[![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/) ### 🌐 Suport Multilingv #### Susținut prin GitHub Action (Automatizat & Întotdeauna Actualizat) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaria](../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](../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](./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) > **Preferi să Clonezi Local?** > > Acest depozit include peste 50 de traduceri în diferite limbi, ceea ce crește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește 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" > ``` > > Astfel obții tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă. #### Alătură-te Comunității Noastre [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Avem o serie de învățare pe Discord despre AI în desfășurare, află mai multe și alătură-te nouă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri despre utilizarea GitHub Copilot pentru Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/ro/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # Învățare Automată pentru Începători - Un Curriculum > 🌍 Călătorește în jurul lumii în timp ce explorăm Învățarea Automată prin culturi ale lumii 🌍 Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, 26 de lecții, complet dedicat **Învățării Automate**. În acest curriculum, vei învăța despre ceea ce se numește uneori **învățare automată clasică**, folosind în principal Scikit-learn ca bibliotecă și evitând învățarea profundă, care este acoperită în curriculumul nostru [AI pentru Începători](https://aka.ms/ai4beginners). Combină aceste lecții cu curriculumul nostru ['Data Science pentru Începători'](https://aka.ms/ds4beginners) totodată! Călătorește alături de noi în jurul lumii aplicând aceste tehnici clasice pe date din diverse regiuni ale globului. Fiecare lecție include chestionare pre și post-lectură, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție, o temă și multe altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți construind, o metodă dovedită pentru a fixa noile cunoștințe. **✍️ Mulțumiri călduroase autorilor noștri** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu și Amy Boyd **🎨 Mulțumiri de asemenea ilustratorilor noștri** Tomomi Imura, Dasani Madipalli și Jen Looper **🙏 Mulțumiri speciale 🙏 ambasadorilor studenți Microsoft autori, recenzori și contribuitori de conținut**, în special Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila și Snigdha Agarwal **🤩 Mulțumiri suplimentare ambasadorilor studenți Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi și Vidushi Gupta pentru lecțiile R!** # Începeți Urmați acești pași: 1. **Fă o Fork a Repozitoriului**: Apasă pe butonul "Fork" din colțul din dreapta sus al acestei pagini. 2. **Clonează Repozitoriul**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [găsește toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Ai nevoie de ajutor?** Consultă [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune cu instalarea, configurarea și rularea lecțiilor. **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**, pentru a folosi acest curriculum, fă fork la întregul repo pe contul tău GitHub și realizează exercițiile singur sau în grup: - Începe cu un chestionar înainte de lectură. - Citește lecția și completează activitățile, oprindu-te și reflectând la fiecare verificare a cunoștințelor. - Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile mai degrabă decât rulând codul soluției; totuși codul este disponibil în folderele `/solution` din fiecare lecție orientată spre proiect. - Dă chestionarul după lectură. - Completează provocarea. - Realizează tema. - După finalizarea unui grup de lecții, vizitează [Discuțiile](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) și "învăță cu voce tare" completând rubricile PAT corespunzătoare. Un 'PAT' este un Instrument de Evaluare a Progresului pe care îl completezi pentru a-ți aprofunda învățarea. Poți, de asemenea, să reacționezi la alți PAT-uri ca să învățăm împreună. > Pentru studiu suplimentar, recomandăm urmarea acestor module și căi de învățare [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). **Profesori**, am inclus [câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosești acest curriculum. --- ## Prezentări video Unele lecții sunt disponibile sub formă de video-uri scurte. Le poți găsi în linie în lecții, sau pe [playlist-ul ML for Beginners de pe canalul Microsoft Developer YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) făcând clic pe imaginea de mai jos. [![ML for beginners banner](../../translated_images/ro/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Echipa [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif de** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Fă clic pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și despre persoanele care l-au creat! --- ## Pedagogie Am ales două principii pedagogice în crearea acestui curriculum: să fie practic **bazat pe proiecte** și să includă **chestionare frecvente**. În plus, acest curriculum are o **temă** comună pentru a-i oferi coeziune. Asigurând alinierea conținutului cu proiectele, procesul devine mai captivant pentru studenți și retenția conceptelor este augmentată. În plus, un chestionar cu miză scăzută înainte de clasă setează intenția studentului către învățarea unui subiect, iar un al doilea chestionar după clasă asigură retenția ulterioară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin tot mai complexe până la finalul ciclului de 12 săptămâni. Curriculumul include, de asemenea, un postscript despre aplicațiile reale ale ML, care poate fi folosit ca credit suplimentar sau ca bază pentru discuție. > Găsește regulile noastre în [Codul de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuția](CONTRIBUTING.md), [Traduceri](..) și [Depanare](TROUBLESHOOTING.md). Apreciem feedbackul tău constructiv! ## Fiecare lecție include - sketchnote opțional - video suplimentar opțional - prezentare video (doar la unele lecții) - [chestionar de încălzire pre-lectură](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - lecție scrisă - pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului - verificări de cunoștințe - o provocare - lectură suplimentară - temă - [chestionar post-lectură](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **O notă despre limbi**: Aceste lecții sunt scrise în principal în Python, dar multe sunt disponibile și în R. Pentru a finaliza o lecție în R, accesați folderul `/solution` și căutați lecțiile în R. Acestea includ o extensie .rmd care reprezintă un fișier **R Markdown**, care poate fi definit simplu ca o încorporare de `bucăți de cod` (în R sau alte limbi) și un `antet YAML` (care ghidează modul de a formata ieșirile, precum PDF) într-un `document Markdown`. Ca atare, servește ca un cadru exemplu pentru autorat în știința datelor deoarece vă permite să combinați codul dvs., rezultatele sale și gândurile dvs., permițându-vă să le scrieți în Markdown. Mai mult, documentele R Markdown pot fi redate în formate de ieșire precum PDF, HTML sau Word. > **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele sunt conținute în [folderul Quiz App](../../quiz-app), în total 52 de chestionare a câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app` pentru a găzdui local sau a implementa pe Azure. | Număr Lecție | Subiect | Grupare Lecții | Obiective de învățare | Lecția legată | Autor | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Introducere în învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață conceptele de bază din spatele învățării automate | [Lecție](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Istoria învățării automate | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Învață