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[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
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### 🌐 다국어 지원
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#### GitHub Action을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[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) | [Korean](./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)
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> **로컬에서 클론하는 것을 선호하시나요?**
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> 이 저장소에는 50개 이상의 언어 번역본이 포함되어 있어 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역 없이 클론하려면 스패어스 체크아웃을 사용하세요:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
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> cd ML-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> 이렇게 하면 훨씬 빠른 다운로드로 코스 완료에 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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#### 커뮤니티에 참여하세요
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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우리는 Discord에서 AI와 함께 배우기 시리즈를 진행 중입니다. 2025년 9월 18일부터 30일까지 [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord)에서 자세히 알아보고 참여하세요. GitHub Copilot을 데이터 과학에 활용하는 팁과 요령을 얻을 수 있습니다.
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# 초보자를 위한 머신러닝 - 커리큘럼
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> 🌍 세계 문화를 통해 머신러닝을 탐구하며 세계 여행을 떠나봅시다 🌍
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마이크로소프트 클라우드 어드보케이트는 12주간 26개의 레슨으로 구성된 **머신러닝** 전체 커리큘럼을 제공하게 되어 기쁩니다. 이 커리큘럼에서는 주로 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 때때로 **고전 머신러닝**이라 불리는 것을 배우고, 딥러닝은 [AI for Beginners 커리큘럼](https://aka.ms/ai4beginners)에서 다룹니다. 이 수업들을 우리 ['Data Science for Beginners' 커리큘럼](https://aka.ms/ds4beginners)과 함께 활용하세요!
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세계 여러 지역의 데이터를 사용하여 고전적인 기법을 적용하며 우리와 함께 세계 여행을 떠나보세요. 각 레슨에는 수업 전과 후 퀴즈, 수업 수행 지침, 해결책, 과제 등이 포함됩니다. 프로젝트 기반 수업법을 통해 학습하며 만드는 과정을 경험할 수 있어, 새 기술이 더 잘 익혀집니다.
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**✍️ 진심으로 감사드립니다** 저자분들: Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu 그리고 Amy Boyd
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**🎨 또 다른 감사를** 일러스트레이터분들: Tomomi Imura, Dasani Madipalli, Jen Looper
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**🙏 특별한 감사 🙏 마이크로소프트 학생 대사 저자, 검토자, 컨텐츠 기여자 여러분께**, 특히 Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, Snigdha Agarwal
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**🤩 MS 학생 대사 Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, Vidushi Gupta께도 R 수업 관련 특별한 감사 드립니다!**
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# 시작하기
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다음 단계를 따르세요:
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1. **저장소 포크하기**: 이 페이지 우측 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요.
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2. **저장소 클론하기**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
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> [이 과정과 관련된 모든 추가 자료는 Microsoft Learn 모음에서 찾을 수 있습니다](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
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> 🔧 **도움이 필요하신가요?** 설치, 설정 및 수업 실행에 관한 일반 문제 해결법은 [문제 해결 가이드](TROUBLESHOOTING.md)를 확인하세요.
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**[학생 여러분](https://aka.ms/student-page)**, 이 커리큘럼을 사용하려면 저장소를 자신의 GitHub 계정으로 포크하고 혼자 또는 그룹과 함께 과제를 완료하세요:
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- 강의 전 퀴즈부터 시작하세요.
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- 강의를 읽고 각 지식 점검에서 멈추어 생각하며 활동을 완수하세요.
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- 레슨을 이해하고 프로젝트를 직접 만들어 보세요. 하지만 `/solution` 폴더에 있는 솔루션 코드를 참고할 수 있습니다.
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- 강의 후 퀴즈를 응시하세요.
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- 챌린지를 완료하세요.
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- 과제를 마치세요.
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- 레슨 그룹을 완료한 후에는 [토론 게시판](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions)에서 '목소리 내어 학습'하며 적절한 PAT 루브릭을 작성해 주세요. 'PAT'는 학습 진행 평가 도구로, 여러분의 학습을 한층 심화시키기 위한 루브릭입니다. 다른 PAT에 리액션을 달아 함께 배울 수도 있습니다.
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> 추가 학습을 위한 추천 [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) 모듈 및 학습 경로를 참고하세요.
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**교사 여러분**, 이 커리큘럼 사용에 관한 [몇 가지 제안](for-teachers.md)을 제공하고 있습니다.
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## 비디오 수업 안내
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몇몇 레슨은 짧은 형태의 비디오로 제공됩니다. 수업 내에서 인라인으로 찾을 수 있거나, 아래 이미지를 클릭해 [Microsoft Developer 유튜브 채널의 ML for Beginners 재생목록](https://aka.ms/ml-beginners-videos)에서 보실 수 있습니다.
