[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) [![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Podpora více jazyků #### Podporováno přes GitHub Action (automatizováno a vždy aktuální) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](./README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **Raději chcete naklonovat lokálně?** > > Toto repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvětšuje velikost ke stažení. Pro naklonování bez překladů použijte sparse checkout: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > > **CMD (Windows):** > ```cmd > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > > Tím získáte vše potřebné pro absolvování kurzu s mnohem rychlejším stažením. #### Přidejte se k naší komunitě [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Na Discordu probíhá série Learn with AI, dozvíte se více a připojit se můžete na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky jak používat GitHub Copilot pro Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/cs/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # Strojové učení pro začátečníky – vzdělávací program > 🌍 Procestujte svět a prozkoumejte strojové učení prostřednictvím světových kultur 🌍 Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 12týdenní vzdělávací program o 26 lekcích zaměřený na **strojové učení**. V tomto programu se naučíte to, čemu se někdy říká **klasické strojové učení**, přičemž jako knihovnu použijeme převážně Scikit-learn a vyhneme se hlubokému učení, které je předmětem našeho [AI for Beginners programu](https://aka.ms/ai4beginners). Tyto lekce můžete také kombinovat s naším ['Data Science for Beginners' kurzem](https://aka.ms/ds4beginners). Cestujte s námi po celém světě a aplikujte tyto klasické techniky na data z různých oblastí světa. Každá lekce obsahuje před- a po-lekční kvízy, psané instrukce k dokončení lekce, řešení, úkoly a další. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožňuje učit se při tvorbě, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti lépe osvojit. **✍️ Srdečné díky našim autorům** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu a Amy Boyd **🎨 Také děkujeme ilustrátorům** Tomomi Imura, Dasani Madipalli a Jen Looper **🙏 Zvláštní poděkování 🙏 patří Microsoft Student Ambassador autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu**, zejména Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila a Snigdha Agarwal **🤩 Extra poděkování Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekce v R!** # Začínáme Postupujte podle těchto kroků: 1. **Forkněte repozitář**: Klikněte na tlačítko "Fork" v pravém horním rohu této stránky. 2. **Naklonujte repozitář**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [všechny doplňkové zdroje k tomuto kurzu najdete v naší kolekci Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Potřebujete pomoc?** Podívejte se na [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů s instalací, nastavením a spouštěním lekcí. **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, pro využití tohoto programu si forknete celý repozitář na svůj vlastní GitHub účet a plňte cvičení sami nebo ve skupině: - Začněte přednáškovým kvízem. - Přečtěte si přednášku a dokončete aktivity, zastavujte se a zamýšlejte u každé kontroly znalostí. - Snažte se projekty vytvořit pochopením lekcí místo pouhého spuštění kódu řešení; nicméně ten je k dispozici ve složkách `/solution` u každé lekce zaměřené na projekty. - Dejte si po přednášce kvíz. - Vyřešte výzvu. - Dokončete zadání. - Po dokončení skupiny lekcí navštivte [Diskusní fórum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) a "učte se nahlas" vyplněním příslušné rubriky PAT. PAT je nástroj pro hodnocení pokroku – rubrika, kterou vyplníte k dalšímu prohloubení učení. Můžete také reagovat na další PATy, abychom se učili společně. > Pro další studium doporučujeme sledovat tyto [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) moduly a výukové cesty. **Učitelé**, do [pro vás máme zahrnuté některé návrhy](for-teachers.md) jak využívat tento vzdělávací program. --- ## Video průvodci Některé lekce jsou dostupné jako krátká videa. Najdete je přímo v lekcích nebo na [ML for Beginners playlistu na YouTube kanále Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kliknutím na obrázek níže. [![ML for beginners banner](../../translated_images/cs/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Seznamte se s týmem [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif vytvořil** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří jej vytvořili! --- ## Pedagogika Při tvorbě tohoto programu jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajištění praktické **projektové výuky** a časté **kvízy**. Navíc má celý program společné **téma** pro zajištění soudržnosti. Zajištěním sladění obsahu s projekty je proces pro studenty zajímavější a retence konceptů se zlepší. Nízkorychlostní kvíz před lekcí nastaví motivaci studenta k učení a druhý kvíz po lekci podporuje další zapamatování. Program je navržen jako flexibilní a zábavný, lze ho absolvovat celý nebo po částech. Projekty začínají jednoduše a postupně se během 12týdenního cyklu zvyšuje jejich složitost. Program obsahuje také posléze doplněk o použití ML v reálném světě, který lze použít jako bonusové zadání nebo základ pro diskusi. > Najdete zde naše [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Příspěvky](CONTRIBUTING.md), [Překlady](..) a [Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md). Vítáme vaše konstruktivní připomínky! ## Každá lekce obsahuje - volitelnou skicu v poznámce - volitelné doplňkové video - video průvodce (jen některé lekce) - [přednáškový warmup kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - psanou lekci - u projektových lekcí detailní návod krok za krokem, jak projekt vytvořit - kontroly znalostí - výzvu - doplňující četbu - úkol - [po-přednáškový kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **Poznámka o jazycích**: Tyto lekce jsou primárně napsány v Pythonu, ale mnoho z nich je také dostupných v R. Pro dokončení lekce v R přejděte do složky `/solution` a hledejte lekce v R. Mají příponu .rmd, která představuje **R Markdown** soubor, což lze jednoduše definovat jako vložení `kódových bloků` (v R nebo jiných jazycích) a `YAML hlavičky` (která určuje, jak formátovat výstupy jako PDF) do `Markdown dokumentu`. Jako takový slouží jako vzorový autorský rámec pro datovou vědu, protože vám umožňuje kombinovat váš kód, jeho výstup a vaše myšlenky tím, že vám umožní je zapisovat v Markdownu. Navíc lze dokumenty R Markdown vyrenderovat do výstupních formátů jako PDF, HTML nebo Word. > **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve [složce Quiz App](../../quiz-app), celkem je zde 52 kvízů po třech otázkách. Jsou propojené z lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně; následujte instrukce ve složce `quiz-app` pro lokální hostování nebo nasazení na Azure. | Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Učební cíle | Propojená lekce | Autor | | :---------: | :-----------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: | | 01 | Úvod do strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučit se základní koncepty strojového učení | [Lekce](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Historie strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučit se historii tohoto oboru | [Lekce](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen