[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 ဘာသာစကားအမျိုးမျိုးအတွက် ပံ့ပိုးမှု #### GitHub Action (အလိုအလျောက်နှင့် အမြဲနောက်ဆုံးပေါ်) မှတဆင့် ပံ့ပိုးထားသည် [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./README.md) #### ကျွန်ုပ်တို့၏ အသိုင်းအဝိုင်းနှင့် ပူးပေါင်းပါ [](https://aka.ms/ml4beginners/discord) ကျွန်ုပ်တို့တွင် AI နှင့်အတူ သင်ကြားမှုစီးရီးတစ်ခု လက်ရှိပြုလုပ်နေပါသည်။ [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) တွင် 2025 ခုနှစ် စက်တင်ဘာလ 18 ရက်မှ 30 ရက်အထိ ပိုမိုလေ့လာပြီး ကျွန်ုပ်တို့နှင့် ပူးပေါင်းပါ။ GitHub Copilot ကို Data Science အတွက် အသုံးပြုရန် အကြံဉာဏ်များနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များ ရရှိပါမည်။  # စတင်သူများအတွက် စက်လေ့လာမှု - သင်ရိုးညွှန်းတမ်း > 🌍 ကမ္ဘာ့ယဉ်ကျေးမှုများမှတဆင့် စက်လေ့လာမှုကို လေ့လာရင်း ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်း ခရီးသွားကြစို့ 🌍 Microsoft ၏ Cloud Advocates များသည် **စက်လေ့လာမှု** အကြောင်းကို 12 ပတ်ကြာ 26 သင်ခန်းစာပါ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ဝမ်းမြောက်စွာ တင်ဆက်လိုက်ပါသည်။ ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် **စက်လေ့လာမှု၏ အခြေခံပုံစံများ** ကို Scikit-learn ကို အဓိကအသုံးပြု၍ သင်ယူမည်ဖြစ်ပြီး၊ [AI for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ai4beginners) တွင် ဖော်ပြထားသည့် နက်ရှိုင်းသောလေ့လာမှုများကို မပါဝင်စေပါ။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ ဤအခြေခံနည်းလမ်းများကို လေ့ကျင့်ရင်း ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ ခရီးသွားပါ။ သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် သင်ခန်းစာမတိုင်မီနှင့် သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမှုများ၊ သင်ခန်းစာကို ပြီးစီးရန် ရေးသားထားသော လမ်းညွှန်ချက်များ၊ ဖြေရှင်းချက်၊ လုပ်ငန်းတာဝန်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။ **✍️ ကျေးဇူးအထူးတင်ရှိပါသည်** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu နှင့် Amy Boyd **🎨 ကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, နှင့် Jen Looper **🙏 Microsoft Student Ambassador များအား အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်** Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, နှင့် Snigdha Agarwal **🤩 R သင်ခန်းစာများအတွက် Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, နှင့် Vidushi Gupta တို့အား အထူးကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်!** # စတင်ရန် ဤအဆင့်များကို လိုက်နာပါ: 1. **Repository ကို Fork လုပ်ပါ**: ဤစာမျက်နှာ၏ အပေါ်ညာဘက်ထောင့်ရှိ "Fork" ခလုတ်ကို နှိပ်ပါ။ 2. **Repository ကို Clone လုပ်ပါ**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းအတွက် အပိုဆောင်းအရင်းအမြစ်များကို Microsoft Learn collection တွင် ရှာဖွေပါ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) **[ကျောင်းသားများ](https://aka.ms/student-page)**, ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို သင်၏ GitHub အကောင့်သို့ Fork လုပ်ပြီး သင်တစ်ဦးတည်းဖြစ်စေ၊ အဖွဲ့ဖြင့်ဖြစ်စေ လေ့ကျင့်ပါ: - သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမှုဖြင့် စတင်ပါ။ - သင်ခန်းစာကို ဖတ်ပြီး လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ပြီးစီးပါ။ - ဖြေရှင်းချက်ကို မရိုက်မီ သင်ခန်းစာများကို နားလည်ရန် ကြိုးစားပါ။ - သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်ပါ။ - စိန်ခေါ်မှုကို ပြီးစီးပါ။ - လုပ်ငန်းတာဝန်ကို ပြီးစီးပါ။ - သင်ခန်းစာအုပ်စုတစ်ခုကို ပြီးစီးပြီးနောက် [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) သို့ သွားပါ။ > ပိုမိုလေ့လာရန် [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) ကို လိုက်နာရန် အကြံပြုပါသည်။ **ဆရာများ**, ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို အသုံးပြုရန် အကြံပြုချက်များကို [ဤနေရာတွင်](for-teachers.md) ထည့်သွင်းထားပါသည်။ --- ## ဗီဒီယို လမ်းညွှန်ချက်များ သင်ခန်းစာအချို့ကို အတိုချုံးဗီဒီယိုအဖြစ် ရရှိနိုင်ပါသည်။ ဤဗီဒီယိုများကို သင်ခန်းစာများတွင် သို့မဟုတ် [Microsoft Developer YouTube channel](https://aka.ms/ml-beginners-videos) တွင် ရှာဖွေကြည့်နိုင်ပါသည်။ [](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## အဖွဲ့နှင့် တွေ့ဆုံပါ [](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif by** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 