istoria domeniului | [Lecție](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen și Amy | | 03 | Echitatea și învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Care sunt problemele filosofice importante privind echitatea pe care studenții trebuie să le ia în considerare când construiesc și aplică modele ML? | [Lecție](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Tehnici pentru învățarea automată | [Introducere](1-Introduction/README.md) | Ce tehnici folosesc cercetătorii ML pentru a crea modele ML? | [Lecție](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris și Jen | | 05 | Introducere în regresie | [Regresie](2-Regression/README.md) | Începe cu Python și Scikit-learn pentru modelele de regresie | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Vizualizează și curăță datele în pregătirea pentru ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Construiți modele de regresie liniară și polinomială | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen și Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regresie](2-Regression/README.md) | Construiți un model de regresie logistică | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | O aplicație web 🔌 | [Aplicație web](3-Web-App/README.md) | Construiți o aplicație web pentru a utiliza modelul antrenat | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Introducere în clasificare | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Curăță, pregătește și vizualizează datele; introducere în clasificare | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Bucătării delicioase din Asia și India 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Introducere în clasificatoare | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Bucătării delicioase din Asia și India 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Mai multe clasificatoare | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen și Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Bucătării delicioase din Asia și India 🍜 | [Clasificare](4-Classification/README.md) | Construiți o aplicație web recomandatoare folosind modelul dvs. | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Introducere în clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Curăță, pregătește și vizualizează datele; Introducere în clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Explorarea gusturilor muzicale nigeriene 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorează metoda de clustering 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 | Introducere în procesarea limbajului natural ☕️ | [Procesare limbaj natural](6-NLP/README.md) | Învață elementele de bază despre NLP construind un bot simplu | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Sarcini comune în NLP ☕️ | [Procesare limbaj natural](6-NLP/README.md) | Adâncește-ți cunoștințele despre NLP înțelegând sarcinile comune necesare pentru a gestiona structurile limbajului | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Traducere și analiza sentimentelor ♥️ | [Procesare limbaj natural](6-NLP/README.md) | Traducere și analiza sentimentelor cu Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Procesare limbaj natural](6-NLP/README.md) | Analiza sentimentului cu recenzii de hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Procesare limbaj natural](6-NLP/README.md) | Analiza sentimentului cu recenzii de hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Utilizarea puterii mondiale ⚡️ - prognoza seriilor cu ARIMA | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Utilizarea puterii mondiale ⚡️ - prognoza seriilor cu SVR | [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu regresor vector suport (Support Vector Regressor) | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Introducere în învățarea prin întărire | [Învățare prin întărire](8-Reinforcement/README.md) | Introducere în învățarea prin întărire utilizând Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Ajută-l pe Peter să evite lupul! 🐺 | [Învățare prin întărire](8-Reinforcement/README.md) | Învățare prin întărire Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postscript | Scenarii și aplicații ML din lumea reală | [ML în natură](9-Real-World/README.md) | Aplicații reale interesante și revelatoare ale ML clasice | [Lecție](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Echipa | | Postscript | Debugging-ul modelelor în ML folosind RAI dashboard | [ML în natură](9-Real-World/README.md) | Debugging în învățarea automată folosind componentele dashboard-ului Responsible AI | [Lecție](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [găsiți toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acces offline Puteți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Clonați acest depozit, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina dvs. locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Site-ul web va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul dvs.: `localhost:3000`. ## PDF-uri Găsiți un pdf al curriculumului cu linkuri [aici](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Alte cursuri Echipa noastră produce și alte cursuri! Verificați: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](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 for Beginners](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 for Beginners](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 / Agents [![AZD for Beginners](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 for Beginners](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 pentru Începători](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) [![Agenți AI pentru Începători](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) --- ### Seria AI Generativ [![AI Generativ pentru Începători](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) [![AI Generativ (.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) [![AI Generativ (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) [![AI Generativ (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) --- ### Învățare de bază [![ML pentru Începători](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) [![Știința Datelor pentru Începători](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 pentru Începători](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) [![Securitate Cibernetică pentru Începători](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) [![Dezvoltare Web pentru Începători](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 pentru Începători](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) [![Dezvoltare XR pentru Începători](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) --- ### Seria Copilot [![Copilot pentru Programare AI Asistată](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 pentru 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) [![Aventura 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) ## Obținerea Ajutorului Dacă întâmpini dificultăți sau ai întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alătură-te altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate suportivă unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Dacă ai feedback despre produs sau întâmpini erori în timpul dezvoltării vizitează: [![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) ## Sfaturi Suplimentare pentru Învățare - Revizuiește caietele după fiecare lecție pentru o înțelegere mai bună. - Exersează implementarea algoritmilor pe cont propriu. - Explorează seturi reale de date folosind conceptele învățate. --- **Declinare a responsabilității**: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru orice neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea ca urmare a utilizării acestei traduceri.