microsoft/AI-For-Beginners
Publicmirrored fromhttps://github.com/microsoft/AI-For-BeginnersAvailable
translations/cs/AGENTS.md
317lines · modecode
| 1 | # AGENTS.md |
| 2 | |
| 3 | ## Přehled projektu |
| 4 | |
| 5 | AI for Beginners je komplexní 12týdenní, 24lekční kurikulum pokrývající základy umělé inteligence. Tento vzdělávací repozitář obsahuje praktické lekce využívající Jupyter Notebooks, kvízy a praktické laboratoře. Kurikulum zahrnuje: |
| 6 | |
| 7 | - Symbolickou AI s reprezentací znalostí a expertními systémy |
| 8 | - Neuronové sítě a hluboké učení s TensorFlow a PyTorch |
| 9 | - Techniky a architektury počítačového vidění |
| 10 | - Zpracování přirozeného jazyka (NLP) včetně transformerů a BERT |
| 11 | - Specializovaná témata: genetické algoritmy, posilované učení, systémy s více agenty |
| 12 | - Etiku AI a principy odpovědné AI |
| 13 | |
| 14 | **Klíčové technologie:** Python 3, Jupyter Notebooks, TensorFlow, PyTorch, Keras, OpenCV, Vue.js (pro aplikaci kvízů) |
| 15 | |
| 16 | **Architektura:** Vzdělávací obsahový repozitář s Jupyter Notebooks organizovanými podle tematických oblastí, doplněný aplikací kvízů založenou na Vue.js a rozsáhlou podporou více jazyků. |
| 17 | |
| 18 | ## Příkazy pro nastavení |
| 19 | |
| 20 | ### Primární vývojové prostředí (Python/Jupyter) |
| 21 | |
| 22 | Kurikulum je navrženo pro běh s Pythonem a Jupyter Notebooks. Doporučený přístup je použití miniconda: |
| 23 | |
| 24 | ```bash |
| 25 | # Clone the repository |
| 26 | git clone https://github.com/microsoft/ai-for-beginners |
| 27 | cd ai-for-beginners |
| 28 | |
| 29 | # Create and activate conda environment |
| 30 | conda env create --name ai4beg --file environment.yml |
| 31 | conda activate ai4beg |
| 32 | |
| 33 | # Start Jupyter Notebook |
| 34 | jupyter notebook |
| 35 | # OR |
| 36 | jupyter lab |
| 37 | ``` |
| 38 | |
| 39 | ### Alternativa: Použití devcontaineru |
| 40 | |
| 41 | ```bash |
| 42 | # Open in VS Code and select "Reopen in Container" when prompted |
| 43 | # The devcontainer will automatically set up the environment |
| 44 | ``` |
| 45 | |
| 46 | ### Nastavení aplikace kvízů |
| 47 | |
| 48 | Aplikace kvízů je samostatná aplikace Vue.js umístěná v `etc/quiz-app/`: |
| 49 | |
| 50 | ```bash |
| 51 | cd etc/quiz-app |
| 52 | npm install |
| 53 | npm run serve # Development server |
| 54 | npm run build # Production build |
| 55 | npm run lint # Lint and fix files |
| 56 | ``` |
| 57 | |
| 58 | ## Vývojový postup |
| 59 | |
| 60 | ### Práce s Jupyter Notebooks |
| 61 | |
| 62 | 1. **Lokální vývoj:** |
| 63 | - Aktivujte conda prostředí: `conda activate ai4beg` |
| 64 | - Spusťte Jupyter: `jupyter notebook` nebo `jupyter lab` |
| 65 | - Přejděte do složek s lekcemi a otevřete soubory `.ipynb` |
| 66 | - Interaktivně spouštějte buňky pro sledování lekcí |
| 67 | |
| 68 | 2. **VS Code s rozšířením Python:** |
| 69 | - Otevřete repozitář ve VS Code |
| 70 | - Nainstalujte rozšíření Python |
| 71 | - VS Code automaticky detekuje a používá conda prostředí |
| 72 | - Otevřete soubory `.ipynb` přímo ve VS Code |
| 73 | |
| 74 | 3. **Cloudový vývoj:** |
| 75 | - **GitHub Codespaces:** Klikněte na "Code" → "Codespaces" → "Create codespace on main" |
