|
|
[](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/)
|
|
|
|
|
|
### 🌐 Daugiakalbė palaikymas
|
|
|
|
|
|
#### Palaikoma per GitHub veiksmą (automatinis ir visada atnaujintas)
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
|
[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](../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)
|
|
|
|
|
|
> **Pageidaujate klonuoti vietoje?**
|
|
|
|
|
|
> Šiame saugykloje yra daugiau nei 50 kalbų vertimų, kurie žymiai padidina atsisiuntimo dydį. Norėdami klonuoti be vertimų, naudokite retinimą (sparse checkout):
|
|
|
> ```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'
|
|
|
> ```
|
|
|
> Tai suteiks jums viską, ko reikia kursui baigti, su daug greitesniu atsisiuntimu.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
|
|
#### Prisijunkite prie mūsų bendruomenės
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Mes vykdome Discord mokymosi su DI seriją, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 iki 30 d. Gaunate patarimų ir gudrybių, kaip naudotis GitHub Copilot duomenų mokslui.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Mašininis mokymasis pradedantiesiems – kurikulumą
|
|
|
|
|
|
> 🌍 Keliaukite po pasaulį mokydamiesi mašininio mokymosi per pasaulio kultūras 🌍
|
|
|
|
|
|
„Microsoft“ debesų technologijų entuziastai džiaugiasi galėdami pasiūlyti 12 savaičių, 26 pamokų kurikulumą, skirtą **mašininio mokymosi** temai. Šiame kurikule sužinosite apie tai, ką kartais vadiname **klasikiniu mašininiu mokymusi**, daugiausia naudodami „Scikit-learn“ biblioteką ir vengdami giluminio mokymosi, kuris aptariamas mūsų [DI pradedantiesiems kurikule](https://aka.ms/ai4beginners). Derinkite šias pamokas su mūsų ['Duomenų mokslas pradedantiesiems' kurikulu](https://aka.ms/ds4beginners)!
|
|
|
|
|
|
Keliaukite su mumis po pasaulį, taikydami šias klasikines technikas duomenims iš skirtingų pasaulio vietų. Kiekvienoje pamokoje yra prieš pamoką ir po pamokos testai, rašytinės instrukcijos pamokai atlikti, sprendimas, užduotis ir daugiau. Mūsų projektinis mokymas leidžia mokytis kartu su praktika – tai patikrintas būdas geriau įsisavinti naujus įgūdžius.
|
|
|
|
|
|
**✍️ Nuoširdus dėkui 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 kūrėjams** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ir Jen Looper
|
|
|
|
|
|
**🙏 Specialūs dėkojimai 🙏 Microsoft studentų ambasadoriams autoriams, peržiūrėtojams ir turinio bendradarbiams**, ypač Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ir Snigdha Agarwal
|
|
|
|
|
|
**🤩 Papildomas ačiū Microsoft studentų ambasadoriams Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ir Vidushi Gupta už mūsų R pamokas!**
|
|
|
|
|
|
# Pradžia
|
|
|
|
|
|
Atlikite šiuos veiksmus:
|
|
|
1. **Padarykite „fork“**: spustelėkite mygtuką „Fork“ viršutiniame dešiniajame šio puslapio kampe.
|
|
|
2. **Klonuokite saugyklą**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
|
|
> [rasite visus papildomus šio kurso išteklius mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
|
|
> 🔧 **Reikia pagalbos?** Patikrinkite mūsų [trikčių šalinimo gidą](TROUBLESHOOTING.md), kaip spręsti dažniausias įdiegimo, nustatymo ir pamokų vykdymo problemas.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**[Studentai](https://aka.ms/student-page)**, norėdami naudotis šiuo kurikulu, padarykite visos saugyklos „fork“ į savo GitHub paskyrą ir atlikite pratimus savarankiškai arba grupėje:
|
|
|
|
|
|
- Pradėkite nuo priešpaskaitinio testo.
|
|
|
- Perskaitykite paskaitą ir atlikite užduotis, stabtelėdami ir apmąstydami po kiekvieną žinių patikrinimą.
|
|
|
- Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne vien vykdydami sprendimų kodą; tačiau šis kodas yra prieinamas kiekvienos pamokos, orientuotos į projektus, `/solution` kataloguose.
|
|
|
- Atlikite paslapkaitinį testą.
