|
|
[](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/)
|
|
|
|
|
|
### 🌐 Mitmekeelne tugi
|
|
|
|
|
|
#### Toetatud GitHub Actioni kaudu (automaatne ja alati ajakohane)
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
|
[Araabia](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgaaria](../bg/README.md) | [Birma (Myanmar)](../my/README.md) | [Hiina (lihtsustatud)](../zh-CN/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Hiina (traditsiooniline, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Horvaadi](../hr/README.md) | [Tšehhi](../cs/README.md) | [Taani](../da/README.md) | [Hollandi](../nl/README.md) | [Eesti](./README.md) | [Soome](../fi/README.md) | [Prantsuse](../fr/README.md) | [Saksa](../de/README.md) | [Kreeka](../el/README.md) | [Heebrea](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungari](../hu/README.md) | [Indoneesia](../id/README.md) | [Itaalia](../it/README.md) | [Jaapani](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korea](../ko/README.md) | [Leedu](../lt/README.md) | [Malai](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigeeria pidžin](../pcm/README.md) | [Norra](../no/README.md) | [Pärsia (Farsi)](../fa/README.md) | [Poola](../pl/README.md) | [Portugali (Brasiilia)](../pt-BR/README.md) | [Portugali (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumeenia](../ro/README.md) | [Vene](../ru/README.md) | [Serbia (kirillitsa)](../sr/README.md) | [Slovaki](../sk/README.md) | [Sloveeni](../sl/README.md) | [Hispaania](../es/README.md) | [Sahhari](../sw/README.md) | [Rootsi](../sv/README.md) | [Tagalog (filipiino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tai](../th/README.md) | [Türgi](../tr/README.md) | [Ukraina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnam](../vi/README.md)
|
|
|
|
|
|
> **Eelistate kopeerida kohalikult?**
|
|
|
|
|
|
> See hoidla sisaldab 50+ keele tõlkeid, mis suurendavad oluliselt allalaaditavat mahtu. Kui soovite kloneerida ilma tõlgeteta, kasutage harvendatud kontrollimist:
|
|
|
> ```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'
|
|
|
> ```
|
|
|
> See annab teile kõik vajaliku kursuse läbimiseks palju kiirema allalaadimisega.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
|
|
#### Liitu meie kogukonnaga
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Meil on Discordis käimas sarja "Õpi koos AI-ga", lisateabe saamiseks ja osalemiseks liituge [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) alates 18. kuni 30. septembrini 2025. Saate näpunäiteid GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Masinõpe algajatele – õppekava
|
|
|
|
|
|
> 🌍 Reisige üle maailma, uurides masinõpet maailma kultuuride kaudu 🌍
|
|
|
|
|
|
Microsofti pilve toetajad on rõõmuga loonud 12-nädalase 26-õppetunniga õppekava, mis käsitleb **masinõpet**. Selles õppekavas õpite nii-öelda **klassikalisest masinõppest**, kasutades peamiselt Scikit-learn raamatukogu ja vältides süvaõpet, mida käsitletakse meie [AI algajatele õppekavas](https://aka.ms/ai4beginners). Ühendage need õppetunnid ka meie ['Andmeteadus algajatele' õppekavaga](https://aka.ms/ds4beginners)!
|
|
|
|
|
|
Reisige meiega mööda maailma, rakendades neid klassikalisi meetodeid andmetele erinevatest maailma piirkondadest. Igas õppetunnis on eelkohane ja järeltest, kirjalikud juhised, lahendus, ülesanne ja palju muud. Meie projektipõhine õppeviis võimaldab õppida, ehitades ise, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks.
|
|
|
|
|
|
**✍️ Südamlik tänu meie autoritele** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ja Amy Boyd
|
|
|
|
|
|
**🎨 Tänu ka meie illustraatoritele** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ja Jen Looper
|
|
|
|
|
|
**🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsofti tudengi saadiku autoritele, arvustajatele ja sisuloojatele**, eriti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal
|
|
|
|
|
|
**🤩 Täiendav tänu Microsofti tudengi saadikutele Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Guptale meie R-õppetundide eest!**
|
|
|
|
|
|
# Alustamine
|
|
|
|
|
|
Järgige neid samme:
|
|
|
1. **Täitke hoidla Forkimine**: klõpsake lehe paremas ülanurgas nuppu "Fork".
|
|
|
2. **Kloonige hoidla**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
|
|
> [leidke kõik lisaressursid selle kursuse jaoks meie Microsoft Learn kollektsioonist](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
|
|
> 🔧 **Vaja abi?** Vaadake meie [rikete tõrkeotsingu juhendit](TROUBLESHOOTING.md), mis sisaldab lahendusi levinud installatsiooni, seadistamise ja õppetundide käivitamise probleemidele.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**[Õpilased](https://aka.ms/student-page)**, selle õppekava kasutamiseks tehke fork kogu hoidlast oma GitHubi kontole ja lahendage harjutused individuaalselt või grupiga:
|
|
|
|
|
|
- Alustage eel-õppetunni testiga.
