ai-for-beginners

Microsoftの「Artificial Intelligence for Beginners」は、初心者に優しいオープンソースのカリキュラムで、12週間にわたる24のレッスンを通じて中核的なAIの概念を学習者に案内する設計となっています。これは、Machine Learning for BeginnersやData Science for Beginnersなどの他のカリキュラムを補完するものです。 コースでは、記号AIや知識表現、ニューラルネットワークと深層学習、画像およびテキストのためのアーキテクチャといった古典的かつ現代的なアプローチに加え、遺伝的アルゴリズムやマルチエージェントシステムといった主流でないトピックもカバーしています。各レッスンには実行可能なJupyterノートブックが用意されており、主にPyTorchまたはTensorFlow/Keras版が提供されています。また、多くのトピックには、学習者が具体的な問題に材料を適用できるラボが含まれています。カリキュラムにはクイズ、スケッチノート、関連するMicrosoft Learnモジュールへのリンクも含まれています。 主要なトピックには、パーセプトロン、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワーク、転移学習、オートエンコーダー、GANs、物体検出、意味的セグメンテーション、テキスト表現、単語埋め込み、RNNs、トランスフォーマーとBERT、大規模言語モデルとプロンプトプログラミング、深層強化学習、マルチエージェントシステム、そして責任あるAI原則に基づくAI倫理が含まれます。追加資料には、CLIPやVQGANのようなマルチモーダルモデルも扱われています。 リポジトリには、コース設定ガイド、VS CodeまたはCodespaceでのコード実行手順、パターン認識、小さなニューラルネットワークの構築、画像分類、感情分析を紹介する初心者向けのスクリプトが含まれています。また、自動化を通じて生成・維持される50以上の言語翻訳をサポートしており、翻訳ファイルなしでより小さなダウンロードを希望するユーザーのために、スパースチェックアウトコマンドも提供しています。 コミュニティからの貢献は、イシューやプルリクエストを通じて奨励されており、学習者は公式のMicrosoft Foundry Discordサーバーに参加して議論やサポートを受けることができます。主な著者はDmitry Soshnikov、編集はJen Looper、スケッチノートはTomomi Imura、クイズはLateefah Belloが担当しています。