 |
|---|
| AI For Beginners - สเก็ตช์โน้ตโดย @girlie_mac |
สำรวจโลกของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับหลักสูตร 12 สัปดาห์ 24 บทเรียนของเรา! มีบทเรียนเชิงปฏิบัติ, แบบทดสอบ และแลป หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและครอบคลุมเครื่องมือต่างๆ เช่น TensorFlow และ PyTorch รวมถึงจริยธรรมใน AI
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
อยากโคลนในเครื่องล่ะ?
ที่เก็บนี้มีการแปลภาษา 50+ ภาษา ซึ่งเพิ่มขนาดดาวน์โหลดอย่างมาก เพื่อโคลนโดยไม่เอาการแปล ใช้ 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"นี่จะให้ทุกอย่างที่คุณต้องใช้จบหลักสูตรได้ด้วยความเร็วดาวน์โหลดที่เร็วขึ้นมาก
หากคุณต้องการให้สนับสนุนภาษาแปลเพิ่มเติม รายการภาษาที่สนับสนุนอยู่ นี่
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้:
- แนวทางต่างๆ ของปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงวิธีเชิงสัญลักษณ์แบบ "เก๋าเกม" โดยใช้ การแทนความรู้ และการให้เหตุผล (GOFAI)
- โครงข่ายประสาทเทียม และ การเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งเป็นหัวใจของ AI สมัยใหม่ เราจะอธิบายแนวคิดเบื้องหลังหัวข้อสำคัญเหล่านี้โดยใช้โค้ดในสองเฟรมเวิร์กยอดนิยม - TensorFlow และ PyTorch
- สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาท สำหรับทำงานกับภาพและข้อความ เราจะครอบคลุมโมเดลล่าสุด แต่บางส่วนอาจขาดการอัปเดตเทคโนโลยีล่าสุดบ้าง
- แนวทาง AI ที่ไม่ค่อยได้รับความนิยม เช่น อัลกอริธึมทางพันธุกรรม และ ระบบตัวแทนหลายตัว
สิ่งที่เราจะไม่สอนในหลักสูตรนี้:
ค้นหาทรัพยากรเพิ่มเติมสำหรับหลักสูตรนี้ในคอลเลกชัน Microsoft Learn ของเรา
- กรณีการใช้ AI ในธุรกิจ แนะนำให้เรียนเส้นทาง แนะนำ AI สำหรับผู้ใช้ธุรกิจ ใน Microsoft Learn หรือ AI Business School พัฒนาโดยร่วมมือกับ INSEAD
- Machine Learning แบบคลาสสิก ซึ่งมีคำอธิบายดีใน หลักสูตร Machine Learning for Beginners
- แอปพลิเคชัน AI เชิงปฏิบัติที่สร้างโดยใช้ Cognitive Services สำหรับส่วนนี้แนะนำให้เริ่มจากโมดูล Microsoft Learn สำหรับ visión, การประมวลผลภาษา, Generative AI กับบริการ Azure OpenAI และอื่นๆ
- เฟรมเวิร์ก ML สำหรับคลาวด์ เฉพาะ เช่น Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, หรือ Azure Databricks แนะนำใช้เส้นทางเรียนรู้ Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning และ Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks
- AI สนทนา และ แชทบอท มีเส้นทางเรียนแยก สร้างโซลูชัน AI สนทนา และสามารถดูบทความนี้ โพสต์บล็อก เพิ่มเติม
- คณิตศาสตร์เชิงลึก เบื้องหลังการเรียนรู้เชิงลึก แนะนำหนังสือ Deep Learning โดย Ian Goodfellow, Yoshua Bengio และ Aaron Courville ซึ่งมีให้ศึกษาทางออนไลน์ที่ https://www.deeplearningbook.org/
สำหรับคำแนะนำเบา ๆ เกี่ยวกับหัวข้อ AI บนคลาวด์ คุณอาจสนใจเส้นทางเรียนรู้ เริ่มต้นกับปัญญาประดิษฐ์บน Azure
- เอกสารเตรียมอ่านล่วงหน้า
- Jupyter Notebooks ที่สามารถรันได้ ซึ่งมักจะเฉพาะกับเฟรมเวิร์ก (PyTorch หรือ TensorFlow) โน้ตบุ๊กที่สามารถรันได้ยังมีเนื้อหาทางทฤษฎีมากมาย ดังนั้นเพื่อทำความเข้าใจหัวข้อ คุณจำเป็นต้องผ่านโน้ตบุ๊กเวอร์ชันใดเวอร์ชันหนึ่งอย่างน้อย (PyTorch หรือ TensorFlow)
