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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AI-For-Beginners 是一套为期 12 周、共 24 课时的开源 AI 入门课程覆盖符号式 AI、神经网络、计算机视觉、NLP、强化学习与 AI 伦理等主题。本指南围绕课程仓库的 etc/CONTRIBUTING.md本文所依据的英文翻译版位于 translations/en/etc/CONTRIBUTING.md展开说明贡献者如何签署 CLA、遵守行为准则、按流程修复问题与提交翻译并逐条拆解仓库当前公布的 5 个开放贡献主题。读完本文你将清楚知道从提 PR 到落地的完整路径以及每个开放主题对应哪些现存课程章节、缺口在哪里、贡献时可以做什么。项目定位与贡献入口课程仓库以lessons/为课程主体按主题划分为若干编号目录如lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/、lessons/5-NLP/19-NER/每个课程小节都包含 README 讲解、可运行的 Jupyter Notebook多数同时提供 TensorFlow 与 PyTorch 版本和 lab 作业etc/quiz-app/存放配套的在线测验应用translations/存放多语言翻译副本。贡献入口主要参考两个文件etc/CONTRIBUTING.md贡献总则、CLA 要求与开放贡献主题CONTRIBUTING.md仓库根目录的简化版贡献说明明确欢迎翻译、课程修复与格式修正三类贡献。贡献前提CLA 与行为准则根据 etc/CONTRIBUTING.md 的说明所有贡献者在提交 Pull Request 时通常需要同意一份贡献者许可协议Contributor License Agreement, CLA用于确认贡献者对提交内容拥有权利并授权项目使用该贡献。实际流程是当你提交 PR 后一个 CLA-bot 会自动检测你是否需要签署 CLA并在 PR 上添加标签或评论提示你只需按照机器人给出的指示完成一次签署之后所有使用同一套 CLA 机制的项目都无需重复操作。与此同时项目遵循一套开源行为准则。贡献者应参照仓库内的 etc/CODE_OF_CONDUCT.md 了解具体规范若在参与过程中有任何疑问或反馈可依据该文档提供的联系方式与维护团队沟通。基础贡献流程修复拼写与代码错误仓库根目录的 CONTRIBUTING.md 给出了最容易上手的贡献路径——修复错误Fork 仓库到自己的账号定位并修复 Jupyter Notebook 或课程 markdown 文件中的拼写错误、代码错误或失效链接提交 Pull Request并在描述中清晰说明修复内容。这类贡献通常不需要理解全部课程体系适合首次参与开源的新手。例如课程 README 中常见的跨章节相对链接、notebook 中的导入语句拼写都属于这一范畴。翻译贡献命名规范与测验本地化课程仓库将多语言支持作为核心能力之一translations/目录下目前包含数十种语言的完整副本以translations/zh-CN/、translations/es/、translations/pt-BR/等为例每个语言目录下均包含对应课程的 README 与 notebook。翻译类贡献的具体要求记录在 etc/TRANSLATIONS.md 中关键规则如下命名规范翻译文件遵循README._[language]_.md与assignment._[language]_.md的命名约定其中[language]使用 ISO 639-1 两位语言代码例如西班牙语为es荷兰语为nl。翻译范围只翻译 README、assignment 和测验内容不要翻译代码示例文件中的任何代码。测验本地化将翻译加入测验应用需要完成四步在测验应用的翻译资源目录即仓库中的 etc/quiz-app/src/assets/translations/下按约定命名添加语言文件如en.json、fr.json但不要本地化true/false这两个词在测验应用入口组件etc/quiz-app/src/App.vue的语言下拉框中加入你的语言代码在测验翻译资源索引文件etc/quiz-app/src/assets/translations/index.js中注册新语言将翻译后 README 中的所有测验链接更新为指向对应语言版本即给测验 URL 追加?loc语言参数。从源码结构看测验翻译采用按语言聚合的组织方式translations/index.js通过import englishQuizzes from ./en方式汇总各语言模块目前仓库中已存在en/含 lesson-1 至 lesson-24 共 24 个测验 JSON与es/含 lesson-1两套资源新增语言只需按同一模式补充 JSON 文件并在索引中注册。当前开放的 5 个贡献主题etc/CONTRIBUTING.md 明确公布了 5 个正在积极征集的贡献方向每一条都能在仓库中找到对应的现存章节与可补齐的缺口1. 编写深度强化学习章节对应的现存课程是 lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md。