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[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
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## 팀 소개
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[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
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**GIF 제작자** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 위 이미지를 클릭하여 프로젝트 및 제작자에 관한 비디오를 시청하세요!
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## 교육 철학
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이 커리큘럼을 구성하면서 두 가지 교육 원칙을 선택했습니다: 실습 중심의 **프로젝트 기반** 교육과 **자주 진행되는 퀴즈** 포함입니다. 더불어, 일관성을 위한 공통된 **주제**도 설정했습니다.
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내용이 프로젝트와 연계되도록 하여 학생들이 더 몰입하고 개념 이해가 높아지게 했습니다. 학습 전의 낮은 강도의 퀴즈는 학생의 학습 목표를 설정하며, 수업 후 퀴즈는 개념의 장기 기억을 돕습니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되어 전체 또는 일부만 선택해 학습할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작해 12주 과정이 끝날 때쯤 점점 복잡해집니다. 또한 머신러닝의 실제 적용에 관한 후기 내용도 포함되어 있어 추가 점수나 토론 주제로 활용할 수 있습니다.
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> [행동 강령](CODE_OF_CONDUCT.md), [기여](CONTRIBUTING.md), [번역](TRANSLATIONS.md), [문제 해결](TROUBLESHOOTING.md) 가이드라인을 확인하세요. 여러분의 건설적인 피드백을 환영합니다!
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## 각 레슨에 포함된 내용
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- 선택적 스케치노트
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- 선택적 보충 비디오
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- 비디오 수업 안내 (일부 레슨)
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- [강의 전 워밍업 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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- 서면 강의
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- 프로젝트 기반 수업은 단계별 프로젝트 구현 가이드 포함
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- 지식 점검
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- 도전 과제
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- 보충 독서 자료
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- 과제
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- [강의 후 퀴즈](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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> **언어에 관한 참고**: 이 레슨들은 주로 Python으로 작성되었으나, R 버전도 많이 제공됩니다. R 레슨을 완료하려면 `/solution` 폴더에서 R 레슨을 찾아보세요. 이들은 .rmd 확장자를 가진 **R 마크다운** 파일로, `코드 청크` (R 또는 다른 언어)와 `YAML 헤더`(PDF와 같은 출력 포맷 지정)를 `Markdown 문서`에 포함합니다. 따라서 코드, 출력물 및 생각을 Markdown에 기록할 수 있어 데이터 과학을 위한 훌륭한 저작 구성 도구입니다. 또한 R 마크다운 문서는 PDF, HTML, Word 같은 출력 포맷으로 렌더링할 수 있습니다.
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> **퀴즈에 대한 안내**: 모든 퀴즈는 [Quiz App 폴더](../../quiz-app)에 포함되어 있으며, 각 퀴즈는 세 개의 질문으로 구성된 총 52개의 퀴즈입니다. 퀴즈는 수업 내에서 연결되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행할 수 있습니다. 로컬 호스팅 또는 Azure에 배포하려면 `quiz-app` 폴더의 지침을 따르세요.
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| 수업 번호 | 주제 | 수업 그룹 | 학습 목표 | 연결된 수업 | 저자 |
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| 01 | 머신러닝 소개 | [소개](1-Introduction/README.md) | 머신러닝의 기본 개념을 학습합니다 | [수업](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
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| 02 | 머신러닝의 역사 | [소개](1-Introduction/README.md) | 이 분야의 역사를 학습합니다 | [수업](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy |
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| 03 | 공정성과 머신러닝 | [소개](1-Introduction/README.md) | 공정성과 관련된 주요 철학적 문제들을 학생들이 ML 모델을 구축하고 적용할 때 고려해야 하는 점은 무엇인지 학습합니다. | [수업](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
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| 04 | 머신러닝 기법 | [소개](1-Introduction/README.md) | ML 연구자가 ML 모델을 구축할 때 사용하는 기법을 학습합니다. | [수업](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen |
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| 05 | 회귀 소개 | [회귀](2-Regression/README.md) | 회귀 모델을 위해 Python과 Scikit-learn 사용을 시작합니다 | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 06 | 북미 호박 가격 🎃 | [회귀](2-Regression/README.md) | 머신러닝 준비를 위해 데이터를 시각화하고 정리합니다 | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 07 | 북미 호박 가격 🎃 | [회귀](2-Regression/README.md) | 선형 및 다항 회귀 모델을 구축합니다 | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau |
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| 08 | 북미 호박 가격 🎃 | [회귀](2-Regression/README.md) | 로지스틱 회귀 모델을 구축합니다 | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 09 | 웹 앱 🔌 | [웹 앱](3-Web-App/README.md) | 학습한 모델을 사용하는 웹 앱을 구축합니다 | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
