마이크로소프트) AI 무료 강의 / Microsoft, Ai for Beginners

AI에 관심이 많은 분들을 위해 본 포스팅을 공유합니다.

마이크로소프트의 비대면 무료 AI 강의가 있습니다. 

Neural Network(NN) 기본 내용, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, AI 테크닉, AI 윤리와 관련해서 다루고 있고, 본 강의는 12주 동안 24개의 강의들을 다루고 있습니다.

관련 링크: https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/

AI for Beginners

이 강의에서 다루고 있는 프레임워크는 Tensorflow와 PyTorch 이고 이 두 개는 가장 많이 사용되는 딥러닝 프레임워크라서 해당 코드도 좀 봐도 좋을 것 같네요.

Microsoft에서 제공되는 무료 강의니, 한 번 들어보는 것도 추천합니다. 

 

< 강의 내용>

No	Lesson	Intro	PyTorch	Keras/TensorFlow
I	Introduction to AI
1	Introduction and History of AI	Text
II	Symbolic AI
2	Knowledge Representation and Expert Systems	Text	Expert System, Ontology, Concept Graph
III	Introduction to Neural Networks
3	Perceptron	Text	Notebook
4	Multi-Layered Perceptron and Creating our own Framework	Text	Notebook
5	Intro to Frameworks (PyTorch/TensorFlow) Overfitting	Text Text	PyTorch	Keras/TensorFlow
IV	Computer Vision	AI Fundamentals: Explore Computer Vision
	Microsoft Learn Module on Computer Vision		PyTorch	TensorFlow
6	Intro to Computer Vision. OpenCV	Text	Notebook
7	Convolutional Neural Networks CNN Architectures	Text Text	PyTorch	TensorFlow
8	Pre-trained Networks and Transfer Learning Training Tricks	Text Text	PyTorch	TensorFlow Dropout sample Adversarial Cat
9	Autoencoders and VAEs	Text	PyTorch	TensorFlow
10	Generative Adversarial Networks Artistic Style Transfer	Text	PyTorch	TensorFlow GAN Style Transfer
11	Object Detection	Text	PyTorch	TensorFlow
12	Semantic Segmentation. U-Net	Text	PyTorch	TensorFlow
V	Natural Language Processing	AI Fundamentals: Explore Natural Language Processing
	Microsoft Learn Module on Natural Language		PyTorch	TensorFlow
13	Text Representation. Bow/TF-IDF	Text	PyTorch	TensorFlow
14	Semantic word embeddings. Word2Vec and GloVe	Text	PyTorch	TensorFlow
15	Language Modeling. Training your own embeddings	Text		TensorFlow
16	Recurrent Neural Networks	Text	PyTorch	TensorFlow
17	Generative Recurrent Networks	Text	PyTorch	TensorFlow
18	Transformers. BERT.	Text	PyTorch	TensorFlow
19	Named Entity Recognition	Text		TensorFlow
20	Large Language Models, Prompt Programming and Few-Shot Tasks	Text	PyTorch
VI	Other AI Techniques
21	Genetic Algorithms	Text	Notebook
22	Deep Reinforcement Learning	Text		TensorFlow
23	Multi-Agent Systems	Text
VII	AI Ethics
24	AI Ethics and Responsible AI	Text	MS Learn: Responsible AI Principles
	Extras
X1	Multi-Modal Networks, CLIP and VQGAN	Text	Notebook

 

*  특히 자연어처리 부분에서 구글 라이브러리가 아닌 마이크로소프트사의 라이브러리를 쓰는 것 같습니다.

* 이 강의에서는 AI와 관련한 기초 수학은 다루고 있지 않다고 합니다.

* ALL 영어 강의입니다

* 한국어 번역 관련 contributor 들도 찾고 있는 것 같습니다~ 

https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/etc/TRANSLATIONS.md

GitHub - microsoft/AI-For-Beginners: 12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!

이 부분 읽고  해당 내용 업로드 하면 된다고 합니다.

- 이상 끝! -