[![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/) ### 🌐 תמיכה בשפות מרובות #### נתמכת באמצעות GitHub Action (אוטומטית ותמיד מעודכנת) [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](../cs/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](./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) | [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) > **מעדיפים לשכפל באופן מקומי?** > מאגר זה כולל למעלה מ-50 תרגומים לשפות שונות שמגדילים משמעותית את גודל ההורדה. כדי לשכפל בלי תרגומים, השתמשו ב-sparse checkout: > ```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' > ``` > זה נותן לכם את כל מה שצריך כדי להשלים את הקורס במהירות הורדה גבוהה יותר. #### הצטרפו לקהילה שלנו [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) יש לנו סדרת לימוד בדיסקורד עם AI, למדו עוד והצטרפו אלינו ב-[Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) בין התאריכים 18 עד 30 בספטמבר 2025. תקבלו טיפים וטריקים לשימוש ב-GitHub Copilot במדעי הנתונים. ![Learn with AI series](../../translated_images/he/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # למידת מכונה למתחילים - תוכנית לימודים > 🌍 טוסו ברחבי העולם תוך חקר למידת מכונה דרך תרבויות העולם 🌍 הסניפים לענן במיקרוסופט שמחים להציע תוכנית לימודים של 12 שבועות ו-26 שיעורים בנושא **למידת מכונה**. בתוכנית זו תלמדו על מה שלפעמים נקרא **למידת מכונה קלאסית**, תוך שימוש בעיקר בספריית Scikit-learn והימנעות מלמידה עמוקה, הנלמדת בתוכנית שלנו ל-[AI למתחילים](https://aka.ms/ai4beginners). שילבו את השיעורים האלה עם תכנית 'מדעי הנתונים למתחילים' שלנו ב-[https://aka.ms/ds4beginners](https://aka.ms/ds4beginners)! טיילו איתנו ברחבי העולם כאשר אנו מיישמים את הטכניקות הקלאסיות על נתונים מאזורים שונים בעולם. כל שיעור כולל שאלוני מבחן לפני ואחרי, הוראות כתובות לסיום השיעור, פתרון, מטלה ועוד. שיטת הלמידה מבוססת הפרויקטים מאפשרת לכם ללמוד תוך כדי בנייה, דרך מוכחת לשימור יכולות חדשות. **✍️ תודה רבה למחברינו** ג'ן לופר, סטיבן האוול, פרנצ'סקה לזרי, טומומי אימורה, קאסי בריוויו, דמיטרי סושניקוב, כריס נורינג, אנירבן מוחריג'י, אורנלה אלטוני, רות יקובו ואיימי בויד. **🎨 תודה גם לאיורים שלנו** טומומי אימורה, דסאני מדיפלי, וג'ן לופר. **🙏 תודות מיוחדות 🙏 למחברי שגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט, לסוקרים ולתורמי התוכן**, במיוחד רישיט דגלי, מוחמד סאקיב חאן אינאן, רוהאן רג', אלכסנדרו פטרסקו, אבישק ג'ייסוול, נאורין טבאסום, יואן סאמויולה, וסניגדה אגרוואל. **🤩 תודות נוספות לשגרירי הסטודנטים של מיקרוסופט אריק ואנג'או, ג'סלין סונדהי ווידושי גופטה על שיעורי R שלנו!** # התחלה עקבו אחר השלבים הבאים: 1. **צור עותק של המאגר**: לחצו על כפתור "Fork" בצד ימין למעלה של הדף. 2. **שכפל את המאגר**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [מצאו את כל המשאבים הנוספים לקורס זה באוסף Microsoft Learn שלנו](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **זקוקים לעזרה?** בדקו את [מדריך פתרון התקלות](TROUBLESHOOTING.md) לפתרונות לבעיות נפוצות בהתקנה, הגדרה והרצת שיעורים. **[סטודנטים](https://aka.ms/student-page)**, כדי להשתמש בתוכנית זו, צרו פורק של כל המאגר לחשבון GitHub הפרטי שלכם ושלימו את התרגילים בעצמכם או בקבוצה: - התחילו במבחן חימום לפני ההרצאה. - קראו את ההרצאה ובצעו את הפעילויות, עצרו והרהרו בכל בדיקת ידע. - נסו ליצור את הפרויקטים על ידי הבנת השיעורים במקום להריץ את קוד הפתרון; עם זאת, הקוד זמין בתיקיות `/solution` בכל שיעור מבוסס פרויקט. - עשו את מבחן הסיום. - השלימו את האתגר. - השלימו את המטלה. - לאחר השלמת קבוצת שיעורים, בקרו ב-[לוח הדיונים](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ו"למדו בקול" על ידי מילוי סרגל הערכה PAT המתאים. 