[![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/) ### 🌐 Daugiakalbė palaikymas #### Palaikoma per GitHub Action (automatizuota ir visuomet atnaujinama) [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](../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](./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) > **Norite klonuoti vietoje?** > > Šis saugykla apima daugiau nei 50 kalbų vertimų, kurie žymiai padidina atsisiuntimo dydį. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite riboto ištraukimo funkciją (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" > ``` > > Tai suteiks jums viską, ko reikia kursui užbaigti, daug greičiau atsisiunčiant. #### Prisijunkite prie mūsų bendruomenės [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Mes turime Discord mokymosi su dirbtiniu intelektu ciklą, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 - 30 dienos. Gaunate patarimų ir gudrybių kaip naudoti GitHub Copilot duomenų mokslui. ![Learn with AI series](../../translated_images/lt/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # Mašinų mokymasis pradedantiesiems - mokymo programa > 🌍 Keliaukite po pasaulį tyrinėdami mašinų mokymąsi per pasaulio kultūras 🌍 „Microsoft“ debesų platformos šalininkai džiaugiasi galėdami pasiūlyti 12 savaičių, 26 pamokų mokymo programą apie **Mašinų mokymąsi**. Šioje programoje sužinosite apie tai, kas kartais vadinama **klasikiniu mašinų mokymusi**, daugiausia naudojant Scikit-learn biblioteką ir vengiant giluminio mokymosi, kuris aprašytas mūsų [AI pradedantiesiems programoje](https://aka.ms/ai4beginners). Derinkite šias pamokas su mūsų ['Duomenų mokslas pradedantiesiems' programa](https://aka.ms/ds4beginners). Keliaukite kartu su mumis po pasaulį, pritaikydami šias klasikines technikas duomenims iš įvairių pasaulio sričių. Kiekviena pamoka apima priešpamokinius ir po pamokinių testus, rašytines nurodas, kaip atlikti pamoką, sprendimą, užduotį ir daugiau. Mūsų projektinis mokymosi metodas leidžia mokytis kuriant, tai įrodyta kaip sėkmingas būdas įsisavinti naujus įgūdžius. **✍️ Širdingas ačiū mūsų autoriams** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ir Amy Boyd **🎨 Ačiū taip pat mūsų iliustratoriams** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ir Jen Looper **🙏 Specialus ačiū 🙏 mūsų Microsoft Studentų Ambasadoriams autoriams, recenzentams ir turinio bendradarbiams**, ypač Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ir Snigdha Agarwal **🤩 Papildomas dėkingumas Microsoft Studentų Ambasadoriams Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ir Vidushi Gupta už mūsų R pamokas!** # Pradžia Sekite šiuos žingsnius: 1. **Daryti šaką (Fork)**: Spauskite mygtuką „Fork“ šio puslapio viršutiniame dešiniajame kampe. 2. **Klonuoti saugyklą**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [rasite visus papildomus išteklius šiam kursui mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Reikia pagalbos?** Patikrinkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md) dėl dažniausiai pasitaikančių problemų su diegimu, konfigūracija ir pamokų vykdymu. **[Studentams](https://aka.ms/student-page)**, norėdami naudotis šia programa, padarykite šaką visam repozitorijui į savo GitHub paskyrą ir mokykitės patys arba grupėje: - Pradėkite nuo priešpamokinio testo. - Perskaitykite paskaitą ir atlikite veiklas, sustokite ir apmąstykite kiekvieną žinių patikrinimą. - Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tik paleisdami sprendimo kodą; kodas prieinamas kiekvienos projektinės pamokos `/solution` aplankuose. - Atlikite po paskaitos testą. - Įvykdykite iššūkį. - Atlikite užduotį. - Baigę pamokų grupę apsilankykite [Diskusijų lentoje](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ir „mokykitės garsiai“, užpildydami tinkamą PAT įvertinimo šabloną. „PAT“ yra pažangos vertinimo įrankis, kurį pildote gilindamiesi į mokymosi procesą. Taip pat galite reaguoti į kitų PAT, kad galėtume mokytis kartu. > Dėl tolimesnio mokymosi rekomenduojame sekti šiuos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulius ir mokymosi kelius. **Mokytojams**, mes pateikėme [kelias rekomendacijas](for-teachers.md), kaip naudotis šia programa. --- ## Vaizdo įrašų apžvalgos Kai kurios pamokos pateikiamos trumpais vaizdo įrašais. Visus juos galite rasti tiesiogiai pamokose arba [ML pradedantiesiems grojaraštyje Microsoft Developer YouTube kanale](https://aka.ms/ml-beginners-videos), spustelėję žemiau esančią nuotrauką. [![ML for beginners banner](../../translated_images/lt/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Susipažinkite su komanda [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Spustelėkite paveikslėlį aukščiau, norėdami peržiūrėti vaizdo įrašą apie projektą ir jo kūrėjus! --- ## Pedagogika Kurdami šią programą pasirinkome du pagrindinius ugdymo principus: užtikrinti, kad ji būtų praktiškai orientuota ir paremta **projektų principais**, ir kad ji apimtų **dažnus testus**. Be to, programa turi bendrą **temą**, kad būtų vientisa. Užtikrinant turinio suderinamumą su projektais, procesas tampa įdomesnis studentams, o koncepcijų išlaikymas bus pagerintas. Taip pat, mažo spaudimo testas prieš pamoką padeda studentui susikoncentruoti į mokymąsi, o antras testas po pamokos užtikrina papildomą