| 76 | - **Binder:** Použijte odznak Binder v README pro spuštění v prohlížeči |
| 77 | - Poznámka: Binder má omezené zdroje a některá omezení přístupu na web |
| 78 | |
| 79 | ### Podpora GPU pro pokročilé lekce |
| 80 | |
| 81 | Pozdější lekce výrazně těží z akcelerace GPU: |
| 82 | |
| 83 | - **Azure Data Science VM:** Použijte NC-series VM s podporou GPU |
| 84 | - **Azure Machine Learning:** Použijte funkce notebooků s GPU výpočetními prostředky |
| 85 | - **Google Colab:** Nahrajte jednotlivé notebooky (má bezplatnou podporu GPU) |
| 86 | |
| 87 | ### Vývoj aplikace kvízů |
| 88 | |
| 89 | ```bash |
| 90 | cd etc/quiz-app |
| 91 | npm run serve # Hot-reload development server at http://localhost:8080 |
| 92 | ``` |
| 93 | |
| 94 | ## Pokyny k testování |
| 95 | |
| 96 | Toto je vzdělávací repozitář zaměřený na výukový obsah, nikoli na testování softwaru. Neexistuje žádná tradiční testovací sada. |
| 97 | |
| 98 | ### Přístupy k validaci: |
| 99 | |
| 100 | 1. **Jupyter Notebooks:** Postupně spouštějte buňky pro ověření funkčnosti příkladů kódu |
| 101 | 2. **Testování aplikace kvízů:** Manuální testování přes vývojový server |
| 102 | 3. **Validace překladů:** Zkontrolujte přeložený obsah ve složce `translations/` |
| 103 | 4. **Lintování aplikace kvízů:** `npm run lint` v `etc/quiz-app/` |
| 104 | |
| 105 | ### Spouštění příkladů kódu: |
| 106 | |
| 107 | ```bash |
| 108 | # Activate environment first |
| 109 | conda activate ai4beg |
| 110 | |
| 111 | # Run Python scripts directly |
| 112 | python lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/pytorchcv.py |
| 113 | |
| 114 | # Or execute notebooks |
| 115 | jupyter notebook lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb |
| 116 | ``` |
| 117 | |
| 118 | ## Styl kódu |
| 119 | |
| 120 | ### Styl kódu Python |
| 121 | |
| 122 | - Standardní konvence Pythonu pro vzdělávací kód |
| 123 | - Jasný, čitelný kód upřednostňující učení před optimalizací |
| 124 | - Komentáře vysvětlující klíčové koncepty |
| 125 | - Přátelské pro Jupyter Notebook: buňky by měly být co nejvíce samostatné |
| 126 | - Žádné přísné požadavky na lintování pro obsah lekcí |
| 127 | |
| 128 | ### JavaScript/Vue.js (aplikace kvízů) |
| 129 | |
| 130 | - Konfigurace ESLint v `etc/quiz-app/package.json` |
| 131 | - Spusťte `npm run lint` pro kontrolu a automatické opravy problémů |
| 132 | - Konvence Vue 2.x |
| 133 | - Architektura založená na komponentách |
| 134 | |
| 135 | ### Organizace souborů |
| 136 | |
| 137 | ``` |
| 138 | lessons/ |
| 139 | ├── 0-course-setup/ # Setup instructions |
| 140 | ├── 1-Intro/ # Introduction to AI |
| 141 | ├── 2-Symbolic/ # Symbolic AI |
| 142 | ├── 3-NeuralNetworks/ # Neural Networks basics |
| 143 | ├── 4-ComputerVision/ # Computer Vision |
| 144 | ├── 5-NLP/ # Natural Language Processing |
| 145 | ├── 6-Other/ # Other AI techniques |
| 146 | ├── 7-Ethics/ # AI Ethics |
| 147 | └── X-Extras/ # Additional content |
| 148 | |
| 149 | etc/ |
| 150 | ├── quiz-app/ # Vue.js quiz application |
| 151 | └── quiz-src/ # Quiz source files |
| 152 | |
| 153 | translations/ # Multi-language translations |
| 154 | ``` |
| 155 | |
| 156 | ## Sestavení a nasazení |
| 157 | |
| 158 | ### Obsah Jupyter |
| 159 | |