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| 10 | 분류 소개 | [분류](4-Classification/README.md) | 데이터를 정리, 준비, 시각화하고 분류에 대한 소개를 받습니다 | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 11 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [분류](4-Classification/README.md) | 분류기에 대한 소개 | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 12 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [분류](4-Classification/README.md) | 분류기 확장 | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
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| 13 | 맛있는 아시아 및 인도 요리 🍜 | [분류](4-Classification/README.md) | 모델을 사용하여 추천 웹 앱을 구축합니다 | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
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| 14 | 클러스터링 소개 | [클러스터링](5-Clustering/README.md) | 데이터를 정리, 준비, 시각화하고 클러스터링 소개를 받습니다 | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 15 | 나이지리아 음악 취향 탐험 🎧 | [클러스터링](5-Clustering/README.md) | K-평균 클러스터링 방법을 탐험합니다 | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
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| 16 | 자연어 처리 소개 ☕️ | [자연어 처리](6-NLP/README.md) | 간단한 봇을 만들어 NLP 기본을 배웁니다 | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
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| 17 | 일반적인 NLP 작업 ☕️ | [자연어 처리](6-NLP/README.md) | 언어 구조를 다룰 때 필요한 일반 과제를 이해하며 NLP 지식을 심화합니다 | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
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| 18 | 번역 및 감정 분석 ♥️ | [자연어 처리](6-NLP/README.md) | 제인 오스틴과 함께하는 번역 및 감정 분석 | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
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| 19 | 유럽의 로맨틱 호텔 ♥️ | [자연어 처리](6-NLP/README.md) | 호텔 리뷰를 통한 감정 분석 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
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| 20 | 유럽의 로맨틱 호텔 ♥️ | [자연어 처리](6-NLP/README.md) | 호텔 리뷰를 통한 감정 분석 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
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| 21 | 시계열 예측 소개 | [시계열](7-TimeSeries/README.md) | 시계열 예측 소개 | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
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| 22 | ⚡️ 세계 전력 사용량 ⚡️ - ARIMA를 활용한 시계열 예측 | [시계열](7-TimeSeries/README.md) | ARIMA를 활용한 시계열 예측 | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
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| 23 | ⚡️ 세계 전력 사용량 ⚡️ - SVR을 활용한 시계열 예측 | [시계열](7-TimeSeries/README.md) | 서포트 벡터 회귀를 활용한 시계열 예측 | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
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| 24 | 강화학습 소개 | [강화학습](8-Reinforcement/README.md) | Q-러닝을 활용한 강화학습 소개 | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
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| 25 | 피터가 늑대를 피하게 도우세요! 🐺 | [강화학습](8-Reinforcement/README.md) | 강화학습 Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
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| 후기글 | 실제 머신러닝 시나리오 및 응용 | [현장 ML](9-Real-World/README.md) | 고전적인 ML의 흥미롭고 드러나는 실제 응용 사례 | [수업](9-Real-World/1-Applications/README.md) | 팀 |
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| 후기글 | RAI 대시보드를 이용한 ML 모델 디버깅 | [현장 ML](9-Real-World/README.md) | 책임 있는 AI 대시보드 구성요소를 활용한 머신러닝 모델 디버깅 | [수업](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
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> [본 과정의 추가 자료는 Microsoft Learn 모음에서 모두 확인하세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
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## 오프라인 접근
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[Docsify](https://docsify.js.org/#/)를 사용하여 이 문서를 오프라인에서 실행할 수 있습니다. 이 저장소를 포크하고, 로컬 머신에 [Docsify 설치](https://docsify.js.org/#/quickstart) 후, 이 저장소의 루트 폴더에서 `docsify serve`를 실행하면 웹사이트가 로컬호스트의 포트 3000, 즉 `localhost:3000`에서 서비스됩니다.
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## PDF
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커리큘럼 PDF 파일은 [여기](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf)에서 다운로드하세요.
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## 🎒 기타 강좌
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저희 팀은 다른 강좌들도 제공합니다! 다음을 확인하세요:
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / 에이전트
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 생성 AI 시리즈
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 핵심 학습
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 코파일럿 시리즈
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## 도움 받기
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AI 앱을 만드는 데 막히거나 질문이 있다면 MCP에 대해 함께 배우는 학습자와 숙련된 개발자들과 토론에 참여하세요. 질문이 환영받는 지원하는 커뮤니티이며 지식이 자유롭게 공유됩니다.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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제품 피드백이나 오류가 있을 경우 다음을 방문하세요:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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**면책 조항**:
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