įsisavinimą. Ši programa yra lanksti ir smagi, ją galima atlikti pilnai arba dalinai. Projektai prasideda nuo paprastų užduočių ir baigiasi sudėtingesniais ciklo pabaigoje. Programa taip pat apima pastabą apie realaus gyvenimo ML taikymą, kuri gali būti naudojama kaip papildomi kreditai ar diskusijų pagrindas. > Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo gairės](CONTRIBUTING.md), [Vertimus](..) ir [Trikčių šalinimo](TROUBLESHOOTING.md) taisykles. Laukiame jūsų konstruktyvios grįžtamosios informacijos! ## Kiekviena pamoka apima - neprivalomą eskizo pastabą - neprivalomą papildomą vaizdo įrašą - vaizdo įrašo peržiūrą (tik kai kurios pamokos) - [priešpamokinį apšilimo testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - rašytinę pamoką - projektinių pamokų atveju, žingsnis po žingsnio gaires, kaip sukurti projektą - žinių patikrinimus - iššūkį - papildomą skaitymą - užduotį - [po pamokos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **Pastaba apie kalbas**: Šios pamokos daugiausia parašytos Python kalba, bet dauguma jų taip pat yra prieinamos R kalba. Norėdami baigti R pamoką, eikite į `/solution` katalogą ir ieškokite R pamokų. Jos turi .rmd plėtinį, kuris reiškia **R Markdown** failą, kuris gali būti apibrėžiamas kaip `kodo blokų` (R ar kitų kalbų) ir `YAML antraštės` (nurodančios, kaip formatuoti rezultatus, pvz., PDF) įterpimas į `Markdown dokumentą`. Tokiu būdu tai tarnauja kaip pavyzdinė autorystės sistema duomenų mokslui, nes leidžia jums sujungti savo kodą, jo rezultatą ir mintis, leidžiant jas užrašyti Markdown formatu. Be to, R Markdown dokumentai gali būti atvaizduojami į įvairius išvesties formatus, tokius kaip PDF, HTML ar Word. > **Pastaba apie testus**: Visi testai yra laikomi [Quiz App kataloge](../../quiz-app), iš viso 52 testai, kiekviename po tris klausimus. Jie susieti su pamokomis, bet testų programėlę galima paleisti vietoje; vadovaukitės nurodymais `quiz-app` kataloge, kad ją paleistumėte vietoje arba išdėstytumėte Azure. | Pamokos numeris | Tema | Pamokų grupė | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | Autorius | | :-------------: | :--------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------: | | 01 | Įvadas į mašininį mokymąsi | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Sužinoti pagrindines mašininio mokymosi sąvokas | [Pamoka](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Mašininio mokymosi istorija | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Sužinoti šio srities istoriją | [Pamoka](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ir Amy | | 03 | Teisingumas ir mašininis mokymasis | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Kokie svarbūs filosofiniai klausimai dėl teisingumo, kuriuos turėtų apsvarstyti mokiniai kurdami ir taikydami MM modelius? | [Pamoka](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Mašininio mokymosi technikos | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Kokias technikas MM tyrėjai naudoja kurdami MM modelius? | [Pamoka](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ir Jen | | 05 | Įvadas į regresiją | [Regression](2-Regression/README.md) | Pradėti dirbti su Python ir Scikit-learn regresijos modeliams | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Vizualizuoti ir išvalyti duomenis, ruošiantis MM | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Kurti tiesinės ir polinominės regresijos modelius | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ir Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Kurti logistinės regresijos modelį | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Internetinė programa 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Kurti internetinę programą, kad naudotumėte savo apmokytą modelį | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Įvadas į klasifikaciją | [Classification](4-Classification/README.md) | Išvalyti, paruošti ir vizualizuoti duomenis; įvadas į klasifikaciją | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Įvadas į klasifikatorius | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Daugiau klasifikatorių | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Kurti rekomendacijų internetinę programėlę naudodami savo modelį | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Įvadas į klasterizaciją | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Išvalyti, paruošti ir vizualizuoti duomenis; įvadas į klasterizaciją | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Nigerijos muzikos skonių tyrinėjimas 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Tyrinėti K-Means klasterizacijos metodą | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Įvadas į natūralios kalbos apdorojimą ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Sužinoti NLP pagrindus kuriant paprastą botą | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Bendros NLP užduotys ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Gilinti NLP žinias suprantant bendras užduotis, susijusias su kalbos struktūra | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Vertimas ir nuotaikų analizė ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Vertimas ir nuotaikų analizė su Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Romantiški viešbučiai Europoje ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių atsiliepimais 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Romantiški viešbučiai Europoje ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių atsiliepimais 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Įvadas į laiko eilių prognozavimą | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Įvadas į laiko eilių prognozavimą | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Pasaulinis energijos suvartojimas ⚡️ - laiko eilių prognozavimas su ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilių prognozavimas su ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Pasaulinis energijos suvartojimas ⚡️ - laiko eilių prognozavimas su SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilių prognozavimas su parama vektoriniais regresoriais | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Įvadas į stiprinamąjį mokymą | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Įvadas į stiprinamąjį mokymą su Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Padėkite Peteriui išvengti vilko! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Stiprinamojo mokymosi sporto salė | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Pasakažas | Realaus pasaulio MM scenarijai ir programos | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Įdomios ir atskleidžiančios realaus pasaulio klasikinio MM taikymo programos | [Pamoka](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Komanda | | Pasakažas | Modelių derinimas MM su RAI prietaisų skydeliu | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Modelių derinimas mašininio mokymosi srityje naudojant Responsible AI prietaisų skydelio komponentus | [Pamoka](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [raskite visus papildomus šio kurso išteklius mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Offline prieiga Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungę, naudodamiesi [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Šakninėje katalogo vietoje padarykite šaką (`fork`) arba klonuokite šį repo, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame įrenginyje, tada terminale šio repo šakniniame kataloge įveskite `docsify serve`. Svetainė bus patiekiama 3000 prievade jūsų localhost: `localhost:3000`. ## PDF failai Raskite kurso programos PDF su nuorodomis [čia](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Kiti kursai Mūsų komanda kuria ir kitus kursus! Pažvelkite: ### LangChain [![LangChain4j pradedantiesiems](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 pradedantiesiems](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 pradedantiesiems](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 / Agentai [![AZD pradedantiesiems](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 pradedantiesiems](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 pradedantiesiems](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 agentai pradedantiesiems](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) --- ### Generatyvinio AI serija [![Generatyvinis AI pradedantiesiems](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) [![Generatyvinis 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) [![Generatyvinis 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) [![Generatyvinis 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) --- ### Pagrindinis mokymasis [![ML pradedantiesiems](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) [![Duomenų mokslas pradedantiesiems](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 pradedantiesiems](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) [![Kibernetinis saugumas pradedantiesiems](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) [![Tinklalapių kūrimas pradedantiesiems](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) [![Daiktų internetas pradedantiesiems](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) [![XR kūrimas pradedantiesiems](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) --- ### Copilot serija [![Copilot dirbant su AI kartu programavimu](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 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 nuotykiai](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) ## Pagalbos gavimas Jei užstrigote arba turite klausimų apie AI programų kūrimą. Prisijunkite prie kitų mokinių ir patyrusių kūrėjų diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami ir žinios dalijamos laisvai. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Jei turite produktų atsiliepimų arba klaidų kūrimo metu, apsilankykite: [![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) ## Papildomi mokymosi patarimai - Peržiūrėkite užrašų knygeles po kiekvienos pamokos geresniam supratimui. - Praktikuokite algoritmų įgyvendinimą savarankiškai. - Tyrinėkite realius duomenų rinkinius naudodami įgytas žinias. --- **Atsakomybės apribojimas**: Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors stengiamės užtikrinti tikslumą, prašome atkreipti dėmesį, kad automatizuoti vertimai gali turėti klaidų arba netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojame naudotis profesionaliu žmogišku vertimu. Mes neatsakome už jokius nesusipratimus ar klaidingas interpretacijas, kylančias dėl šio vertimo naudojimo.