|
|
|
- Loe loengut ja lõpeta tegevused, peatudes ja mõeldes iga teadmistekontrolli juures.
|
|
|
- Proovige projekte luua, mõistes õppetunde, mitte ainult käivitades lahenduskoodi; see kood on saadaval iga projektipõhise tunni `/solution` kaustas.
|
|
|
- Võtke järel-õppetunni test.
|
|
|
- Täitke väljakutse.
|
|
|
- Täitke ülesanne.
|
|
|
- Peale õppetundide grupi lõpetamist külastage [Arutelufoorumit](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja "õppige valjusti", täites sobiva PAT hindamislehe. PAT on edenemise hindamisvahend, mille abil te oma õpinguid süvendate. Samuti võite reageerida teiste PAT-dele, et saaksime üheskoos õppida.
|
|
|
|
|
|
> Lisauuringuteks soovitame neid [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) mooduleid ja õpiteid.
|
|
|
|
|
|
**Õpetajad**, oleme lisanud [soovitusi](for-teachers.md), kuidas seda õppekava kasutada.
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Video juhendid
|
|
|
|
|
|
Mõned õppetunnid on saadaval lühivideotena. Need leiate õppetundide seest või [ML for Beginners esitusloendist Microsoft Developer YouTube kanalil](https://aka.ms/ml-beginners-videos), klõpsates alloleval pildil.
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Meeskonna tutvustus
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
|
|
**Gif autor** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
> 🎥 Klõpsake ülaloleval pildil, et vaadata videot projektist ja selle loomisega seotud inimestest!
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Pedagoogika
|
|
|
|
|
|
Selles õppekavas oleme valinud kaks pedagoogilist alustala: kindlustada, et see on praktiline **projektipõhine** ning sisaldab **sagedasi teste**. Lisaks on sellel õppekaval ühine **teema**, mis annab sellele sidususe.
|
|
|
|
|
|
Sisule projektide kaudu vastavuse tagamine muudab protsessi õpilastele kaasahaaravamaks ning soodustab kontseptsioonide kinnistamist. Madala riskiga test enne tundi seab õppija eesmärgi teemat õppida, teine test pärast tundi kindlustab teadmiste parema kinnistumise. See õppekava on paindlik ja lõbus ning seda saab läbida tervikuna või osadena. Projektid algavad väikeselt ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpetamisel järjest keerukamaks. Õppekava sisaldab ka lisaosa masinõppe reaalmaailma rakendustest, mida saab kasutada lisapunktide teenimiseks või arutelude aluseks.
|
|
|
|
|
|
> Leidke meie juhised [käitumisreeglid](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamine](CONTRIBUTING.md), [tõlkimine](TRANSLATIONS.md) ja [rikete tõrkeotsing](TROUBLESHOOTING.md). Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!
|
|
|
|
|
|
## Igas õppetunnis on
|
|
|
|
|
|
- valikuline sketšmärkmed
|
|
|
- valikuline täiendav video
|
|
|
- video juhend (ainult mõnedes õppetundides)
|
|
|
- [eel-loengu soojendustest](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
- kirjalik õppetund
|
|
|
- projektipõhiste õppetundide juhend samm-sammult projektide ehitamiseks
|
|
|
- teadmistekontrollid
|
|
|
- väljakutse
|
|
|
- täiendav lugemine
|
|
|
- ülesanne
|
|
|
- [järel-loengu test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
|
|
> **Märkuse keeltest:** Need õppetunnid on peamiselt kirjutatud Pythonis, kuid paljud on saadaval ka R-s. R-õppetunni läbimiseks minge `/solution` kausta ja otsige R-õppetunde. Nendil on .rmd laiend, mis tähistab **R Markdown** faili, mida saab lihtsalt defineerida kui 'koodiplokkide' (R või teiste keelte) ja `YAML päise` (mis juhib väljundite, näiteks PDF-i vormindamist) manustamist Markdown dokumendi sees. Seetõttu on see eeskujulik andmeteaduse raamistik, kuna võimaldab kombineerida koodi, selle väljundit ja mõtteid, kirjutades neid Markdownis. Lisaks saab R Markdown dokumente renderdada väljund vormingutesse nagu PDF, HTML või Word.
|
|
|
> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid asuvad [Quiz App kaustas](../../quiz-app), kokku on 52 viktoriini, milles igaühes on kolm küsimust. Neile viidatakse tundide sees, kuid viktoriinirakendust saab käivitada ka lokaalselt; tutvu juhistega `quiz-app` kaustas, et hostida lokaalselt või paigaldada Azure’i.