a Amy | | 03 | Spravedlnost a strojové učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké jsou důležité filozofické otázky kolem spravedlnosti, které by studenti měli zvážit při tvorbě a aplikaci ML modelů? | [Lekce](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Techniky strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké techniky používají výzkumníci ML k vytváření ML modelů? | [Lekce](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris a Jen | | 05 | Úvod do regrese | [Regrese](2-Regression/README.md) | Začít s Pythonem a Scikit-learn pro regresní modely | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vizualizovat a čistit data pro přípravu na ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořit lineární a polynomiální regresní modely | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen a Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořit logistický regresní model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Webová aplikace 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Vytvořit webovou aplikaci pro použití vašeho natrénovaného modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Úvod do klasifikace | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Čistit, připravit a vizualizovat data; úvod do klasifikace | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Lahodné asijské a indické kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Úvod do klasifikátorů | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Lahodné asijské a indické kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Další klasifikátory | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Lahodné asijské a indické kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Vytvořit doporučovací webovou aplikaci pomocí vašeho modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Úvod do shlukování | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Čistit, připravit a vizualizovat data; Úvod do shlukování | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Prozkoumávání nigerických hudebních chutí 🎧 | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Prozkoumat metodu shlukování K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Úvod do zpracování přirozeného jazyka ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Naučit se základy NLP vytvořením jednoduchého bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Běžné NLP úkoly ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Prohloubit své znalosti NLP pochopením běžných úkolů potřebných pro práci s jazykovými strukturami | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Překlad a analýza sentimentu ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Překlad a analýza sentimentu na základě Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Romantické hotely Evropy ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu na základě hodnocení hotelů 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Romantické hotely Evropy ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu na základě hodnocení hotelů 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Úvod do prognózování časových řad | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Úvod do prognózování časových řad | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - prognózování časových řad s ARIMA | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Prognózování časových řad pomocí ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - prognózování časových řad s SVR | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Prognózování časových řad pomocí Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Úvod do posilovaného učení | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Úvod do posilovaného učení s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Pomozte Petrovi vyhnout se vlkovi! 🐺 | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Posilované učení ve Gymu | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postscript | Scénáře a aplikace ML v reálném světě | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Zajímavé a odhalující aplikace klasického ML v reálném světě | [Lekce](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tým | | Postscript | Ladění modelů v ML pomocí RAI dashboardu | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Ladění modelů v strojovém učení pomocí komponent dashboardu Responsible AI | [Lekce](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [najděte všechny další zdroje pro tento kurz v naší kolekci Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline přístup Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvořte fork tohoto repozitáře, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj lokální počítač a pak v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte příkaz `docsify serve`. Web bude dostupný na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`. ## PDF Najdete pdf osnovy s odkazy [zde](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Další kurzy Náš tým vytváří i další kurzy! Podívejte se: ### LangChain [![LangChain4j pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) [![LangChain pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenti [![AZD pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI agenti pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Generativní AI [![Generativní AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generativní AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Základní učení [![ML pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Kybernetická bezpečnost pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Webový vývoj pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Vývoj XR pro začátečníky](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Série Copilot [![Copilot pro AI párové programování](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot pro C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot dobrodružství](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Získání pomoci Pokud se zaseknete nebo máte otázky při učení strojového učení nebo při vytváření AI aplikací, nebojte se — pomoc je k dispozici. Můžete se připojit k diskuzím s dalšími studenty a vývojáři, klást otázky a sdílet své nápady s komunitou. - Připojte se ke komunitě, abyste mohli klást otázky a učit se s ostatními - Diskutujte o konceptech strojového učení a nápadech na projekty - Získejte vedení od zkušených vývojářů Podpůrná komunita je skvělý způsob, jak rozvíjet své dovednosti a rychleji řešit problémy. [Microsoft Foundry Discord Community](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Pokud narazíte na chyby, problémy nebo máte návrhy na vylepšení, můžete také otevřít **Issue** v tomto repozitáři a nahlásit problém. Pro zpětnou vazbu k produktu nebo pro hledání existujících příspěvků v komunitě navštivte Vývojářské fórum: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) ## Další tipy pro učení - Po každé lekci si projděte poznámkové bloky pro lepší pochopení. - Procvičujte implementaci algoritmů sami. - Prozkoumejte reálné datové sady pomocí naučených konceptů. --- **Prohlášení o vyloučení odpovědnosti**: Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, berte prosím na vědomí, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro zásadní informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakákoliv nedorozumění nebo mylné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.