教程人工智能机器学习深度学习【免费下载链接】AI-For-Beginners12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI-For-Beginners点击查看免费下载本指南针对 AI-For-Beginners12 周、24 课、面向初学者的 AI 课程中的可执行示例与实验 Notebook系统讲解如何搭建运行环境并启动课程代码。读完本文你将掌握四种运行路线基于 miniconda 的本地虚拟环境、VS Code Python 扩展、浏览器 Jupyter、Docker 容器以及 GitHub Codespaces、Binder、Azure 数据科学虚拟机与 Google Colab 等云端含 GPU方案并可结合仓库中的environment.yml、requirements.txt与binder/配置理解底层依赖关系。运行前提为什么需要 Jupyter 环境AI-For-Beginners 课程由 24 节课组成覆盖符号化 AI、神经网络、计算机视觉、NLP、强化学习等主题绝大部分课程内容以可执行的.ipynbJupyter Notebook 形式提供例如 examples/03-image-classifier.ipynb 与各 lesson 目录下的 Notebook同时也有少量.py脚本示例如 examples/01-hello-ai-world.py、examples/02-simple-neural-network.py。因此运行本课程代码的核心前提是能够在 Jupyter Notebook 中执行 Python 代码。围绕这一前提官方文档 how-to-run.md 给出了本地、容器、云、云 GPU 四条递进式运行路线下面逐一展开。本地运行miniconda 虚拟环境方案官方推荐在本地安装miniconda注意此 URL 为官方文档中的外部链接此处仅作文字说明请自行搜索 conda.io 获取安装包。miniconda 是较为轻量的发行版其核心价值在于内置conda包管理器可以为本课程单独创建隔离的 Python虚拟环境避免污染系统 Python 或与其他项目产生依赖冲突。克隆仓库并创建虚拟环境安装 miniconda 后按以下命令克隆仓库、创建并激活课程专用环境git clone http://github.com/microsoft/ai-for-beginners cd ai-for-beginners conda env create --name ai4beg --file .devcontainer/environment.yml conda activate ai4beg关于环境文件的实际情况说明上述命令中的.devcontainer/environment.yml是原文档针对官方上游仓库的写法在当前仓库中环境定义文件位于仓库根目录 environment.yml另有 Binder 专用的 binder/environment.yml。因此在本仓库实际执行时可将命令调整为conda env create --name ai4beg --file environment.yml conda activate ai4beg环境文件解析ai4beg 环境到底装了什么以仓库根目录 environment.yml 为准该文件声明了名为ai4beg的环境组合使用defaults与conda-forge频道核心依赖包括Jupyter 生态ipykernel、ipython、ipywidgets、jupyter保证 Notebook 内核与交互组件可用数值与科学计算numpy1.26、scipy1.13、matplotlib3.9、scikit-learn未锁版本、requests2.32、setuptools计算机视觉conda-forge::opencv深度学习框架pytorch::pytorch、pytorch::torchtext、pytorch::torchvision、pytorch::torchdataPython 侧依赖通过pip:段读取 requirements.txt其中锁定了一批重要包例如tensorflow2.17.0、keras3.13.2、pandas2.2.2、nltk3.10.0、gensim4.3.3、gym0.26.2、huggingface0.0.1、tokenizers0.20.0、torchinfo1.8.0、tqdm4.66.5等。可见该环境同时预置了 PyTorch 与 TensorFlow 两大深度学习栈这对应课程中同一主题往往同时提供 PyTorch 与 TensorFlow 两版 Notebook、学习者可任选其一的设计可参考 lessons/0-course-setup/setup.md 的自学建议。