该章节已系统讲解强化学习范式、OpenAI Gym 仿真环境、CartPole 平衡问题与 Policy Gradients 算法并配有 PyTorch 与 TensorFlow 双版本的 notebookCartPole-RL-PyTorch.ipynb、CartPole-RL-TF.ipynb以及 MountainCar lab。开放主题指向的是编写更完整的强化学习内容——例如可以补充 Q-Learning、DQN 等更现代的算法讲解、加入新的仿真环境示例或为现有章节补充更深入的实验与图示。2. 改进目标检测章节与 notebook对应章节为 lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md。该章已覆盖朴素滑窗检测思路、基于回归的边界框定位、PASCAL VOC 与 COCO 数据集、IoU 与 Average Precision 评估指标以及 lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb 练习 notebook。开放主题要求在此基础上改进章节 notebook——从章节结构看典型可做的工作包括补充更完整的主流通用目标检测架构如 R-CNN 系列、YOLO、SSD对比讲解或扩展现有 notebook 的实践深度。3. 补充 PyTorch Lightning 框架内容该主题指向 lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md。该章用表格并列介绍了低层 APITensorFlow / PyTorch与高层 APIKeras / PyTorch Lightning并明确尽可能使用高层 API 以简化学习。从章节的练习表格可以确认PyTorch 对应的高层 API 一栏目前是空缺的——即PyTorch Lightning尚无配套的入门 notebook。贡献者可参照已有的 IntroKeras.ipynb 风格编写一份对应的 PyTorch Lightning 入门 notebook。4. 编写命名实体识别章节与示例对应章节为 lessons/5-NLP/19-NER/README.md。该章已讲解 NER 的应用场景如智能聊天机器人的意图与槽位填充、NER 即 token 分类的核心思路、BIO 标注方案B-前缀表示实体起始、I-表示实体内部、O表示非实体并配有 NER-TF.ipynb 与 lab。从目录结构看该章目前只有 TensorFlow 版本的 notebook开放主题自然指向补充更完整的章节论述、增加更多示例或补充 PyTorch 版本的实现。5. 创建训练自定义词向量的示例该主题指向 lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md。该章从 Word2Vec / GloVe 语义向量出发介绍语言建模思想并讲解了三种训练词向量的经典思路N-Gram 模型根据前 N 个 token 预测下一个、Continuous Bag-of-WordsCBoW由上下文预测中间词与 Skip-gram由中间词预测上下文。章节已提供 CBoW-TF.ipynb 与 CBoW-PyTorch.ipynb 两个 CBoW 训练 notebooklab 作业要求将代码改造为训练 Skip-gram 模型。开放主题要求创建训练自定义 embeddings 的示例可以理解为为领域专属文本训练自定义词向量的端到端示例例如补充 Skip-gram 完整实现或面向特定语料的训练管线。贡献流程速览与建议综合 etc/CONTRIBUTING.md 与 CONTRIBUTING.md一条完整的贡献路径如下确认类型修复错误、提交翻译或认领上述开放主题之一阅读对应章节现状先查看目标主题的 README、notebook 与 lab避免重复劳动也便于在 PR 描述中说明你补充了什么、解决了什么缺口翻译类贡献严格遵循 etc/TRANSLATIONS.md 的命名规范、翻译范围与测验本地化四步流程Fork 并提交 PR在 PR 描述中清晰说明改动内容等待 CLA-bot 自动检查若提示需要签署 CLA按指示完成一次即可遵守行为准则参考 etc/CODE_OF_CONDUCT.md保持建设性沟通。给新贡献者的建议修复拼写/失效链接是最低门槛的入口若想挑战开放主题优先选择与自身技术栈匹配的方向——熟悉 PyTorch 可考虑 PyTorch Lightning 或 NER 的 PyTorch 实现熟悉 NLP 可考虑自定义词向量示例熟悉强化学习或目标检测则可认领对应章节的扩展。附注本文档的翻译性质本文依据的 translations/en/etc/CONTRIBUTING.md 是由 AI 翻译服务生成的英文版本其文件头部元数据记录了原始文件、翻译日期与语言代码。该翻译在追求准确性的同时可能存在自动翻译的误差当信息存在歧义时应以仓库根目录的原生文档 etc/CONTRIBUTING.md 为准。这一机制本身也印证了仓库借助 AI 翻译实现多语言维护的运作方式——如果你想加入翻译贡献者行列上述流程就是入口。