A tananyag célja, hogy technikai előképzettség nélkül is végig lehessen menni azon, hogyan gondolkodik egy mesterséges intelligencia rendszer. Minden lecke önmagában is olvasható, de érdemes sorban haladni, mert a későbbi leckék az előzőekre épülnek. A kódot és a gyakorlati notebookokat igénylő részekhez minden leckénél találsz linket az eredeti GitHub anyaghoz.

Modul I

Bevezetés az AI-ba

01Az AI bevezetése és története

Modul II

Szimbolikus AI

02Tudásreprezentáció és szakértői rendszerek

Modul III

Bevezetés a neurális hálókba

03Perceptron 04Többrétegű perceptron és saját keretrendszer 05Keretrendszerek és a túlillesztés

Modul IV

Számítógépes látás

06Bevezetés a számítógépes látásba és az OpenCV-be 07Konvolúciós neurális hálók 08Előtanított hálók és transfer learning 09Autoenkóderek és VAE-k 10Generatív ellenfeles hálók (GAN) 11Objektumdetektálás 12Szemantikus szegmentálás és U-Net

Modul V

Természetes nyelvfeldolgozás

13Szöveg reprezentáció. Bag of Words és TF-IDF 14Szemantikus szóbeágyazások. Word2Vec és GloVe 15Nyelvi modellezés. Saját szóbeágyazások tanítása 16Rekurrens neurális hálók 17Generatív rekurrens hálók 18Transformerek és a BERT 19Névesített entitás felismerés (NER) 20Nagy nyelvi modellek és a prompt programozás

Modul VI

Egyéb AI technikák

21Genetikus algoritmusok 22Mély megerősítéses tanulás 23Többügynökös rendszerek

Modul VII

AI etika

24AI etika és felelős AI

Extra

Kiegészítő lecke

25Multi-modális hálók, CLIP és VQGAN

Ha végigért

Igazolás a tananyag elvégzéséről

Ha mind a 25 leckét elvégezted, kiállíthatsz magadnak egy igazolást róla. A saját nevedre szól, és letölthető vagy kinyomtatható.

Igazolás kiállítása

Forrás

A tananyag a Microsoft nyílt forráskódú, MIT licenc alatt elérhető "AI For Beginners" kurzusának magyar adaptációja. Eredeti tananyag. GitHub. Ez az adaptáció nem hivatalos Microsoft anyag, és nem jár hozzá Microsoft által kiállított igazolás.