (Traditionell, Macau) | Chinesisch (Traditionell, Taiwan) | Kroatisch | Tschechisch | Dänisch | Niederländisch | Estnisch | Finnisch | Französisch | Deutsch | Griechisch | Hebräisch | Hindi | Ungarisch | Indonesisch | Italienisch | Japanisch | Kannada | Khmer | Koreanisch | Litauisch | Malaiisch | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerianisches Pidgin | Norwegisch | Persisch (Farsi) | Polnisch | Portugiesisch (Brasilien) | Portugiesisch (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumänisch | Russisch | Serbisch (Kyrillisch) | Slowakisch | Slowenisch | Spanisch | Swahili | Schwedisch | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thailändisch | Türkisch | Ukrainisch | Urdu | Vietnamesisch
Bevorzugen Sie das lokale Klonen?
Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, wodurch die Downloadgröße erheblich zunimmt. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git cd AI-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"So erhalten Sie alles, was Sie brauchen, um den Kurs zu absolvieren, mit einem viel schnelleren Download.
Wenn Sie möchten, dass zusätzliche Übersetzungssprachen unterstützt werden, finden Sie diese hier
In diesem Lehrplan lernen Sie:
- Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des "guten alten" symbolischen Ansatzes mit Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung (GOFAI).
- Neuronale Netze und Deep Learning, die im Kern der modernen KI stehen. Wir veranschaulichen die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen mit Code in zwei der beliebtesten Frameworks - TensorFlow und PyTorch.
- Neuronale Architekturen für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln neuere Modelle, könnten aber im Bereich des neuesten Standes der Technik etwas eingeschränkt sein.
- Weniger populäre KI-Ansätze, wie Genetische Algorithmen und Multi-Agenten-Systeme.
Was wir in diesem Lehrplan nicht abdecken:
Finden Sie alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn-Collection
- Geschäftsanwendungen der KI im Business. Ziehen Sie in Betracht, den Lernpfad Einführung in KI für Business-Nutzer auf Microsoft Learn oder die AI Business School zu besuchen, entwickelt in Zusammenarbeit mit INSEAD.
- Klassisches Machine Learning, das in unserem Machine Learning for Beginners Lehrplan gut beschrieben ist.
- Praktische KI-Anwendungen, die mit Cognitive Services gebaut sind. Hier empfehlen wir, mit Microsoft Learn Modulen für Vision, Natural Language Processing, Generative KI mit Azure OpenAI Service und anderen zu starten.
- Spezifische ML-Cloud-Frameworks, wie Azure Machine Learning, Microsoft Fabric oder Azure Databricks. Nutzen Sie die Lernpfade Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning erstellen und betreiben und Maschinelles Lernen mit Azure Databricks erstellen und betreiben.
- Konversationelle KI und Chat Bots. Es gibt einen separaten Lernpfad Conversational AI-Lösungen erstellen, und Sie können auch diesen Blogbeitrag für weitere Details lesen.
- Tiefe Mathematik hinter Deep Learning. Hierfür empfehlen wir Deep Learning von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, welches auch online unter https://www.deeplearningbook.org/ verfügbar ist.
Für eine sanfte Einführung in KI in der Cloud empfehlen wir den Lernpfad Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure.
- Vorab-Lesematerial
- Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (PyTorch oder TensorFlow) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher muss man mindestens eine Version des Notebooks durchgehen (entweder PyTorch oder TensorFlow), um das Thema zu verstehen.
- Labs zu einigen Themen, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem spezifischen Problem anzuwenden.
- Einige Abschnitte enthalten Links zu MS Learn-Modulen, die verwandte Themen behandeln.
Wenn du komplett neu in KI bist und schnelle, praktische Beispiele möchtest, schau dir unsere Einsteigerfreundlichen Beispiele an! Diese beinhalten:
- 🌟 Hello AI World – Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
- 🧠 Einfache neuronale Netzwerke – Baue ein neuronales Netzwerk von Grund auf
- 🖼️ Bildklassifizierer – Klassifiziere Bilder mit ausführlichen Kommentaren
- 💬 Text-Sentiment – Analysiere positiven/negativen Text
Diese Beispiele wurden entworfen, um dir KI-Konzepte zu vermitteln, bevor du in das vollständige Curriculum eintauchst.
- Wir haben eine Setup-Lektion erstellt, die dir beim Einrichten deiner Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte gibt es ebenfalls eine Curriculum-Setup-Lektion!
- Wie man den Code in VSCode oder Codespace ausführt
Folge diesen Schritten:
Repository forken: Klicke auf den „Fork“-Button oben rechts auf dieser Seite.
Repository klonen: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Vergiss nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, damit du es später leichter findest.
Tritt unserem offiziellen AI Discord Server bei, um andere Lernende, die diesen Kurs absolvieren, kennenzulernen, dich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
Wenn du Produkt-Feedback oder Fragen während des Entwickelns hast, besuche unser Azure AI Foundry Developer Forum.
Hinweis zu Quizzen: Alle Quizze befinden sich im Ordner Quiz-app in etc\quiz-app, oder Online Hier. Sie sind in den Lektionen verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folge den Anweisungen im
quiz-app-Ordner. Die Quizze werden nach und nach lokalisiert.
Hast du Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstelle ein Issue oder einen Pull Request.
- ✍️ Hauptautor: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Herausgeber: Jen Looper, PhD
- 🎨 Sketchnote-Illustratorin: Tomomi Imura
- ✅ Quiz-Ersteller: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Kern-Mitwirkende: Evgenii Pishchik
Unser Team entwickelt weitere Curricula! Sieh dir an:
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Wenn du feststeckst oder Fragen zum Entwickeln von KI-Anwendungen hast, tritt Gleichgesinnten und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP bei. Es ist eine unterstützende Community, wo Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
Wenn du Produkt-Feedback oder Fehler beim Entwickeln hast, besuche:
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Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir auf Genauigkeit achten, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.