| 160 | Není vyžadován žádný proces sestavení - Jupyter Notebooks se spouštějí přímo. |
| 161 | |
| 162 | ### Aplikace kvízů |
| 163 | |
| 164 | ```bash |
| 165 | cd etc/quiz-app |
| 166 | |
| 167 | # Development |
| 168 | npm run serve |
| 169 | |
| 170 | # Production build |
| 171 | npm run build # Outputs to etc/quiz-app/dist/ |
| 172 | |
| 173 | # Deploy to Azure Static Web Apps |
| 174 | # Azure automatically creates GitHub Actions workflow |
| 175 | # See etc/quiz-app/README.md for detailed deployment instructions |
| 176 | ``` |
| 177 | |
| 178 | ### Dokumentační web |
| 179 | |
| 180 | Repozitář používá Docsify pro dokumentaci: |
| 181 | - `index.html` slouží jako vstupní bod |
| 182 | - Není vyžadováno sestavení - slouží přímo přes GitHub Pages |
| 183 | - Přístup na: https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/ |
| 184 | |
| 185 | ## Pokyny pro přispívání |
| 186 | |
| 187 | ### Proces pull requestů |
| 188 | |
| 189 | 1. **Formát názvu:** Jasné, popisné názvy popisující změnu |
| 190 | 2. **Požadavek CLA:** Musí být podepsán Microsoft CLA (automatická kontrola) |
| 191 | 3. **Pokyny k obsahu:** |
| 192 | - Zachovejte vzdělávací zaměření a přístup pro začátečníky |
| 193 | - Otestujte všechny příklady kódu v noteboocích |
| 194 | - Ujistěte se, že notebooky běží od začátku do konce |
| 195 | - Aktualizujte překlady, pokud upravujete anglický obsah |
| 196 | 4. **Změny aplikace kvízů:** Spusťte `npm run lint` před odesláním |
| 197 | |
| 198 | ### Přispívání překladů |
| 199 | |
| 200 | - Překlady jsou automatizovány pomocí GitHub Actions s co-op-translator |
| 201 | - Manuální překlady jdou do `translations/<language-code>/` |
| 202 | - Překlady kvízů do `etc/quiz-app/src/assets/translations/` |
| 203 | - Podporované jazyky: 40+ jazyků (viz README pro úplný seznam) |
| 204 | |
| 205 | ### Aktivní oblasti přispívání |
| 206 | |
| 207 | Viz `etc/CONTRIBUTING.md` pro aktuální potřeby: |
| 208 | - Sekce hlubokého posilovaného učení |
| 209 | - Vylepšení detekce objektů |
| 210 | - Příklady rozpoznávání pojmenovaných entit |
| 211 | - Ukázky trénování vlastních embeddingů |
| 212 | |
| 213 | ## Konfigurace prostředí |
| 214 | |
| 215 | ### Požadované závislosti |
| 216 | |
| 217 | ```bash |
| 218 | # Core Python packages (from requirements.txt) |
| 219 | tensorflow==2.17.0 |
| 220 | torch (via conda) |
| 221 | torchvision (via conda) |
| 222 | keras==3.5.0 |
| 223 | opencv (via conda) |
| 224 | scikit-learn |
| 225 | numpy==1.26 |
| 226 | pandas==2.2.2 |
| 227 | matplotlib==3.9 |
| 228 | jupyter |
| 229 | ``` |
| 230 | |
| 231 | ### Proměnné prostředí |
| 232 | |
| 233 | Pro základní použití nejsou vyžadovány žádné speciální proměnné prostředí. |
| 234 | |
| 235 | Pro nasazení na Azure (aplikace kvízů): |
| 236 | - `AZURE_STATIC_WEB_APPS_API_TOKEN` (nastaveno automaticky Azure) |
| 237 | |
| 238 | ## Ladění a řešení problémů |
| 239 | |
| 240 | ### Běžné problémy |
| 241 | |
| 242 | **Problém:** Selhání vytvoření conda prostředí |
| 243 | - **Řešení:** Nejprve aktualizujte conda: `conda update conda -y` |
| 244 | - Zajistěte dostatek místa na disku (doporučeno 50 GB) |
| 245 | |
| 246 | **Problém:** Jupyter kernel nebyl nalezen |
| 247 | - **Řešení:** |
| 248 | ```bash |
| 249 | conda activate ai4beg |