- ห้องปฏิบัติการ ที่มีให้สำหรับบางหัวข้อ ซึ่งช่วยให้คุณได้ลองนำเนื้อหาที่เรียนรู้ไปประยุกต์กับปัญหาเฉพาะ
- บางส่วนมีลิงก์ไปยังโมดูล MS Learn ที่ครอบคลุมหัวข้อที่เกี่ยวข้อง
ถ้าคุณเป็นมือใหม่กับ AI และต้องการตัวอย่างที่รวดเร็วและลงมือทำได้เลย ลองดู ตัวอย่างสำหรับผู้เริ่มต้น เหล่านี้! ประกอบด้วย:
- 🌟 Hello AI World - โปรแกรม AI แรกของคุณ (การจดจำรูปแบบ)
- 🧠 Simple Neural Network - สร้างโครงข่ายประสาทเทียมตั้งแต่เริ่มต้น
- 🖼️ Image Classifier - จำแนกรูปภาพพร้อมคำอธิบายละเอียด
- 💬 Text Sentiment - วิเคราะห์ข้อความเชิงบวก/ลบ
ตัวอย่างเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิด AI ก่อนที่จะเข้าสู่หลักสูตรเต็มรูปแบบ
- เราได้สร้าง บทเรียนตั้งค่า เพื่อช่วยคุณตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา
- สำหรับครูผู้สอน เรามี บทเรียนตั้งค่าหลักสูตร สำหรับคุณเช่นกัน!
- วิธี รันโค้ดใน VSCode หรือ Codespace
ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
Fork โครงการ: คลิกปุ่ม "Fork" ที่มุมขวาบนของหน้านี้
Clone โครงการ: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
อย่าลืมกดดาว (🌟) โครงการนี้เพื่อให้ค้นหาได้ง่ายในภายหลัง
เข้าร่วม เซิร์ฟเวอร์ Discord ทางการของ AI เพื่อพบปะและสร้างเครือข่ายกับผู้เรียนคนอื่น ๆ ที่กำลังเรียนหลักสูตรนี้ และรับคำแนะนำ
ถ้าคุณมีข้อเสนอแนะหรือคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ในระหว่างการสร้าง แอปพลิเคชัน เยี่ยมชม ฟอรัมผู้พัฒนา Azure AI Foundry
หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ในโฟลเดอร์ Quiz-app ใน etc\quiz-app หรือ ออนไลน์ที่นี่ ซึ่งลิงก์จากบทเรียน แบบทดสอบนี้สามารถรันได้ในเครื่องหรือดีพลอยไป Azure; ให้ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์
quiz-appที่กำลังค่อย ๆ เป็นภาษาไทย
คุณมีคำแนะนำหรือพบการสะกดผิดหรือข้อผิดพลาดของโค้ดไหม? แจ้งปัญหาหรือสร้าง pull request ได้เลย
- ✍️ ผู้เขียนหลัก: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 บรรณาธิการ: Jen Looper, PhD
- 🎨 นักวาดสเก็ตช์โน้ต: Tomomi Imura
- ✅ ผู้สร้างแบบทดสอบ: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 ผู้ร่วมพัฒนาหลัก: Evgenii Pishchik
ทีมงานของเราผลิตหลักสูตรอื่น ๆ ด้วย! ตรวจสอบได้ที่:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
ถ้าคุณติดขัดหรือต้องการคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วมพูดคุยกับผู้เรียนและนักพัฒนาที่มีประสบการณ์ในชุมชน MCP ซึ่งเป็นชุมชนที่ให้การสนับสนุนและยินดีต้อนรับคำถาม พร้อมแบ่งปันความรู้กันอย่างเสรี
ถ้าคุณมีข้อเสนอแนะหรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้างแอปพลิเคชัน เยี่ยมชม:
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษาด้วย AI Co-op Translator แม้เราจะพยายามให้ความถูกต้องสูงสุด โปรดทราบว่าการแปลแบบอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความคลาดเคลื่อน เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมถือเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด สำหรับข้อมูลที่สำคัญควรใช้การแปลโดยมืออาชีพที่เป็นมนุษย์ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดใดๆ ที่เกิดจากการใช้การแปลนี้