ပရောဂျက်နှင့် ဖန်တီးသူများအကြောင်း ဗီဒီယိုကို ကြည့်ရန် အထက်ပါပုံကို နှိပ်ပါ။ --- ## သင်ကြားမှုနည်းလမ်း ဤသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဖန်တီးစဉ်တွင် **ပရောဂျက်အခြေပြု** နှင့် **မကြာခဏ စစ်ဆေးမှုများ** ပါဝင်စေရန် ရည်ရွယ်ထားပါသည်။ ထို့အပြင် သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် **အဓိကအကြောင်းအရာ** တစ်ခုကို ထည့်သွင်းထားသည်။ ပရောဂျက်များနှင့် အညီ အကြောင်းအရာများကို သင်ကြားခြင်းဖြင့် ကျောင်းသားများအတွက် ပိုမိုစိတ်ဝင်စားစေပြီး သင်ခန်းစာများကို ပိုမိုမှတ်မိစေပါသည်။ > ကျွန်ုပ်တို့၏ [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contributing](CONTRIBUTING.md), နှင့် [Translation](TRANSLATIONS.md) လမ်းညွှန်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ ## သင်ခန်းစာတစ်ခုစီတွင် ပါဝင်သည် - စိတ်ကြိုက် sketchnote - အပိုဆောင်းဗီဒီယို - ဗီဒီယိုလမ်းညွှန် (အချို့သောသင်ခန်းစာများတွင်သာ) - [သင်ခန်းစာမတိုင်မီ စစ်ဆေးမှု](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - ရေးသားထားသော သင်ခန်းစာ - ပရောဂျက်အခြေပြု သင်ခန်းစာများအတွက် လုပ်ငန်းဆောင်တာလမ်းညွှန် - သိမှတ်စရာများ - စိန်ခေါ်မှု - အပိုဆောင်းဖတ်ရှုရန် - လုပ်ငန်းတာဝန် - [သင်ခန်းစာပြီးနောက် စစ်ဆေးမှု](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **ဘာသာစကားများအကြောင်း မှတ်ချက်**: သင်ခန်းစာများကို အဓိကအားဖြင့် Python ဖြင့် ရေးသားထားပြီး၊ အချို့သောသင်ခန်းစာများကို R ဖြင့်လည်း ရရှိနိုင်ပါသည်။ > **စစ်ဆေးမှုများအကြောင်း မှတ်ချက်**: စစ်ဆေးမှုအားလုံးကို [Quiz App folder](../../quiz-app) တွင် တွေ့နိုင်ပါသည်။ | သင်ခန်းစာနံပါတ် | ခေါင်းစဉ် | သင်ခန်းစာအုပ်စု | သင်ယူရမည့် ရည်မှန်းချက် | ဆက်စပ်သင်ခန်းစာ | စာရေးသူ | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | စက်လေ့လာမှု၏ အခြေခံအကြောင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | စက်လေ့လာမှု၏ အခြေခံအယူအဆများကို သင်ယူပါ | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | စက်လေ့လာမှု၏ သမိုင်းကြောင်း | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ဤနယ်ပယ်၏ သမိုင်းကြောင်းကို သင်ယူပါ | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | တရားမျှတမှုနှင့် Machine Learning | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းတွင် ကျောင်းသားများစဉ်းစားသင့်သော တရားမျှတမှုဆိုင်ရာ အရေးကြီးသော အတွေးအမြင်များကဘာလဲ? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Machine Learning နည်းလမ်းများ | [Introduction](1-Introduction/README.md) | ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန် ML သုတေသနပြုသူများ အသုံးပြုသော နည်းလမ်းများကဘာလဲ? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | Regression အကျဉ်းချုပ် | [Regression](2-Regression/README.md) | Regression မော်ဒယ်များအတွက် Python နှင့် Scikit-learn ကို စတင်အသုံးပြုပါ | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | မြောက်အမေရိက ကျွဲဖရုံဈေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | ML အတွက် အချက်အလက်များကို မြင်ကွင်းကျယ်စေပြီး သန့်စင်ပါ | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | မြောက်အမေရိက ကျွဲဖရုံဈေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Linear နှင့် Polynomial Regression မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | မြောက်အမေရိက ကျွဲဖရုံဈေးနှုန်း 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Logistic Regression မော်ဒယ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | သင့်ရဲ့ ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုရန် Web App တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Classification အကျဉ်းချုပ် | [Classification](4-Classification/README.md) | သင့်ရဲ့ အချက်အလက်များကို သန့်စင်၊ ပြင်ဆင်၊ မြင်ကွင်းကျယ်စေပြီး Classification ကို စတင်လေ့လာပါ | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Classifiers အကျဉ်းချုပ် | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Classifiers ပိုမိုလေ့လာပါ | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 13 | အာရှနှင့် အိန္ဒိယအစားအစာများ 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | သင့်ရဲ့ ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး recommender web app တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Clustering အကျဉ်းချုပ် | [Clustering](5-Clustering/README.md) | သင့်ရဲ့ အချက်အလက်များကို သန့်စင်၊ ပြင်ဆင်၊ မြင်ကွင်းကျယ်စေပြီး