提示根目录 environment.yml 中python未锁具体版本而 binder/environment.yml 则锁定了python3.8.12、ipykernel6.4.1、numpy1.22.3、torch1.11.0等更精确的版本供 Binder 构建云环境使用。若本地遇到依赖冲突可参考这份锁定版本作为对照。使用 Visual Studio Code Python 扩展官方文档明确建议本课程最适合在 VS Code 中配合 Python 扩展使用。具体做法完成上述 conda 环境创建与激活用 VS Code 打开克隆下来的仓库目录安装 Python 扩展打开目录后 VS Code 通常会自动提示安装Python 扩展按提示操作即可选择ai4beg作为 Notebook/脚本的解释器与内核。注意一VS Code 自动提示安装的是 Python 扩展此前仍需按上文安装 miniconda 并创建环境两者缺一不可。注意二如果 VS Code 提示在容器中重新打开仓库Reopen in Container应当拒绝该提示以便继续使用本地 Python 安装。容器化运行是面向进阶用户的替代方案详见下文。在浏览器中使用 Jupyter / JupyterHub如果不依赖 VS Code也可以在自己电脑的浏览器中使用 Jupyter 环境。经典 Jupyter 与 JupyterHub 都提供自动补全、代码高亮等便捷开发体验。进入课程目录后二选一启动jupyter notebook或jupyterhub启动后浏览器会打开 Notebook 界面导航到任意.ipynb文件即可打开并开始运行。jupyterhub命令适用于你已配置了 JupyterHub 服务的场景单机使用推荐jupyter notebook。若命令报jupyter: command not found说明环境未安装 Jupyter可执行conda install notebook或pip install notebook后重试。容器化运行面向进阶用户的 Docker 方案不想在本地安装 Python也可以直接在容器中运行课程代码。仓库提供了用于构建容器的专用目录binder/内含 binder/environment.yml、binder/requirements.txt、binder/postBuild.sh其中postBuild.sh会在容器构建后执行conda update -n base -c conda-forge conda以刷新 base 环境。配合 VS Code 的Remote - Containers功能可选择在容器中重新打开Reopen in Container由 VS Code 依据仓库配置自动拉起容器。官方文档提醒该方案要求安装 Docker配置复杂度明显高于本地方案推荐有一定经验的进阶用户使用容器构建期间会下载大量深度学习依赖首次启动耗时较长属正常现象。云端运行GitHub Codespaces 与 Binder不想在本地安装任何东西时云端是最省事的替代路线官方文档给出两种方式GitHub CodespacesCodespaces 是 GitHub 为你在云端创建的虚拟开发环境可通过浏览器版 VS Code 访问。使用方式在仓库页面点击Code按钮 → 选择Codespaces→ 创建并启动 codespace即可在数分钟内开始学习。前提是你的 GitHub 账号具备 Codespaces 访问权限。BinderBinder 提供免费的云端计算资源专为在 GitHub 上试用代码设计。仓库首页设有打开 Binder按钮点击后会跳转到 Binder 站点由 Binder 依据 binder/environment.yml 构建底层容器并自动为你启动 Jupyter Web 界面全程无需手动配置。Binder 使用限制原文档明确提示为防滥用Binder 屏蔽了对部分 Web 资源的访问。这可能导致需要从公网下载模型或数据集的代码无法运行需要自行寻找变通方案Binder 提供的计算资源较为基础训练速度会偏慢尤其在课程后期的复杂课程中表现明显。云端运行 GPU加速模型训练课程后期的部分章节如卷积网络、GAN、Transformer 等对 GPU 支持有强烈需求——否则模型训练会慢到难以忍受。官方文档建议如果你可通过Azure for Students或所在机构获得云资源可参考以下方案方案一Azure 数据科学虚拟机Data Science Virtual Machine创建 Data Science Virtual Machine 并通过 Jupyter 连接之后可直接在虚拟机上克隆本仓库并开始学习。NC 系列虚拟机支持 GPU。注意部分订阅包括 Azure for Students默认不提供 GPU 支持可能需要通过技术支持请求申请额外的 GPU 核心配额。