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 课程多语言翻译贡献指南翻译规范、Quiz 本地化流程与 i18n 源码解析AI For Beginners 课程多语言翻译贡献指南翻译规范、Quiz 本地化流程与 i18n 源码解析 本指南面向希望为 AI For Beginner教程人工智能机器学习深度学习AI-For-Beginners 课程翻译贡献指南命名规范、Kviz 本地化与多语言协作流程AI For Beginners 课程翻译贡献指南命名规范、Kviz 本地化与多语言协作流程 本文以 AI For Beginners 开源课程仓库中的《Př教程人工智能机器学习深度学习AI-For-Beginners 课程翻译贡献指南面向多语言社区的本地化协作规范AI For Beginners 课程翻译贡献指南面向多语言社区的本地化协作规范 本指南面向有意为 AI For Beginners https://link教程人工智能机器学习深度学习上一篇在 Babel 中使用 babel/plugin-syntax-pipeline-operator启用 Pipeline Operator 语法解析下一篇终极指南如何用WorkshopDL轻松获取Steam创意工坊资源创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 参与 AI-For-Beginners 课程贡献：CLA 流程、开放主题清单与多语言翻译实战
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AI-For-Beginners 是一套为期 12 周、共 24 课时的开源 AI 入门课程覆盖符号式 AI、神经网络、计算机视觉、NLP、强化学习与 AI 伦理等主题。本指南围绕课程仓库的 etc/CONTRIBUTING.md本文所依据的英文翻译版位于 translations/en/etc/CONTRIBUTING.md展开说明贡献者如何签署 CLA、遵守行为准则、按流程修复问题与提交翻译并逐条拆解仓库当前公布的 5 个开放贡献主题。读完本文你将清楚知道从提 PR 到落地的完整路径以及每个开放主题对应哪些现存课程章节、缺口在哪里、贡献时可以做什么。项目定位与贡献入口课程仓库以lessons/为课程主体按主题划分为若干编号目录如lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/、lessons/5-NLP/19-NER/每个课程小节都包含 README 讲解、可运行的 Jupyter Notebook多数同时提供 TensorFlow 与 PyTorch 版本和 lab 作业etc/quiz-app/存放配套的在线测验应用translations/存放多语言翻译副本。贡献入口主要参考两个文件etc/CONTRIBUTING.md贡献总则、CLA 要求与开放贡献主题CONTRIBUTING.md仓库根目录的简化版贡献说明明确欢迎翻译、课程修复与格式修正三类贡献。贡献前提CLA 与行为准则根据 etc/CONTRIBUTING.md 的说明所有贡献者在提交 Pull Request 时通常需要同意一份贡献者许可协议Contributor License Agreement, CLA用于确认贡献者对提交内容拥有权利并授权项目使用该贡献。实际流程是当你提交 PR 后一个 CLA-bot 会自动检测你是否需要签署 CLA并在 PR 上添加标签或评论提示你只需按照机器人给出的指示完成一次签署之后所有使用同一套 CLA 机制的项目都无需重复操作。与此同时项目遵循一套开源行为准则。贡献者应参照仓库内的 etc/CODE_OF_CONDUCT.md 了解具体规范若在参与过程中有任何疑问或反馈可依据该文档提供的联系方式与维护团队沟通。基础贡献流程修复拼写与代码错误仓库根目录的 CONTRIBUTING.md 给出了最容易上手的贡献路径——修复错误Fork 仓库到自己的账号定位并修复 Jupyter Notebook 或课程 markdown 文件中的拼写错误、代码错误或失效链接提交 Pull Request并在描述中清晰说明修复内容。这类贡献通常不需要理解全部课程体系适合首次参与开源的新手。例如课程 README 中常见的跨章节相对链接、notebook 中的导入语句拼写都属于这一范畴。翻译贡献命名规范与测验本地化课程仓库将多语言支持作为核心能力之一translations/目录下目前包含数十种语言的完整副本以translations/zh-CN/、translations/es/、translations/pt-BR/等为例每个语言目录下均包含对应课程的 README 与 notebook。翻译类贡献的具体要求记录在 etc/TRANSLATIONS.md 中关键规则如下命名规范翻译文件遵循README._[language]_.md与assignment._[language]_.md的命名约定其中[language]使用 ISO 639-1 两位语言代码例如西班牙语为es荷兰语为nl。