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Artificial Intelligence for Beginners - A Curriculum AI For Beginners - Sketchnote by @girlie_mac Explore the world of Artificial Intelligence (AI) with our 12-week, 24-lesson curriculum! It includes practical lessons, quizzes, and labs. The curriculum is beginner-friendly and covers tools like TensorFlow and PyTorch, as well as ethics in AI.

人工智能初学者课程 - 课程大纲 AI 初学者 - @girlie_mac 的速写笔记 通过我们为期 12 周、共 24 节课的课程，探索人工智能 (AI) 的世界！课程包含实践课、测验和实验。该课程对初学者非常友好，涵盖了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 伦理等内容。

🌐 Multi-Language Support Supported via GitHub Action (Automated & Always Up-to-Date): 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

🌐 多语言支持 通过 GitHub Action 支持（自动化且始终保持最新）：阿拉伯语 | 孟加拉语 | 保加利亚语 | 缅甸语 | 中文（简体） | 中文（繁体，香港） | 中文（繁体，澳门） | 中文（繁体，台湾） | 克罗地亚语 | 捷克语 | 丹麦语 | 荷兰语 | 爱沙尼亚语 | 芬兰语 | 法语 | 德语 | 希腊语 | 希伯来语 | 印地语 | 匈牙利语 | 印尼语 | 意大利语 | 日语 | 卡纳达语 | 高棉语 | 韩语 | 立陶宛语 | 马来语 | 马拉雅拉姆语 | 马拉地语 | 尼泊尔语 | 尼日利亚皮钦语 | 挪威语 | 波斯语 | 波兰语 | 葡萄牙语（巴西） | 葡萄牙语（葡萄牙） | 旁遮普语 | 罗马尼亚语 | 俄语 | 塞尔维亚语（西里尔文） | 斯洛伐克语 | 斯洛文尼亚语 | 西班牙语 | 斯瓦希里语 | 瑞典语 | 他加禄语（菲律宾） | 泰米尔语 | 泰卢固语 | 泰语 | 土耳其语 | 乌克兰语 | 乌尔都语 | 越南语

Prefer to Clone Locally? This repository includes 50+ language translations which significantly increases the download size. To clone without translations, use sparse checkout:

想要在本地克隆？ 本仓库包含 50 多种语言翻译，这会显著增加下载大小。若要跳过翻译进行克隆，请使用稀疏检出（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"

This gives you everything you need to complete the course with a much faster download. If you wish to have additional translations languages supported are listed here. Join the Community.

这将为您提供完成课程所需的一切，并大幅加快下载速度。如果您希望获得其他翻译，支持的语言列表请见此处。欢迎加入社区。

What you will learn In this curriculum, you will learn:

  • Different approaches to Artificial Intelligence, including the “good old” symbolic approach with Knowledge Representation and reasoning (GOFAI).
  • Neural Networks and Deep Learning, which are at the core of modern AI. We will illustrate the concepts behind these important topics using code in two of the most popular frameworks - TensorFlow and PyTorch.
  • Neural Architectures for working with images and text. We will cover recent models but may be a bit lacking in the state-of-the-art.
  • Less popular AI approaches, such as Genetic Algorithms and Multi-Agent Systems.

您将学到什么 在本课程中，您将学习：

  • 人工智能的不同方法，包括“古老”的符号主义方法，即知识表示与推理 (GOFAI)。
  • 神经网络和深度学习，这是现代 AI 的核心。我们将使用两种最流行的框架（TensorFlow 和 PyTorch）的代码来阐述这些重要主题背后的概念。
  • 用于处理图像和文本的神经架构。我们将涵盖近期的模型，但可能在最前沿技术方面略有欠缺。
  • 较少见的人工智能方法，例如遗传算法和多智能体系统。

What we will not cover in this curriculum:

  • Business cases of using AI in Business. Consider taking “Introduction to AI for business users” learning path on Microsoft Learn, or AI Business School, developed in cooperation with INSEAD.
  • Classic Machine Learning, which is well described in our “Machine Learning for Beginners” Curriculum.
  • Practical AI applications built using Cognitive Services. For this, we recommend that you start with modules on Microsoft Learn for vision, natural language processing, Generative AI with Azure OpenAI Service and others.
  • Specific ML Cloud Frameworks, such as Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, or Azure Databricks.
  • Conversational AI and Chat Bots.
  • Deep Mathematics behind deep learning.

本课程不涵盖的内容：

  • AI 在商业中的应用案例。建议参考 Microsoft Learn 上的“面向业务用户的 AI 简介”学习路径，或与 INSEAD 合作开发的 AI 商学院课程。
  • 经典机器学习，这部分内容在我们的“机器学习初学者”课程中有详细描述。
  • 使用认知服务构建的实用 AI 应用。为此，我们建议您从 Microsoft Learn 上关于视觉、自然语言处理、Azure OpenAI 服务生成式 AI 等模块开始学习。
  • 特定的机器学习云框架，如 Azure Machine Learning、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。
  • 对话式 AI 和聊天机器人。
  • 深度学习背后的深层数学。

(Note: The curriculum includes 24 lessons covering Symbolic AI, Neural Networks, Computer Vision, NLP, and AI Ethics, with accompanying Jupyter Notebooks for PyTorch and TensorFlow.)

(注：该课程包含 24 节课，涵盖符号 AI、神经网络、计算机视觉、自然语言处理和 AI 伦理，并配有适用于 PyTorch 和 TensorFlow 的 Jupyter Notebook 实践代码。)

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