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| AI For Beginners - スケッチノート by @girlie_mac |
12週間・24レッスンのカリキュラムで人工知能（AI）の世界を探求しましょう！ 実践的なレッスン、クイズ、実験を含みます。このカリキュラムは初心者向けで、TensorFlowやPyTorchなどのツールやAIの倫理にも触れています。
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ローカルでクローンしたい場合は？
このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を含めずにクローンしたい場合はスパースチェックアウトを使ってください：
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"これにより、より高速なダウンロードでコースを完了するのに必要なすべてが得られます。
もし追加の翻訳言語のサポートをご希望の方はこちらをご覧ください：supported languages
このカリキュラムでは以下を学べます：
- 知識表現と推論の「古き良き」シンボリックアプローチを含む、様々な人工知能の手法 (GOFAI)。
- 現代AIの中核をなすニューラルネットワークと深層学習。これらの重要なトピックの基本概念を、人気のある2つのフレームワーク—TensorFlowとPyTorch—のコードを使って解説します。
- 画像とテキストを扱うためのニューラルアーキテクチャ。最新のモデルをカバーしますが、最先端技術については一部不足があるかもしれません。
- 遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムなど、あまり知られていないAIの手法。
このカリキュラムで扱わない内容：
- ビジネスにおけるAI活用の事例。Microsoft Learnのビジネスユーザー向けAI入門や、INSEADと協力して開発されたAIビジネススクールの利用をお勧めします。
- クラシックな機械学習。これはMachine Learning for Beginners Curriculumで詳しく説明されています。
- Cognitive Servicesを使った実践的なAIアプリケーション。これについては、Microsoft Learnのビジョン、自然言語処理、Azure OpenAI Serviceを使った生成AIなどのモジュールから始めることを推奨します。
- Azure Machine Learning、Microsoft Fabric、Azure Databricksのような特定のMLクラウドフレームワーク。これらではAzure Machine Learningで機械学習ソリューションを構築・運用するやAzure Databricksで機械学習ソリューションを構築・運用するの学習パスを活用しましょう。
- 対話型AIやチャットボット。別途対話型AIソリューションを作成する学習パスがあり、詳細はこのブログ記事も参照できます。
- 深層学習の背後にある高度な数学。これには、Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron CourvilleによるDeep Learning（オンライン版も https://www.deeplearningbook.org/）をお勧めします。
クラウドにおけるAI の基礎的な導入には Azureで人工知能の基礎を学ぶ学習パスがあります。
- 事前学習資料
- フレームワーク（PyTorch または TensorFlow）に特化した実行可能なJupyterノートブック。実行可能なノートブックには理論的な内容も多く含まれているため、トピックを理解するには少なくともどちらか一方のノートブック（PyTorchまたはTensorFlow）を一通り学習する必要があります。
- 一部のトピックには、学んだ内容を特定の問題に適用する機会を提供するラボがあります。
- 一部のセクションには関連トピックを扱うMS Learnモジュールへのリンクがあります。
AIがまったく初めてで、手を動かして学べる簡単な例を探している場合は、初心者向けの例をご覧ください。以下の内容が含まれています：
- 🌟 Hello AI World - はじめてのAIプログラム（パターン認識）
- 🧠 簡単なニューラルネットワーク - ニューラルネットワークをゼロから構築
- 🖼️ 画像分類器 - 詳細なコメント付きで画像を分類
- 💬 テキスト感情分析 - ポジティブ・ネガティブなテキストを分析
これらの例は、カリキュラム全体に進む前にAIの基本概念を理解するのに役立つよう設計されています。
- 開発環境のセットアップを支援するセットアップレッスンを作成しています。
- 教育者向けにカリキュラムセットアップレッスンもご用意しています！
- VSCodeやCodespaceでのコードの実行方法
以下の手順に従ってください：
リポジトリのフォーク：このページ右上の「Fork」ボタンをクリックします。
リポジトリのクローン：git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
後で見つけやすいように、☆（スター）を忘れずに付けてください。
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを得られる公式AI Discordサーバーに参加しましょう。
製品に関するフィードバックや質問がある場合は、Azure AI Foundry 開発者フォーラムをご利用ください。
クイズについての注意：全てのクイズは etc\quiz-app フォルダーの Quiz-app 内に含まれています。また、オンライン版もあります。レッスン内からリンクされており、クイズアプリはローカルで実行するかAzureにデプロイできます。
quiz-appフォルダー内の指示に従ってください。順次ローカライズが進められています。
提案やスペルミス、コードの誤りを発見した場合は、Issueの提出やプルリクエストをお寄せください。
- ✍️ 主執筆者: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 編集者: Jen Looper, PhD
- 🎨 スケッチノートイラストレーター: Tomomi Imura
- ✅ クイズ作成者: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 コア貢献者: Evgenii Pishchik
当チームは他のカリキュラムも制作しています！こちらもご覧ください：
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AIアプリの開発で行き詰まったり質問があれば、MCPに関する議論で経験豊富な開発者や他の学習者と交流しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。
製品に関するフィードバックや開発中のエラーがある場合は以下へ：
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本書類はAI翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な表現が含まれる場合があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用に起因するいかなる誤解や誤訳についても責任を負いかねます。