इस प्रोजेक्ट के बारे में

Microsoft का "Artificial Intelligence for Beginners" एक शुरुआती-अनुकूल, ओपन-सोर्स पाठ्यक्रम है जो शिक्षार्थियों को 12 सप्ताह और 24 पाठों में मुख्य AI अवधारणाओं से गुज़ारता है। यह टीम के अन्य पाठ्यक्रमों जैसे Machine Learning for Beginners और Data Science for Beginners को पूरक है। यह पाठ्यक्रम AI के क्लासिकल और आधुनिक दोनों दृष्टिकोणों को कवर करता है, जिसमें सिंबॉलिक AI और नॉलेज रिप्रेजेंटेशन, न्यूरल नेटवर्क्स और डीप लर्निंग, इमेजेस और टेक्स्ट के लिए आर्किटेक्चर्स, और जेनेटिक एल्गोरिदम और मल्टी-एजेंट सिस्टम्स जैसे कम मुख्यधारा विषय शामिल हैं। पाठों के साथ निष्पादन योग्य Jupyter नोटबुक्स शामिल हैं, जो अधिकतर PyTorch या TensorFlow/Keras संस्करणों में उपलब्ध हैं, और कई विषयों में लैब्स शामिल हैं जहां शिक्षार्थी सामग्री को वास्तविक समस्याओं पर लागू कर सकते हैं। पाठ्यक्रम में क्विज़, स्केचनोट्स और संबंधित Microsoft Learn मॉड्यूल्स के लिंक्स भी शामिल हैं। मुख्य विषयों में परसेप्ट्रॉन्स, मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन्स, कंवल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स, ट्रांसफर लर्निंग, ऑटोएन्कोडर्स, GANs, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, सेमेंटिक सेगमेंटेशन, टेक्स्ट रिप्रेजेंटेशन, वर्ड एम्बेडिंग्स, RNNs, ट्रांसफॉर्मर्स और BERT, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग, डीप रीइनफोर्समेंट लर्निंग, मल्टी-एजेंट सिस्टम्स, और जिम्मेदारीपूर्ण AI सिद्धांतों के साथ AI नैतिकता शामिल है। अतिरिक्त सामग्री में CLIP और VQGAN जैसे मल्टीमॉडल मॉडल्स शामिल हैं। रिपॉजिटरी में कोर्स सेटअप गाइड, VS Code या Codespace में कोड चलाने के निर्देश, और शुरुआती-अनुकूल उदाहरण स्क्रिप्ट्स शामिल हैं जो पैटर्न रिकग्निशन, एक छोटा न्यूरल नेटवर्क बनाना, इमेज क्लासिफिकेशन और सेंटिमेंट एनालिसिस का परिचय देते हैं। इसमें 50+ भाषा अनुवाद भी समर्थित हैं, जो स्वचालन के माध्यम से उत्पन्न और रखरखाव किए जाते हैं, और उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक स्पार्स चेकआउट कमांड प्रदान करता है जो अनुवाद फ़ाइलों के बिना छोटे डाउनलोड चाहते हैं। समुदाय योगदान को इश्यूज़ और पुल रिक्वेस्ट्स के माध्यम से प्रोत्साहित किया जाता है, और शिक्षार्थी चर्चा और सहायता के लिए आधिकारिक Microsoft Foundry Discord सर्वर में शामिल हो सकते हैं। प्राथमिक लेखक डिमिट्री सोशनिकोव हैं, संपादन जेन लूपर द्वारा, स्केचनोट्स तोमोमी इमुरा द्वारा, और क्विज़ेज़ लतीफा बेलो द्वारा।