Clustering ကို စတင်လေ့လာပါ | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | နိုင်ဂျီးရီးယားဂီတအရသာများ 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | K-Means Clustering နည်းလမ်းကို လေ့လာပါ | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | သဘာဝဘာသာစကားကို လေ့လာခြင်း ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | NLP အခြေခံကို လေ့လာပြီး bot တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | သဘာဝဘာသာစကားဆိုင်ရာ အလုပ်များ ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဘာသာစကားဖွဲ့စည်းမှုများနှင့် ဆက်စပ်သော အလုပ်များကို နားလည်ခြင်းအားဖြင့် သင့်ရဲ့ NLP အသိပညာကို တိုးမြှင့်ပါ | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Jane Austen နှင့်အတူ ဘာသာပြန်ခြင်းနှင့် စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | ဥရောပ၏ Romantic ဟိုတယ်များ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဟိုတယ်ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်များကို အသုံးပြု၍ စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | ဥရောပ၏ Romantic ဟိုတယ်များ ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | ဟိုတယ်ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်များကို အသုံးပြု၍ စိတ်ခံစားမှုခွဲခြားခြင်း 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း အကျဉ်းချုပ် | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်းကို စတင်လေ့လာပါ | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ ကမ္ဘာ့လျှပ်စစ်စွမ်းအင်အသုံးပြုမှု ⚡️ - ARIMA ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ ကမ္ဘာ့လျှပ်စစ်စွမ်းအင်အသုံးပြုမှု ⚡️ - SVR ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Support Vector Regressor ဖြင့် အချိန်စီးဆင်းမှုခန့်မှန်းခြင်း | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Reinforcement Learning အကျဉ်းချုပ် | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Q-Learning ဖြင့် Reinforcement Learning ကို စတင်လေ့လာပါ | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Peter ကို ဝက်ဝံမှ ကာကွယ်ပါ! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement Learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postscript | အမှန်တကယ် ML အခြေအနေများနှင့် လျှောက်လွှာများ | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | အထင်ရှားပြီး စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော အမှန်တကယ် classical ML လျှောက်လွှာများ | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | Postscript | RAI Dashboard ဖြင့် ML မော်ဒယ်များ Debugging | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Responsible AI dashboard components ကို အသုံးပြု၍ Machine Learning မော်ဒယ်များ Debugging | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [ဒီသင်ခန်းစာအတွက် Microsoft Learn collection တွင် အပိုဆောင်းအရင်းအမြစ်များကို ရှာပါ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline access Docsify ကို အသုံးပြု၍ ဒီစာရွက်ကို offline မှာ run လို့ရပါတယ်။ [Docsify](https://docsify.js.org/#/) ကို install လုပ်ပြီး ဒီ repo ကို fork လုပ်ပါ။ [Docsify install](https://docsify.js.org/#/quickstart) ကို သင့်ရဲ့ local machine မှာလုပ်ပြီး repo ရဲ့ root folder မှာ `docsify serve` ကို ရိုက်ပါ။ Website ကို localhost:3000 မှာ run လို့ရပါမယ်။ ## PDFs ဒီသင်ခန်းစာရဲ့ PDF ကို [ဒီမှာ](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf) ရှာပါ။ ## 🎒 အခြားသင်ခန်းစာများ ကျွန်တော်တို့ရဲ့အဖွဲ့က အခြားသင်ခန်းစာများကိုလည်း ထုတ်လုပ်ပါတယ်! စစ်ဆေးကြည့်ပါ: - [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners) - [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) - [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java) - [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners) - [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners) - [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) - [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) - [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) - [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [Mastering GitHub Copilot for Paired Programming](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming) - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) ---