|
|
|
- Atlikite iššūkį.
|
|
|
- Atlikite užduotį.
|
|
|
- Baigę pamokų grupę apsilankykite [diskusijų lentoje](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ir „mokykitės garsiai“, užpildydami atitinkamą PAT vertinimą. PAT (Progresso Vertinimo Įrankis) yra rubrika, kurią galite užpildyti geriau įsisavindami mokymąsi. Taip pat galite reaguoti į kitus PAT, kad mokytumėmės kartu.
|
|
|
|
|
|
> Tolimesniam mokymuisi 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.
|
|
|
|
|
|
**Dėstytojai**, mes [pateikėme keletą patarimų](for-teachers.md), kaip naudoti šį kurikulą.
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Vaizdo apžvalgos
|
|
|
|
|
|
Kai kurios pamokos pateikiamos trumpų formų vaizdo įrašais. Jas visas rasite tiesiogiai pamokose arba [ML pradedantiesiems grojaraštyje „Microsoft Developer“ YouTube kanale](https://aka.ms/ml-beginners-videos) spustelėję paveikslėlį žemiau.
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Susipažinkite su komanda
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
|
|
**Gif kūrė** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
> 🎥 Spustelėkite viršutinį paveikslėlį, kad peržiūrėtumėte vaizdo įrašą apie projektą ir jo kūrėjus!
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Pedagogika
|
|
|
|
|
|
Kuriant šį kurikulą pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad jis būtų praktinis, **projektų pagrindu** ir būtų įtrauktos **dažnos viktorinos**. Be to, šis kurikulas turi bendrą **temą**, suteikiančią nuoseklumą.
|
|
|
|
|
|
Suderinus turinį su projektais, mokymosi procesas tampa patrauklesnis ir koncepcijų įsisavinimas sustiprinamas. Be to, mažos rizikos testas prieš paskaitą nukreipia studentą į naujos temos mokymąsi, o antras testas po paskaitos užtikrina geresnį įsisavinimą. Šis kurikulas sukurtas būti lankstus ir įdomus, jį galima atlikti pilnai arba dalimis. Projektai pradžioje yra paprasti ir palaipsniui sudėtingėja iki 12 savaičių ciklo pabaigos. Šiame kurikule taip pat yra pabaigos pastaba apie mašininio mokymosi taikymą realiame pasaulyje, kurį galima naudoti kaip papildomą užduotį arba diskusijų pagrindą.
|
|
|
|
|
|
> Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Indėlio taisykles](CONTRIBUTING.md), [Vertimo gaires](TRANSLATIONS.md) ir [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md). Laukiame jūsų konstruktyvios grįžtamosios informacijos!
|
|
|
|
|
|
## Kiekviena pamoka apima
|
|
|
|
|
|
- neprivalomą eskizą
|
|
|
- neprivalomą papildomą vaizdo įrašą
|
|
|
- vaizdo apžvalgą (tik kai kurios pamokos)
|
|
|
- [priešpaskaitinį pasiruošimo testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
- rašytinę pamoką
|
|
|
- projektinėse pamokose – žingsnis po žingsnio gaires, kaip kurti projektą
|
|
|
- žinių patikrinimus
|
|
|
- iššūkį
|
|
|
- papildomą skaitymą
|
|
|
- užduotį
|
|
|
- [po paskaitos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
|
|
> **Pastaba apie kalbas**: šios pamokos daugiausia parašytos Python kalba, tačiau daug jų taip pat prieinamos R kalba. Norėdami atlikti R pamoką, eikite į `/solution` katalogą ir ieškokite R pamokų. Jos turi .rmd plėtinį, kuris žymi **R Markdown** failą, kurį galima apibūdinti kaip `kodo blokų` (R arba kitomis kalbomis) ir `YAML antraštės` (kuri nurodo, kaip formatuoti išvestį, pvz., PDF) integraciją į `Markdown` dokumentą. Todėl tai yra puiki kūrimo sistema duomenų mokslui, nes leidžia derinti kodą, jo rezultatus ir pastebėjimus, rašant juos Markdown formatu. Be to, R Markdown dokumentus galima eksportuoti į tokias išvesties formas kaip PDF, HTML ar Word.
|
|
|
> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra [Quiz App aplanke](../../quiz-app), iš viso 52 testai po tris klausimus. