Jak nauczyć się AI od podstaw - przewodnik po kursie Microsoft

Kurs Microsoft AI for Beginners to 12 tygodni nauki z 24 lekcjami i praktycznymi ćwiczeniami

Obejmuje zarówno klasyczne podejścia (GOFAI) jak i nowoczesne sieci neuronowe w TensorFlow i PyTorch

Dostępny w ponad 50 językach, z quizami, laboratoriami i materiałami o etyce AI

Całkowicie darmowy, hostowany na GitHub z aktywną społecznością

"Explore the world of Artificial Intelligence with our 12-week, 24-lesson curriculum" - tak Microsoft zaprasza do swojego kursu AI for Beginners. Zanim pomyślisz "kolejny kurs, który obiecuje cuda" - ten faktycznie dostarcza konkretów. Sprawdzam, co w środku.

Co dokładnie dostajesz w tym kursie

Microsoft AI for Beginners to 24 lekcje rozłożone na 12 tygodni. Każda lekcja składa się z materiału teoretycznego, quizu sprawdzającego wiedzę i laboratorium - praktycznego ćwiczenia, gdzie piszesz kod i testujesz koncepty na własnej skórze.

Kurs dzieli się na kilka głównych bloków tematycznych. Pierwszy to "stara szkoła" AI - symboliczne podejście z reprezentacją wiedzy i rozumowaniem (GOFAI - Good Old-Fashioned AI). To fundament. Pokazuje jak AI działało zanim sieci neuronowe zdominowały branżę.

Dwa światy AI - symboliczne podejście vs sieci neuronowe

Drugi blok to sieci neuronowe i deep learning - serce współczesnej AI. Tutaj uczysz się jak działają modele, które napędzają ChatGPT i inne narzędzia, z którymi stykasz się codziennie. Microsoft pokazuje koncepty w dwóch frameworkach jednocześnie - TensorFlow i PyTorch - więc widzisz jak te same problemy rozwiązuje się różnymi narzędziami.

Trzeci element to architekury neuronowe do pracy z obrazami i tekstem. Konkretne zastosowania - jak nauczyć AI rozpoznawać obiekty na zdjęciach albo analizować dokumenty.

Zanim zaczniesz - co musisz mieć

Kurs jest oznaczony jako "beginner-friendly", ale to nie znaczy że wystarczy kliknąć i oglądać. Potrzebujesz:

Podstawowej znajomości programowania (najlepiej Python - to główny język kursu)

Konta GitHub (kurs jest tam hostowany, wszystkie materiały pobierasz stamtąd)

Zainstalowanego Pythona na komputerze (wersja 3.8 lub nowsza)

Około 5-7 godzin tygodniowo na naukę i ćwiczenia

Jeśli nigdy nie programowałeś - ten kurs NIE jest dobrym punktem startowym. Najpierw przejdź podstawy Pythona, potem wracaj tutaj.

Jak przejść kurs krok po kroku

Microsoft podaje strukturę 12 tygodni, ale to orientacyjny plan. Możesz iść szybciej albo wolniej - materiały są dostępne na stałe, bez limitów czasowych.

Krok 1: Sklonuj repozytorium z GitHub

Otwierasz terminal (na Windows: PowerShell, na Mac/Linux: Terminal) i wpisujesz:

git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

To pobierze wszystkie materiały na Twój komputer. Jeśli nie chcesz pobierać tłumaczeń na 50+ języków (zajmują sporo miejsca), użyj sparse checkout - instrukcje są w README kursu.

Pierwsze kroki - klonowanie repozytorium kursu

Krok 2: Zainstaluj wymagane biblioteki

W folderze z kursem znajdziesz plik requirements.txt. Instalujesz wszystko jedną komendą:

pip install -r requirements.txt

To zaciągnie TensorFlow, PyTorch, NumPy i inne narzędzia potrzebne do ćwiczeń. Proces może zająć kilka minut - biblioteki do AI są spore.

Krok 3: Przejdź pierwszą lekcję

Każda lekcja ma strukturę: README.md z teorią, quiz.md z pytaniami kontrolnymi i folder lab/ z ćwiczeniami praktycznymi. Otwierasz README, czytasz materiał, robisz quiz (odpowiedzi są na końcu pliku), potem przechodzisz do laboratorium.