|
|
|
|
|
|
| Tunni number | Teema | Tunni grupp | Õpieesmärgid | Seotud tund | Autor |
|
|
|
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------: | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
|
|
|
| 01 | Masinõppe tutvustus | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õppida masinõppe põhikontseptsioone | [Tund](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
|
| 02 | Masinõppe ajalugu | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õppida selle valdkonna ajaloo kohta | [Tund](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy |
|
|
|
| 03 | Õiglus ja masinõpe | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Mis on olulised filosoofilised õiglusprobleemid, mida õppijad peaksid arvestama, ehitades ja rakendades masinõppe mudeleid? | [Tund](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
|
| 04 | Masinõppe tehnikad | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Milliseid meetodeid kasutavad masinõppe uurijad mudelite loomisel? | [Tund](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen |
|
|
|
| 05 | Regresiooni tutvustus | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Alustamine Pythoni ja Scikit-learniga regressioonimudelite loomiseks | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 06 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Andmete visualiseerimine ja puhastamine masinõppe ettevalmistamiseks | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 07 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Lineaarsete ja polünoomsete regressioonimudelite ehitamine | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ja Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
|
| 08 | Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Logistilise regressioonimudeli loomine | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 09 | Veebirakendus 🔌 | [Veebirakendus](3-Web-App/README.md) | Ehita veebirakendus, mis kasutab sinu väljaõpetatud mudelit | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
|
| 10 | Klassifitseerimise tutvustus | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Andmete puhastamine, ettevalmistamine ja visualiseerimine; tutvustus klassifitseerimisse | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau |
|
|
|
| 11 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Tutvustus klassifikaatoritele | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau |
|
|
|
| 12 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Rohkem klassifikaatoreid | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ja Cassie • Eric Wanjau |
|
|
|
| 13 | Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜 | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Ehita oma mudelit kasutav soovitusrakendus veebis | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
|
| 14 | Klastrite tutvustus | [Klastrid](5-Clustering/README.md) | Andmete puhastamine, ettevalmistamine ja visualiseerimine; tutvustus klastritele | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 15 | Nigeeria muusikamaitse uurimine 🎧 | [Klastrid](5-Clustering/README.md) | K-Meansi klastrimeetodi uurimine | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 16 | Loodusliku keele töötlemise tutvustus ☕️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Õpi NLP põhialuseid, ehitades lihtsa roboti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 17 | Tavalised NLP ülesanded ☕️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Süvenda NLP teadmisi, mõistes keelestruktuuridega tegelemisel vajalikke tavalisi ülesandeid | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 18 | Tõlkimine ja meeleolu analüüs ♥️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Tõlkimine ja meeleolu analüüs Jane Austeni tekstidega | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 19 | Euroopa romantilised hotellid ♥️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Meeleolu analüüs hotellide arvustustega 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 20 | Euroopa romantilised hotellid ♥️ | [Loodusliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Meeleolu analüüs hotellide arvustustega 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 21 | Ajasarja ennustamise tutvustus | [Ajasarja](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarja ennustamise tutvustus | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
|
| 22 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajasarja ennustamine ARIMA abil | [Ajasarja](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarja ennustamine ARIMA mudeliga | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
|
| 23 | ⚡️ Maailma energiatarbimine ⚡️ - ajasarja ennustamine SVR abil | [Ajasarja](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarja ennustamine tugivektori regressori abil | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
|
| 24 | Tugevdusõppe tutvustus | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdusõppe tutvustus Q-õppe abil | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
|
| 25 | Aita Peteril hunti vältida! 🐺 | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdusõppe Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
|
| Järelsõna | Masinõppe stsenaariumid ja rakendused pärismaailmas | [Masinõpe pärismaailmas](9-Real-World/README.md) | Klassikalise masinõppe huvitavad ja valgustavad reaalsed rakendused | [Tund](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team |
|
|
|
| Järelsõna | Masinõppe mudelite silumine RAI juhtpaneeli abil | [Masinõpe pärismaailmas](9-Real-World/README.md) | Masinõppe mudelite silumine kasutades Responsible AI juhtpaneeli | [Tund](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
|
|
> [leiad kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learn kogust](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
|
|
## Võimalus kasutada võrguühenduseta
|
|
|
|
|
|
Seda dokumentatsiooni saab kasutada võrguühenduseta, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Halda seda repo fork’i, paigalda [Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma arvutisse ja seejärel selle repo juurkaustas käivita käsk `docsify serve`. Veebileht laetakse localhosti pordile 3000: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
## PDF-id
|
|
|
|
|
|
Leia õppekava pdf koos linkidega [siit](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Muud kursused
|
|
|
|
|
|
Meie meeskond toodab ka muud kursused! Vaata lähemalt:
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
|
|
|
### LangChain
|
|
|
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
|
|
|
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agendid
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Generatiivne tehisintellekti seeria
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Põhioskuste õppimine
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
|
|
|
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Copiloti sari
|
|
|
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
|
|
|
|
|
|
## Abi saamine
|
|
|
|
|
|
Kui jääd kinni või sul on küsimusi tehisintellekti rakenduste ehitamise kohta, liitu teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Kui sul on toote tagasisidet või ehitamise käigus esineb vigu, külasta järgmist:
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
|
**Vastutusest loobumine**:
|
|
|
See dokument on tõlgitud kasutades tehisintellekti tõlketeenust [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Kuigi püüdleme täpsuse poole, tuleb arvestada, et automaatsel tõlkel võivad esineda vead või ebatäpsused. Algne dokument selle emakeeles tuleks pidada usaldusväärseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tingitud arusaamatuste või moonutuste eest.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
