初学者的人工智能课程
初学者的人工智能 - Sketchnote by @girlie_mac |
通过我们的 12 周、24 节课程,探索 人工智能 (AI) 的世界! 课程包括实践课程、测验和实验室。该课程面向初学者,并涵盖了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,以及 AI 的伦理问题。
你将学到什么
在本课程中,你将学习:
- 人工智能的不同方法,包括经典的符号方法,如知识表示和推理(GOFAI)。
- 神经网络和深度学习,这是现代 AI 的核心。我们将使用两个最流行的框架 - TensorFlow 和 PyTorch 的代码来说明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。我们将介绍一些最新的模型,但可能在最先进的技术上有所欠缺。
- 较少流行的 AI 方法,如遗传算法和多智能体系统。
我们在本课程中不会涵盖:
- AI 在商业中的应用案例。建议参加 Microsoft Learn 上的面向商业用户的 AI 入门学习路径,或与 INSEAD 合作开发的 AI 商学院。
- 经典机器学习,这在我们的初学者机器学习课程中有详细描述。
- 使用 认知服务 构建的实际 AI 应用。为此,我们建议你从 Microsoft Learn 的模块开始,例如 视觉、自然语言处理、Azure OpenAI 服务的生成式 AI 等。
- 特定的 ML 云框架,如 Azure 机器学习、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。可以考虑使用通过 Azure 机器学习构建和操作机器学习解决方案和通过 Azure Databricks 构建和操作机器学习解决方案学习路径。
- 对话式 AI 和 聊天机器人。有一个单独的创建对话式 AI 解决方案学习路径,你也可以参考这篇博文了解更多详细信息。
- 深度学习背后的数学。为此,我们建议阅读 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 的 深度学习,该书也可以在线获取:https://www.deeplearningbook.org/。
对于 云上的 AI 主题的温和介绍,你可以考虑参加在 Azure 上入门人工智能学习路径。
内容
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