'PAT' הוא כלי הערכת התקדמות אותו משלים המשתמש להעמקת הלמידה. אתם גם יכולים להגיב ל-PATים אחרים כדי שנלמד יחד. > ללימוד נוסף, מומלץ לעקוב אחרי מודולים ונתיבי למידה אלה ב-[Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). **מורים**, יש לנו [הצעות לשימוש בתוכנית זו](for-teachers.md). --- ## סרטוני הדרכה חלק מהשיעורים זמינים כסרטונים קצרים. ניתן למצוא את כולם בקישורים בתוך השיעורים או ב[רשימת ההשמעה ML for Beginners בערוץ YouTube של מיקרוסופט דיבלופרס](https://aka.ms/ml-beginners-videos) על ידי לחיצה על התמונה למטה. [![ML for beginners banner](../../translated_images/he/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## הכירו את הצוות [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **גיף מאת** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 לחצו על התמונה למעלה לסרטון על הפרויקט והאנשים שיצרו אותו! --- ## פדגוגיה בחרנו שני עקרונות פדגוגיים בבניית תוכנית זו: להבטיח שהיא מבוססת פרויקט מעשי וכוללת מבחנים תכופים. בנוסף, לתוכנית נושא משותף המסייע בקוהרנטיות. על ידי התאמת התוכן לפרויקטים, התהליך הופך למרתק יותר לסטודנטים וההבנה של המושגים מחוזקת. גם מבחן נמוך סיכון לפני השיעור שם את הכוונה ללמידה, ומבחן נוסף לאחר השיעור מבטיח שימור נוסף. התוכנית גמישה ומהנה וניתן ללמוד אותה בשלמותה או חלקיה. הפרויקטים מתחילים קטנים והופכים מורכבים יותר לקראת סוף מחזור 12 השבועות. יש בתוכנית גם פרק סיום על יישומים אמיתיים של למידת מכונה, שיכול לשמש לקרדיט נוסף או כבסיס לדיון. > מצאו את [קוד ההתנהגות שלנו](CODE_OF_CONDUCT.md), [הנחיות לתרומה](CONTRIBUTING.md), [תרגומים](TRANSLATIONS.md) ו[פתרון תקלות](TROUBLESHOOTING.md). נשמח לקבל משוב בונה! ## כל שיעור כולל - סקיצת הערות אופציונלית - וידאו נוסף אופציונלי - הדרכת וידאו (בחלק מהשיעורים בלבד) - [מבחן חימום לפני ההרצאה](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - שיעור כתוב - בשיעורים מבוססי פרויקט, מדריכים שלב-אחר-שלב לבניית הפרויקט - בדיקות ידע - אתגר - קריאה משלימה - מטלה - [מבחן לאחר ההרצאה](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **הערה לגבי שפות**: השיעורים כתובים בעיקר בפייתון אך רבים זמינים גם ב-R. כדי להשלים שיעור ב-R, עברו לתיקיית `/solution` וחפשו שיעורי R. הם כוללים סיומת .rmd שמייצגת קובץ **R Markdown** הנחשב למסגרת יוצרת לשילוב קטעי קוד (של R או שפות נוספות) וכותרת YAML (המנחה כיצד לעצב פלטים כגון PDF) במסמך Markdown. כך ניתן לשלב את הקוד, הפלט והמחשבות שלכם בכתיבה ב-Markdown. בנוסף, מסמכי R Markdown ניתנים להמרה לפורמטי פלט כמו PDF, HTML או Word. > **הערה לגבי חידונים**: כל החידונים נמצאים בתיקיית [Quiz App folder](../../quiz-app), סה"כ 52 חידונים עם שלוש שאלות בכל אחד. הם מקושרים מתוך השיעורים, אך ניתן להפעיל את אפליקציית החידון באופן מקומי; יש לעקוב אחר ההוראות שבתיקיית `quiz-app` לארח או לפרוס ל-Azure באופן מקומי. | מספר שיעור | נושא | קיבוץ שיעור | מטרות למידה | שיעור מקושר | מחבר | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | מבוא ללמידת מכונה | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ללמוד את המושגים הבסיסיים מאחורי למידת מכונה | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | מוחמד | | 02 | היסטוריה של למידת מכונה | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ללמוד את ההיסטוריה שמאחורי תחום זה | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | ג'ן ואיימי | | 03 | הוגנות ולמידת מכונה | [Introduction](1-Introduction/README.md) | מהם הסוגיות הפילוסופיות החשובות סביב הוגנות שעל הסטודנטים לשקול כשבונים ומיישמים מודלי למידת מכונה? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | טומומי | | 04 | טכניקות ללמידת מכונה | [Introduction](1-Introduction/README.md) | אילו טכניקות חוקרי למידת מכונה משתמשים כדי לבנות מודלי למידה? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | כריס וג'ן | | 05 | מבוא לרגרסיה | [Regression](2-Regression/README.md) | להתחיל עם Python ו-Scikit-learn עבור מודלי רגרסיה | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | ג'ן • אריק ואנג'או | | 06 | מחירי דלעות בצפון אמריקה 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ויזואליזציה וניקוי נתונים כהכנה ללמידת מכונה | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | ג'ן • אריק ואנג'או | | 07 | מחירי דלעות בצפון אמריקה 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | בניית מודלי רגרסיה לינארית ופולינומיאלית | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | ג'ן ודמיטרי • אריק ואנג'או | | 08 | מחירי דלעות בצפון אמריקה 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | בניית מודל רגרסיה לוגיסטית | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | ג'ן • אריק ואנג'או | | 09 | אפליקציית ווב 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | בניית אפליקציית ווב לשימוש במודל שאומן | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | ג'ן | | 10 | מבוא לסיווג | [Classification](4-Classification/README.md) | ניקוי, הכנה, ויזואליזציה של הנתונים; מבוא לסיווג | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | ג'ן וקאסי • אריק ואנג'או | | 11 | מטבחים אסייתיים והודיים טעימים 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | מבוא לממיינים | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | ג'ן וקאסי • אריק ואנג'או | | 12 | מטבחים אסייתיים והודיים טעימים 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | ממיינים נוספים | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | ג'ן וקאסי • אריק ואנג'או | | 13 | מטבחים אסייתיים והודיים טעימים 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | בניית אפליקציית ווב להמלצות באמצעות המודל שלך | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | ג'ן | | 14 | מבוא לקיבוץ | [Clustering](5-Clustering/README.md) | ניקוי, הכנה וויזואליזציה של הנתונים; מבוא לקיבוץ | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | ג'ן • אריק ואנג'או | | 15 | חקירת טעימות מוזיקליות מניגריה 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | חקר שיטת קי-מין לקיבוץ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | ג'ן • אריק ואנג'או | | 16 | מבוא לעיבוד שפה טבעית ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ללמוד את היסודות של NLP על ידי בניית בוט פשוט | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | סטיבן | | 17 | משימות NLP נפוצות ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | להעמיק את הידע ב-NLP בהבנת המשימות הנפוצות הדרושות בעבודה עם מבני שפה | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | סטיבן | | 18 | תרגום וניתוח סנטימנט ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | תרגום וניתוח סנטימנט עם ג'יין אוסטין | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | סטיבן | | 19 | בתי מלון רומנטיים באירופה ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ניתוח סנטימנט עם ביקורות על בתי מלון 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | סטיבן | | 20 | בתי מלון רומנטיים באירופה ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ניתוח סנטימנט עם ביקורות על בתי מלון 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | סטיבן | | 21 | מבוא לחזוי סדרות זמנים | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | מבוא לחזוי סדרות זמנים | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | פרנצ'סקה | | 22 | ⚡️ צריכת חשמל עולמית ⚡️ - חזוי סדרות זמנים עם ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | חזוי סדרות זמנים עם ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | פרנצ'סקה | | 23 | ⚡️ צריכת חשמל עולמית ⚡️ - חזוי סדרות זמנים עם SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | חזוי סדרות זמנים עם מפענח וקטור תמיכה | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | אנירבן | | 24 | מבוא ללמידה מחוזקת | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | מבוא ללמידה מחוזקת עם Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | דמיטרי | | 25 | סייעו לפיטר להימנע מהזאב! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | למידה מחוזקת Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | דמיטרי | | אפילוג | תרחישי למידת מכונה מהעולם האמיתי | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | יישומים מאתגרים ומגרים של למידת מכונה קלאסית | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | צוות | | אפילוג | איתור באגים במודלי למידת מכונה בשימוש בלוח RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | איתור באגים במודלי למידת מכונה באמצעות לוח בקרה של Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | רות יקובו | > [מצאו את כל המשאבים הנוספים לקורס זה באוסף Microsoft Learn שלנו](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## גישה לא מקוונת ניתן להפעיל תיעוד זה במצב לא מקוון על ידי שימוש ב-[Docsify](https://docsify.js.org/#/). עשו fork של המאגר הזה, [התקינו את Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) במחשב המקומי שלכם, ואז בתיקיית השורש של מאגר זה, הקלידו `docsify serve`. האתר יוגש על פורט 3000 ב-localhost שלכם: `localhost:3000`. ## קבצי PDF מצאו קובץ pdf של תוכנית הלימודים עם קישורים [כאן](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 קורסים אחרים הצוות שלנו מייצר קורסים נוספים! בדקו: ### LangChain [![LangChain4j למתחילים](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 למתחילים](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 למתחילים](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 / סוכנים [![AZD למתחילים](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 למתחילים](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 למתחילים](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) [![סוכני AI למתחילים](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) --- ### סדרת AI יוצרת [![בינה מלאכותית יוצרת למתחילים](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) [![בינה מלאכותית יוצרת (.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) [![בינה מלאכותית יוצרת (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) [![בינה מלאכותית יוצרת (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) --- ### לימוד ליבה [![למידת מכונה למתחילים](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) [![מדעי הנתונים למתחילים](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) [![בינה מלאכותית למתחילים](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) [![אבטחת סייבר למתחילים](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) [![פיתוח ווב למתחילים](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) [![אינטרנט של הדברים למתחילים](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) [![פיתוח XR למתחילים](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) --- ### סדרת Copilot [![Copilot לתכנות זוגי בינה מלאכותית](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 ל-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) [![הרפתקאות Copilot](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) ## לקבלת עזרה אם אתה נתקל בקושי או יש לך שאלות לגבי בניית אפליקציות בינה מלאכותית. הצטרף ללומדים אחרים ולמפתחים מנוסים בדיונים על MCP. זוהי קהילה תומכת שבה שאלות מתקבלות בברכה והידע משותף בחופשיות. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) אם יש לך משוב על המוצר או שגיאות בזמן הבנייה בקר ב: [![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) --- **הצהרת אחריות**: מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו משתדלים לדייק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל טעויות או אי־דיוקים. המסמך המקורי בשפת המקור שלו הוא המקור הרשמי והמהימן. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי אדם. אנו לא נושאים באחריות לכל טעות או אי־הבנה הנובעים משימוש בתרגום זה.