12周AI完整入门课程

通过 12 周 24 节课的课程探索人工智能的世界！

该课程包括实践课程、测试和实验室。课程对初学者友好，涵盖 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，以及 AI 伦理。

🌐 多语言支持

阿拉伯语 | 孟加拉语 | 保加利亚语 | 缅甸语 | 简体中文 | 繁体中文（香港）| 繁体中文（澳门）| 繁体中文（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 | 印度尼西亚语 | 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 | 巴西葡萄牙语 | 葡萄牙语 | 旁遮普语（古木基文）| 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（菲律宾语）| 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

倾向于本地克隆？

本仓库包括 50+ 种语言翻译，这大大增加了下载大小。要在不包含翻译的情况下克隆，请使用稀疏签出：

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'

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"

这为你提供了完成课程所需的一切，下载速度快得多。

如果你希望拥有其他翻译，支持的语言列表在这里

课程思维导图

在本课程中，你将学习：

• AI 的不同方法，包括具有知识表示和推理的"老派"符号方法（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框架（TensorFlow 和 PyTorch）中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。我们将涵盖最新模型，但在最先进的技术方面可能有所不足。

• 不太常见的 AI 方法，例如遗传算法和多 Agent 系统。

本课程不涵盖的内容：

在我们的 Microsoft Learn 合集中找到这门课程的所有其他资源

• AI 在商业中的使用案例。考虑参加 Microsoft Learn 上的《企业用户 AI 介绍学习路径》或由 INSEAD 合作开发的《AI 商业学院》。

• 经典机器学习，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 的视觉、自然语言处理、使用 Azure OpenAI 服务的生成式 AI 等模块开始。

• 特定的 ML 云框架，例如 Azure 机器学习、Microsoft Fabric 或 Azure Databricks。考虑使用《使用 Azure 机器学习构建和运营机器学习解决方案》和《使用 Azure Databricks 构建和运营机器学习解决方案》学习路径。

• 会话式 AI 和聊天机器人。有单独的《创建会话式 AI 解决方案学习路径》，你也可以参考这篇博文了解更多详情。

• 深度学习背后的深层数学。为此，我们推荐《深度学习》（由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 著），也可在线获取，地址为 https://www.deeplearningbook.org/。

如需温和入门到云端 AI 主题，你可以考虑参加《在 Azure 上开始使用人工智能学习路径》。

📖 每节课包含什么

可执行的 Jupyter Notebooks，通常特定于该框架（PyTorch 或 TensorFlow）。可执行的 notebook 还包含大量理论材料，因此为了理解该主题，你需要至少完成一个版本的 notebook（PyTorch 或 TensorFlow）。

某些主题有可用的实验室，使你有机会尝试将学到的材料应用于特定问题。

某些部分包含 MS Learn 模块的链接，这些模块涵盖相关主题。

🎯 AI 新手？从这里开始！

如果你对 AI 完全陌生，想要快速的、实践性的例子，请查看我们的《初学者友好示例》！这些包括：

• 🌟 Hello AI World - 你的第一个 AI 程序（模式识别）

• 🧠 简单神经网络 - 从头开始构建神经网络

• 🖼️ 图像分类器 - 用详细注释分类图像

• 💬 文本情感 - 分析正面/负面文本

这些示例旨在帮助你理解 AI 概念，然后再深入学习完整课程。

📚 完整课程设置

我们为你创建了一个设置课程来帮助你设置开发环境。 - 对于教育工作者，我们也为你创建了课程设置课程！

如何在 VSCode 或 Codespace 中运行代码

Fork 仓库：点击此页面右上角的"Fork"按钮。

克隆仓库：

git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

别忘了给（🌟）这个仓库点星，这样之后更容易找到它。

加入我们的社区

加入我们的官方 AI Discord 服务器，与参加本课程的其他学习者会面和交流，并获得支持。

如果在构建过程中有产品反馈或问题，请访问我们的 Azure AI Foundry 开发者论坛

关于测试的说明

所有测试都包含在 etc\quiz-app 文件夹中的 Quiz-app 文件夹，或在线提供。它们从课程中链接，测试应用可以在本地运行或部署到 Azure；按照 quiz-app 文件夹中的说明进行操作。它们正在逐步本地化。

有建议或发现拼写或代码错误？

提出 issue 或创建 pull request。

✍️ 主要作者：Dmitry Soshnikov，PhD

🔥 编辑：Jen Looper，PhD

🎨 草图笔记插画家：Tomomi Imura

✅ 测试创建者：Lateefah Bello，MLSA

🙏 核心贡献者：Evgenii Pishchik

我们的团队制作了其他课程！请查看：

Azure / Edge / MCP / Agents

遇到问题或对构建 AI 应用有任何问题？

加入同学和经验丰富的开发人员一起在关于 MCP 的讨论中。这是一个充满支持的社区，欢迎提问，知识共享。

如果在构建过程中有产品反馈或错误，请访问：