W laboratorium dostajesz notebook Jupyter (.ipynb) z kodem do uzupełnienia. Część kodu jest gotowa, część musisz napisać sam według instrukcji. To nie jest "przepisz gotowca" - musisz myśleć.

Krok 4: Testuj i eksperymentuj

Gdy skończysz laboratorium według instrukcji - nie zamykaj od razu. Zmień parametry, zobacz co się stanie. Zwiększ liczbę warstw w sieci, zmień learning rate, sprawdź jak to wpływa na wyniki. To najlepsza część nauki - gdy łamiesz rzeczy i patrzysz co się psuje.

Krok 5: Dołącz do społeczności

Microsoft prowadzi Discord (Microsoft Foundry) i Gitter dla uczestników kursu. Jak utkniesz na jakimś problemie - pytasz tam. Społeczność jest aktywna, odpowiedzi dostajesz zwykle w ciągu kilku godzin.

Co wyróżnia ten kurs na tle innych

Rynek kursów AI jest zatłoczony. Coursera, Udemy, Fast.ai - każdy ma coś dla początkujących. Dlaczego ten konkretny kurs ma sens?

Po pierwsze - jest darmowy. Nie "darmowy przez 7 dni trial" albo "darmowy ale certyfikat kosztuje". Po prostu darmowy. Zero barier wejścia.

Po drugie - pokazuje OBIE strony AI. Większość kursów dla początkujących rzuca Cię od razu w deep learning, jakby AI zaczęło się w 2012 roku. Microsoft zaczyna od klasycznych metod - systemów ekspertowych, reprezentacji wiedzy, logiki. Dzięki temu rozumiesz DLACZEGO sieci neuronowe są takim przełomem, a nie tylko JAK z nich korzystać.

Ścieżka nauki - od klasycznych metod do nowoczesnego deep learningu

Po trzecie - równoległe TensorFlow i PyTorch. Inne kursy wybierają jeden framework i trzymają się go. Tutaj widzisz ten sam problem rozwiązany dwoma sposobami. To frustrujące na początku (dwa razy więcej składni do zapamiętania), ale po kilku tygodniach rozumiesz fundamenty lepiej niż osoby, które znają tylko jeden framework.

Po czwarte - etyka AI jako osobny wątek. Nie jako dodatek na końcu, ale wpleciona w materiał od początku. Uczysz się nie tylko JAK zbudować model, ale TEŻ kiedy NIE powinieneś go budować.

Dla kogo ten kurs NIE jest

Jeśli szukasz kursu który nauczy Cię używać ChatGPT w pracy - to nie ten adres. Microsoft AI for Beginners uczy jak AI działa od środka, nie jak z niego korzystać jako użytkownik końcowy.

Jeśli nie masz czasu na 5-7 godzin nauki tygodniowo przez 3 miesiące - też odpuść. To nie jest "obejrzyj 10 filmików i jesteś ekspertem". To solidny program wymagający regularnej pracy.

Jeśli szukasz certyfikatu do CV - Microsoft nie oferuje certyfikacji dla tego kursu. Dostajesz wiedzę, nie papierek. Jeśli papierek jest Ci potrzebny - patrz na płatne programy z akredytacją.

Najczęstsze pytania

Czy muszę znać matematykę na poziomie uniwersyteckim?

Nie musisz, ale podstawy algebry liniowej i rachunku różniczkowego pomogą. Kurs tłumaczy koncepty matematyczne w miarę potrzeb, ale jeśli macierze i pochodne są Ci obce - będzie trudniej. Microsoft zakłada że pamiętasz matematykę z liceum.

Czy po tym kursie będę gotowy do pracy jako AI engineer?

Nie. Ten kurs daje fundamenty - rozumiesz jak AI działa, potrafisz zbudować proste modele, czytasz kod innych. Do pracy w branży potrzebujesz jeszcze: doświadczenia z większymi projektami, znajomości MLOps, umiejętności debugowania modeli w produkcji i portfolio z realnymi case studies. Traktuj ten kurs jako pierwszy krok, nie ostatni.