| 250 | python -m ipykernel install --user --name ai4beg |
| 251 | ``` |
| 252 | |
| 253 | **Problém:** GPU není detekováno v noteboocích |
| 254 | - **Řešení:** |
| 255 | - Ověřte instalaci CUDA: `nvidia-smi` |
| 256 | - Zkontrolujte GPU v PyTorch: `python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` |
| 257 | - Zkontrolujte GPU v TensorFlow: `python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"` |
| 258 | |
| 259 | **Problém:** Aplikace kvízů se nespustí |
| 260 | - **Řešení:** |
| 261 | ```bash |
| 262 | cd etc/quiz-app |
| 263 | rm -rf node_modules package-lock.json |
| 264 | npm install |
| 265 | npm run serve |
| 266 | ``` |
| 267 | |
| 268 | **Problém:** Binder vyprší nebo blokuje stahování |
| 269 | - **Řešení:** Použijte GitHub Codespaces nebo lokální nastavení pro lepší přístup ke zdrojům |
| 270 | |
| 271 | ### Problémy s pamětí |
| 272 | |
| 273 | Některé lekce vyžadují značné množství RAM (doporučeno 8 GB+): |
| 274 | - Použijte cloudové VM pro lekce náročné na zdroje |
| 275 | - Zavřete ostatní aplikace při trénování modelů |
| 276 | - Snižte velikost batchů v noteboocích, pokud dochází paměť |
| 277 | |
| 278 | ## Další poznámky |
| 279 | |
| 280 | ### Pro instruktory kurzu |
| 281 | |
| 282 | - Viz `lessons/0-course-setup/for-teachers.md` pro pokyny k výuce |
| 283 | - Lekce jsou samostatné a mohou být vyučovány v pořadí nebo vybírány jednotlivě |
| 284 | - Odhadovaný čas: 12 týdnů při 2 lekcích týdně |
| 285 | |
| 286 | ### Cloudové zdroje |
| 287 | |
| 288 | - **Azure pro studenty:** Bezplatné kredity dostupné pro studenty |
| 289 | - **Microsoft Learn:** Doplňkové vzdělávací cesty propojené v průběhu |
| 290 | - **Binder:** Bezplatné, ale omezené zdroje a některá síťová omezení |
| 291 | |
| 292 | ### Možnosti spouštění kódu |
| 293 | |
| 294 | 1. **Lokálně (doporučeno):** Plná kontrola, nejlepší výkon, podpora GPU |
| 295 | 2. **GitHub Codespaces:** Cloudové VS Code, dobré pro rychlý přístup |
| 296 | 3. **Binder:** Jupyter v prohlížeči, bezplatný, ale omezený |
| 297 | 4. **Azure ML Notebooks:** Podnikové řešení s podporou GPU |
| 298 | 5. **Google Colab:** Nahrajte jednotlivé notebooky, dostupná bezplatná GPU vrstva |
| 299 | |
| 300 | ### Práce s notebooky |
| 301 | |
| 302 | - Notebooky jsou navrženy tak, aby byly spouštěny buňku po buňce pro učení |
| 303 | - Mnoho notebooků stahuje datové sady při prvním spuštění (může trvat déle) |
| 304 | - Některé modely vyžadují GPU pro rozumné časy trénování |
| 305 | - Předtrénované modely jsou používány, kde je to možné, pro snížení výpočetních požadavků |
| 306 | |
| 307 | ### Výkonnostní úvahy |
| 308 | |
| 309 | - Pozdější lekce počítačového vidění (CNN, GAN) těží z GPU |
| 310 | - Lekce NLP s transformery mohou vyžadovat značné množství RAM |
| 311 | - Trénování od začátku je vzdělávací, ale časově náročné |
| 312 | - Příklady transferového učení minimalizují čas trénování |
| 313 | |
| 314 | --- |
| 315 | |
| 316 | **Upozornění**: |
| 317 | Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když se snažíme o co největší přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Za autoritativní zdroj by měl být považován původní dokument v jeho původním jazyce. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu. |