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| AI For Beginners - Sketchnote por @girlie_mac |
Explore o mundo da Inteligência Artificial (IA) com o nosso currículo de 12 semanas e 24 lições! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é acessível 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 | Checo | Dinamarquês | Holandês | Estónio | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Kannada | Khmer | Coreano | Lituano | Malaio | Malayalam | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeriano | Norueguês | Persa (Farsi) | Polaco | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Suaíli | Sueco | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita
Prefere Clonar Localmente?
Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas que aumentam significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, use 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"Isto oferece-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
Se desejar que sejam suportadas línguas adicionais as línguas suportadas estão listadas aqui
Neste currículo, você vai aprender:
- Diferentes abordagens à Inteligência Artificial, incluindo a abordagem simbólica "à moda antiga" com Representação do Conhecimento e raciocínio (GOFAI).
- Redes Neuronais e Deep Learning, que estão no núcleo da IA moderna. Vamos ilustrar os conceitos por detrás destes tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - TensorFlow e PyTorch.
- Arquiteturas Neuronais para trabalhar com imagens e texto. Iremos cobrir modelos recentes mas poderão não estar completamente atualizados com o estado da arte.
- Abordagens de IA menos populares, como Algoritmos Genéticos e Sistemas Multi-Agente.
O que não vamos cobrir neste currículo:
Encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn
- Casos de negócio do uso de IA nos Negócios. Considere fazer a trilha de aprendizagem Introdução à IA para utilizadores empresariais na Microsoft Learn, ou a AI Business School, desenvolvida em cooperação com a INSEAD.
- Machine Learning Clássico, que está bem descrito no nosso Currículo de Machine Learning para Iniciantes.
- Aplicações práticas de IA construídas usando Serviços Cognitivos. Para isso, recomendamos que comece com os módulos Microsoft Learn para visão, processamento de linguagem natural, IA Generativa com Azure OpenAI Service e outros.
- Frameworks Cloud específicos para ML, como Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, ou Azure Databricks. Considere usar as trilhas de aprendizagem Construir e operar soluções de machine learning com Azure Machine Learning e Construir e Operar Soluções de Machine Learning com Azure Databricks.
- IA Conversacional e Chat Bots. Existe uma trilha de aprendizagem separada Criar soluções de IA conversacional, e pode também consultar este post no blog para mais detalhes.
- Matemática Profunda por detrás do deep learning. Para isso, recomendamos Deep Learning por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que está também disponível online em https://www.deeplearningbook.org/.
Para uma introdução suave aos tópicos de IA na Cloud pode considerar fazer a Trilha de Aprendizagem Comece com inteligência artificial na Azure.
- Material para leitura prévia
- Jupyter Notebooks executáveis, frequentemente específicos para o framework (PyTorch ou TensorFlow). O notebook executável contém também muito material teórico, pelo que para compreender o tópico necessita de percorrer pelo menos uma versão do notebook (quer PyTorch quer TensorFlow).
- Laboratórios disponíveis para alguns tópicos, que lhe dão oportunidade de tentar aplicar o material aprendido a um problema específico.
- Algumas secções contêm ligações para módulos da MS Learn que cobrem tópicos relacionados.
Se é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, veja os nossos Exemplos para Iniciantes! Estes incluem:
- 🌟 Olá Mundo da IA - O seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrões)
- 🧠 Rede Neural Simples - Construa uma rede neural do zero
- 🖼️ Classificador de Imagens - Classifique imagens com comentários detalhados
- 💬 Sentimento de Texto - Analise texto positivo/negativo
Estes exemplos são desenhados para o ajudar a compreender conceitos de IA antes de se aprofundar na totalidade do currículo.
- Criámos uma lição de configuração para ajudar na configuração do seu ambiente de desenvolvimento.
- Para Educadores, também criámos uma lição para configuração do currículo!
- Como Executar o código no VSCode ou num Codespace
Siga estes passos:
Bifurque o 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 se esqueça de dar estrela (🌟) a este repositório para o encontrar mais facilmente mais tarde.
Junte-se ao nosso servidor oficial de Discord de IA para conhecer e interagir com outros aprendizes a realizar este curso e obter apoio.
Se tiver comentários ou questões sobre o produto enquanto constrói, visite o nosso Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry
Uma nota sobre questionários: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou Online Aqui. Estão ligados a partir das lições e a aplicação pode ser executada localmente ou implementada na Azure; siga as instruções na pasta
quiz-app. Estão a ser gradualmente localizados.
Tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou código? Abra um problema ou crie um pedido de pull.
- ✍️ Autor Principal: Dmitry Soshnikov, PhD
- 🔥 Editor: Jen Looper, PhD
- 🎨 Ilustrador Sketchnote: Tomomi Imura
- ✅ Criadora dos Questionários: Lateefah Bello, MLSA
- 🙏 Colaboradores Principais: Evgenii Pishchik
A nossa equipa produz outros currículos! Veja:
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Se ficar bloqueado ou tiver dúvidas sobre a criação de aplicações de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é livremente partilhado.
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