Ile czasu zajmuje przejście całego kursu?

Microsoft podaje 12 tygodni przy 5-7 godzinach tygodniowo, czyli około 60-84 godzin total. W praktyce - zależy od Twojego tempa. Jeśli masz doświadczenie z programowaniem i podstawy ML, przejdziesz szybciej. Jeśli wszystko jest nowe, może zająć 4-5 miesięcy. Nie ma presji czasowej - materiały są dostępne na stałe.

Czy kurs jest aktualny w 2026 roku?

Tak, ale z zastrzeżeniem. Fundamenty (jak działają sieci neuronowe, backpropagation, konwolucje) nie zmieniły się od lat. Konkretne narzędzia i najlepsze praktyki ewoluują. Microsoft aktualizuje repozytorium, ale nie spodziewaj się że będzie tam GPT-5 czy Claude Opus 4.7 - kurs skupia się na podstawach, nie najnowszych modelach. Do nauki transformerów i BERT warto sięgnąć po dodatkowe materiały.

Czy mogę przejść kurs bez znajomości angielskiego?

Kurs jest przetłumaczony na polski (i 50+ innych języków) przez GitHub Actions. Tłumaczenia są automatyczne i aktualizowane na bieżąco. Jakość jest OK do nauki, ale jeśli chcesz później czytać dokumentację TensorFlow, papers z arXiv albo dyskutować na forach - angielski będzie potrzebny. Branża AI mówi głównie po angielsku.

Chcesz opanować AI od podstaw?

Ten poradnik to dopiero początek. W naszym kursie "Praktyczna AI" nauczysz się korzystać z ChatGPT, Claude i innych narzędzi AI w sposób systematyczny - od zera do zaawansowanego poziomu.
Sprawdź kurs →

Co dalej po ukończeniu kursu

Gdy przejdziesz wszystkie 24 lekcje, masz solidne fundamenty. Rozumiesz jak AI działa od środka, potrafisz czytać kod innych, wiesz czym różni się sieć konwolucyjna od rekurencyjnej. Teraz zbuduj własny projekt.

Następny krok to zbudowanie własnego projektu. Nie ćwiczenia z kursu - coś swojego. Może model rozpoznający rośliny z Twojego ogrodu. Może system rekomendacji filmów na podstawie Twojej historii oglądania. Może analiza sentymentu komentarzy pod postami na blogu. Cokolwiek co rozwiązuje realny problem.

Równolegle zgłębiaj matematykę. Kurs Microsoft daje intuicję, ale żeby naprawdę rozumieć co się dzieje pod maską - potrzebujesz solidnej algebry liniowej i rachunku różniczkowego. 3Blue1Brown na YouTube ma świetną serię "Essence of linear algebra" - 15 filmów po 10-15 minut każdy. To najlepsze 3 godziny jakie możesz zainwestować w zrozumienie AI.

Dołącz też do społeczności. Reddit (r/MachineLearning, r/learnmachinelearning), Discord serwery, lokalne meetupy. AI uczysz się najlepiej rozmawiając z innymi - wymieniając się problemami, debugując cudzy kod, dyskutując o architekturach.

I czytaj papers. Na początku będzie ciężko - żargon, matematyka, założenia które wydają się oczywiste dla autorów ale nie dla Ciebie. Po 10-15 przeczytanych artykułach zaczynasz łapać wzorce. Widzisz że większość papers to małe iteracje na istniejących pomysłach, nie magiczne przełomy.

Jeden krok na start

Otwórz terminal. Sklonuj repozytorium Microsoft AI for Beginners. Zainstaluj biblioteki. Przejdź pierwszą lekcję - zajmie Ci to maksymalnie 2 godziny. Nie czytaj całego kursu od razu, nie planuj "jak to optymalnie rozłożyć". Po prostu zacznij. Pierwsza lekcja da Ci poczucie czy to dla Ciebie, czy warto kontynuować. Reszta przyjdzie sama.

Na podstawie: Microsoft AI for Beginners - GitHub Repository