翻译范围只翻译 README、assignment 和测验内容不要翻译代码示例文件中的任何代码。测验本地化将翻译加入测验应用需要完成四步在测验应用的翻译资源目录即仓库中的 etc/quiz-app/src/assets/translations/下按约定命名添加语言文件如en.json、fr.json但不要本地化true/false这两个词在测验应用入口组件etc/quiz-app/src/App.vue的语言下拉框中加入你的语言代码在测验翻译资源索引文件etc/quiz-app/src/assets/translations/index.js中注册新语言将翻译后 README 中的所有测验链接更新为指向对应语言版本即给测验 URL 追加?loc语言参数。从源码结构看测验翻译采用按语言聚合的组织方式translations/index.js通过import englishQuizzes from ./en方式汇总各语言模块目前仓库中已存在en/含 lesson-1 至 lesson-24 共 24 个测验 JSON与es/含 lesson-1两套资源新增语言只需按同一模式补充 JSON 文件并在索引中注册。当前开放的 5 个贡献主题etc/CONTRIBUTING.md 明确公布了 5 个正在积极征集的贡献方向每一条都能在仓库中找到对应的现存章节与可补齐的缺口1. 编写深度强化学习章节对应的现存课程是 lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md。该章节已系统讲解强化学习范式、OpenAI Gym 仿真环境、CartPole 平衡问题与 Policy Gradients 算法并配有 PyTorch 与 TensorFlow 双版本的 notebookCartPole-RL-PyTorch.ipynb、CartPole-RL-TF.ipynb以及 MountainCar lab。开放主题指向的是编写更完整的强化学习内容——例如可以补充 Q-Learning、DQN 等更现代的算法讲解、加入新的仿真环境示例或为现有章节补充更深入的实验与图示。2. 改进目标检测章节与 notebook对应章节为 lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md。该章已覆盖朴素滑窗检测思路、基于回归的边界框定位、PASCAL VOC 与 COCO 数据集、IoU 与 Average Precision 评估指标以及 lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb 练习 notebook。开放主题要求在此基础上改进章节 notebook——从章节结构看典型可做的工作包括补充更完整的主流通用目标检测架构如 R-CNN 系列、YOLO、SSD对比讲解或扩展现有 notebook 的实践深度。3. 补充 PyTorch Lightning 框架内容该主题指向 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README、notebook 与 lab避免重复劳动也便于在 PR 描述中说明你补充了什么、解决了什么缺口翻译类贡献严格遵循 etc/TRANSLATIONS.md 的命名规范、翻译范围与测验本地化四步流程Fork 并提交 PR在 PR 描述中清晰说明改动内容等待 CLA-bot 自动检查若提示需要签署 CLA按指示完成一次即可遵守行为准则参考 etc/CODE_OF_CONDUCT.md保持建设性沟通。给新贡献者的建议修复拼写/失效链接是最低门槛的入口若想挑战开放主题优先选择与自身技术栈匹配的方向——熟悉 PyTorch 可考虑 PyTorch Lightning 或 NER 的 PyTorch 实现熟悉 NLP 可考虑自定义词向量示例熟悉强化学习或目标检测则可认领对应章节的扩展。附注本文档的翻译性质本文依据的 translations/en/etc/CONTRIBUTING.md 是由 AI 翻译服务生成的英文版本其文件头部元数据记录了原始文件、翻译日期与语言代码。该翻译在追求准确性的同时可能存在自动翻译的误差当信息存在歧义时应以仓库根目录的原生文档 etc/CONTRIBUTING.md 为准。这一机制本身也印证了仓库借助 AI 翻译实现多语言维护的运作方式——如果你想加入翻译贡献者行列上述流程就是入口。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 课程多语言翻译贡献指南翻译规范、Quiz 本地化流程与 i18n 源码解析AI For Beginners 课程多语言翻译贡献指南翻译规范、Quiz 本地化流程与 i18n 源码解析 本指南面向希望为 AI For Beginner教程人工智能机器学习深度学习AI-For-Beginners 课程翻译贡献指南命名规范、Kviz 本地化与多语言协作流程AI For Beginners 课程翻译贡献指南命名规范、Kviz 本地化与多语言协作流程 本文以 AI For Beginners 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