<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "f3a6b0ddf7e6e3f33b2a543baf086dc9",
"translation_date": "2025-08-25T21:12:46+00:00",
"source_file": "README.md",
"language_code": "bg"
}
-->
[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/)
[](http://makeapullrequest.com)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/)
[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
[](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD)
[](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
[](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott)
# Изкуствен интелект за начинаещи - Учебна програма
| ](./lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| Изкуствен интелект за начинаещи - _Скетч от [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
Разгледайте света на **Изкуствения интелект** (AI) с нашата 12-седмична, 24-урочна учебна програма! Тя включва практически уроци, тестове и лабораторни упражнения. Програмата е подходяща за начинаещи и обхваща инструменти като TensorFlow и PyTorch, както и етика в AI.
## Какво ще научите
**[Мисловна карта на курса](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
В тази учебна програма ще научите:
* Различни подходи към Изкуствения интелект, включително "добрия стар" символичен подход с **Представяне на знания** и разсъждения ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* **Невронни мрежи** и **Дълбоко обучение**, които са в основата на съвременния AI. Ще илюстрираме концепциите зад тези важни теми с код в две от най-популярните рамки - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) и [PyTorch](http://pytorch.org).
* **Невронни архитектури** за работа с изображения и текст. Ще разгледаме съвременни модели, но може да липсват най-новите разработки.
* По-малко популярни подходи в AI, като **Генетични алгоритми** и **Многоагентни системи**.
Какво няма да покрием в тази учебна програма:
> [Намерете всички допълнителни ресурси за този курс в нашата колекция в Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* Бизнес случаи за използване на **AI в бизнеса**. Помислете за преминаване на [Въведение в AI за бизнес потребители](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) в Microsoft Learn или [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), разработен в сътрудничество с [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* **Класическо машинно обучение**, което е добре описано в нашата [Учебна програма за машинно обучение за начинаещи](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
* Практически AI приложения, изградени с помощта на **[Когнитивни услуги](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. За това препоръчваме да започнете с модулите на Microsoft Learn за [визия](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [обработка на естествен език](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Генеративен AI с Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** и други.
* Специфични ML **облачни рамки**, като [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) или [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Помислете за използване на [Изграждане и управление на решения за машинно обучение с Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) и [Изграждане и управление на решения за машинно обучение с Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
* **Разговорен AI** и **чатботове**. Има отделна учебна програма [Създаване на решения за разговорен AI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), а също така можете да се обърнете към [тази публикация в блога](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) за повече подробности.
* **Дълбока математика** зад дълбокото обучение. За това бихме препоръчали [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) от Ian Goodfellow, Yoshua Bengio и Aaron Courville, която също е достъпна онлайн на [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
За леко въведение в темите за _AI в облака_ можете да разгледате [Започнете с изкуствен интелект в Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) в Microsoft Learn.
# Съдържание
| | Връзка към урока | PyTorch/Keras/TensorFlow | Лаборатория |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [Настройка на курса](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Настройте вашата среда за разработка](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**Въведение в AI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [Въведение и история на AI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **Символичен AI** |
| 02 | [Представяне на знания и експертни системи](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Експертни системи](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Онтология](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Граф на концепции](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**Въведение в невронните мрежи**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [Перцептрон](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Бележник](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [Многослойни перцептрони и създаване на собствена рамка](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Бележник](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05 | [Въведение в рамките (PyTorch/TensorFlow) и пренасищане](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**Компютърно зрение**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Изследвайте компютърното зрение в Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [Въведение в компютърното зрение. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Бележник](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07 | [Конволюционни невронни мрежи](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Архитектури на CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [Предварително обучени мрежи и трансферно обучение](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) и [Трикове за обучение](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [Автокодери и VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [Генеративни състезателни мрежи и трансфер на артистичен стил](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [Откриване на обекти](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [Семантично сегментиране. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](../../(https:/github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb)) | |
| V | [**Обработка на естествен език**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Изследвайте обработката на естествен език в Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [Представяне на текст. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [Семантични векторни представяния на думи. Word2Vec и GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [Моделиране на език. Обучение на собствени векторни представяния](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 16 | [Рекурентни невронни мрежи](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [Генеративни рекурентни мрежи](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.md) / [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.md) | [Лаборатория](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 18 | [Трансформъри. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [Разпознаване на именувани обекти](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [Големи езикови модели, програмиране с подсказки и задачи с малко примери](./lessons/5-NLP/20-LangModels/READMELargeLang.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **Други AI техники** || |
| 21 | [Генетични алгоритми](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Бележник](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [Дълбоко подсилващо обучение](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Лаборатория](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [Мултиагентни системи](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **Етика в AI** | | |
| 24 | [Етика в AI и отговорен AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Принципи за отговорен AI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **Допълнителни материали** | | |
| 25 | [Мултимодални мрежи, CLIP и VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Бележник](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## Всяка лекция съдържа
* Материали за предварително четене
* Изпълними Jupyter бележници, които често са специфични за рамката (**PyTorch** или **TensorFlow**). Изпълнимият бележник също съдържа много теоретичен материал, така че за да разберете темата, трябва да преминете през поне една версия на бележника (или PyTorch, или TensorFlow).
* **Лаборатории**, налични за някои теми, които ви дават възможност да приложите наученото към конкретен проблем.
* Някои секции съдържат връзки към модули в [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), които обхващат свързани теми.
## Начало
- Създадохме [урок за настройка](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/0-course-setup/setup.md), за да ви помогнем с настройката на вашата среда за разработка. - За преподаватели създадохме и [урок за настройка на учебна програма](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
- Как да [стартирате кода във VSCode или Codepace](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
Следвайте тези стъпки:
Форкнете хранилището: Кликнете върху бутона "Fork" в горния десен ъгъл на тази страница.
Клонирайте хранилището: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
Не забравяйте да добавите звезда (🌟) на това хранилище, за да го намерите по-лесно по-късно.
## Срещнете други обучаващи се
Присъединете се към нашия [официален AI Discord сървър](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum), за да се срещнете и свържете с други обучаващи се, които преминават този курс, и да получите подкрепа.
Ако имате обратна връзка за продукта или въпроси по време на разработката, посетете нашия [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)
## Тестове
> **Бележка относно тестовете**: Всички тестове се намират в папката Quiz-app в etc\quiz-app. Те са свързани с уроците, като приложението за тестове може да се стартира локално или да се разположи в Azure; следвайте инструкциите в папката `quiz-app`. Те постепенно се локализират.
## Търсим помощ
Имате ли предложения или сте открили правописни или кодови грешки? Създайте проблем или направете pull request.
## Специални благодарности
* **✍️ Основен автор:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 Редактор:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 Илюстратор на скици:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ Създател на тестове:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 Основни сътрудници:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## Други учебни материали
Нашият екип създава и други учебни материали! Вижте:
- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
- [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101)
- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
- [Mastering GitHub Copilot for Agentic use](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
**Отказ от отговорност**:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.microsoft/AI-For-Beginners
Publicmirrored fromhttps://github.com/microsoft/AI-For-BeginnersAvailable
translations/bg/README.md
155lines · modepreview