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| AI For Beginners - Sketchnote por @girlie_mac |
Explore o mundo da Inteligência Artificial (IA) com nosso currículo de 12 semanas e 24 lições! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é amigável para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, bem como ética em IA.
Árabe | Bengali | Búlgaro | Birmanês (Myanmar) | Chinês (Simplificado) | Chinês (Tradicional, Hong Kong) | Chinês (Tradicional, Macau) | Chinês (Tradicional, Taiwan) | Croata | Tcheco | Dinamarquês | Holandês | Estoniano | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Kannada | Khmer | Coreano | Lituano | Malaio | Malaiala | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeriano | Norueguês | Persa (Farsi) | Polonês | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Suaíli | Sueco | Tagalog (Filipino) | Tâmil | Telugu | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita
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Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use o 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"Isso lhe dará tudo o que precisa para concluir o curso com um download muito mais rápido.
Se desejar que idiomas adicionais sejam suportados, eles estão listados aqui
Neste currículo, você aprenderá:
- Diferentes abordagens para Inteligência Artificial, incluindo a abordagem "boa e velha" simbólica com Representação do Conhecimento e raciocínio (GOFAI).
- Redes Neurais e Aprendizado Profundo, que estão no cerne da IA moderna. Ilustraremos os conceitos por trás desses tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - TensorFlow e PyTorch.
- Arquiteturas Neurais para trabalhar com imagens e texto. Cobriremos modelos recentes, mas que podem ser um pouco insuficientes para o estado da arte.
- Abordagens de IA menos populares, como Algoritmos Genéticos e Sistemas Multiagentes.
O que não cobriremos neste currículo:
Encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção Microsoft Learn
- Casos de negócios usando IA nos Negócios. Considere fazer o caminho de aprendizado Introdução à IA para usuários de negócios na Microsoft Learn, ou a AI Business School, desenvolvida em cooperação com a INSEAD.
- Aprendizado de Máquina Clássico, que é bem descrito em nosso Currículo de Aprendizado de Máquina para Iniciantes.
- Aplicações práticas de IA construídas usando Serviços Cognitivos. Para isso, recomendamos começar com os módulos Microsoft Learn para visão, processamento de linguagem natural, IA Generativa com Azure OpenAI Service e outros.
- Frameworks de Nuvem específicos para ML, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, ou Azure Databricks. Considere usar os caminhos de aprendizado Construir e operar soluções de aprendizado de máquina com Azure Machine Learning e Construir e operar soluções de aprendizado de máquina com Azure Databricks.
- IA Conversacional e Chat Bots. Há um caminho de aprendizado separado Criar soluções de IA conversacional, e você também pode consultar este post no blog para mais detalhes.
- Matemática Profunda por trás do aprendizado profundo. Para isso, recomendamos Deep Learning de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que também está disponível online em https://www.deeplearningbook.org/.
Para uma introdução suave aos tópicos de IA na Nuvem, você pode considerar fazer o caminho de aprendizado Comece com inteligência artificial no Azure.
- Material para pré-leitura
- Jupyter Notebooks executáveis, que geralmente são específicos para o framework (PyTorch ou TensorFlow). O notebook executável também contém muito material teórico, portanto, para entender o tema, você precisa passar por pelo menos uma versão do notebook (seja PyTorch ou TensorFlow).
- Laboratórios disponíveis para alguns tópicos, que dão a você a oportunidade de tentar aplicar o material aprendido em um problema específico.
- Algumas seções contêm links para módulos MS Learn que abordam tópicos relacionados.
Se você é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, confira nossos Exemplos para Iniciantes! Eles incluem:
- 🌟 Olá Mundo IA - Seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrão)
- 🧠 Rede Neural Simples - Construa uma rede neural do zero
- 🖼️ Classificador de Imagens - Classifique imagens com comentários detalhados
- 💬 Sentimento de Texto - Analise texto positivo/negativo
Esses exemplos são projetados para ajudar você a entender os conceitos de IA antes de mergulhar no currículo completo.
- Criamos uma aula de configuração para ajudar você a configurar seu ambiente de desenvolvimento.
- Para Educadores, também criamos uma aula de configuração do currículo!
- Como executar o código no VSCode ou em um Codespace
Siga estes passos:
Faça um fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
Clone o Repositório: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
Não esqueça de dar uma estrela (🌟) neste repositório para encontrá-lo mais facilmente depois.
Participe do nosso servidor oficial de Discord IA para conhecer e se conectar com outros alunos deste curso e obter suporte.
Se você tiver feedback ou perguntas sobre o produto durante o desenvolvimento, visite nosso Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry
Uma nota sobre questionários: Todos os questionários ficam na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou Online Aqui Eles são vinculados dentro das aulas e o app de quiz pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta
quiz-app. Eles estão sendo gradualmente localizados.
Você tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou no código? Abra uma issue ou crie um pull request.
- ✍️ Autor Principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustradora Sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Criadora de Questionários: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Colaboradores Principais: Evgenii Pishchik
Nossa equipe produz outros currículos! Confira:
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Se você ficar travado ou tiver dúvidas sobre como construir aplicativos de IA, junte-se a outros alunos e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade acolhedora onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é compartilhado livremente.
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