方案二Azure Machine Learning Workspace创建 Azure Machine Learning Workspace 后使用其 Notebook 功能将仓库克隆到 Azure ML Notebook 中即可开始使用。方案三Google ColabGoogle Colab 提供一定额度的免费 GPU 支持。操作方式将课程中的.ipynbNotebook 逐个上传到 Colab逐份运行。适合无 Azure 资源但需要 GPU 的学习者。何时需要 GPU结合课程结构判断从仓库目录结构看需要 GPU 的课程集中在后期例如 lessons/4-ComputerVision 下的 07-ConvNets、09-Autoencoders、10-GANs、11-ObjectDetection 等以及 lessons/5-NLP 下 16-RNN、18-Transformers 等章节。前几课如 lessons/1-Intro、lessons/2-Symbolic以概念与符号推理为主本地 CPU 即可顺畅完成后续涉及真实模型训练的 Notebook 再切换到 GPU 环境更经济。配套参考离线阅读与问题排查离线阅读按 lessons/0-course-setup/setup.md 的说明可 fork 仓库后用 Docsify 在本地localhost:3000离线浏览课程文档另有 etc/pdf/readme.pdf 提供课程 PDF 版本。环境与运行排障遇到克隆失败仓库 URL 写错、SSH 权限、ModuleNotFoundError、Jupyter 未安装、依赖版本冲突、内核崩溃或训练缓慢等问题可直接查阅 troubleshoot.md。其中与本文高度相关的几条优先使用 HTTPS 克隆地址、在干净环境中按requirements.txt安装精确版本、内核反复崩溃时可重启内核或改用云平台、训练缓慢时可缩小数据集或切换到 Colab/Azure Notebooks。上手实验若想先跑通最简单的代码可进入 examples/ 目录阅读 examples/README.md依次运行 01 号Hello AI World模式识别示例、02 号手写神经网络、03 号图像分类 Notebook 与 04 号文本情感分析四个示例难度递进是检验环境是否就绪的最快路径。小结按需求选择运行路线场景推荐方案关键成本/限制本机常规学习miniconda ai4beg环境 VS Code需安装 miniconda环境创建约数百 MB 依赖本机轻量交互jupyter notebook/jupyterhub需已安装 Jupyter不想装 PythonDocker 容器VS Code Reopen in Container需 Docker配置复杂面向进阶用户云端免配置GitHub Codespaces / BinderCodespaces 需权限Binder 屏蔽部分网络资源、算力基础深度学习训练Azure DSVM / Azure ML / Google Colab需云资源部分订阅需申请 GPU 配额整体而言本课程代码的运行门槛并不高本地方案只需 miniconda 一条conda env create命令即可获得同时包含 PyTorch、TensorFlow 与完整 Jupyter 生态的课程环境云端方案则适合快速体验或需要 GPU 加速的训练场景。按需选择即可无缝衔接 12 周课程的全部 24 节实验。赞分享教程人工智能机器学习深度学习【免费下载链接】AI-For-Beginners12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!项目地址https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI-For-Beginners点击查看免费下载相关推荐AI-For-Beginners 代码运行指南从本地 Conda 到云端 GPU 的完整环境搭建方案AI For Beginners 代码运行指南从本地 Conda 到云端 GPU 的完整环境搭建方案 AI For Beginners 是一套面向初学者的 1教程人工智能机器学习深度学习AI-For-Beginners 课程环境搭建与学习路线指南从本地 Notebook 到云端 GPU 的完整上手方案AI For Beginners 课程环境搭建与学习路线指南从本地 Notebook 到云端 GPU 的完整上手方案 12 周、24 课的 AI 入门课程A教程人工智能机器学习深度学习AI-For-Beginners 课程代码运行指南本地、容器与云端 GPU 环境搭建全攻略AI For Beginners 课程代码运行指南本地、容器与云端 GPU 环境搭建全攻略 导读 AI For Beginners 是一个12 周、24 课教程人工智能机器学习深度学习创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
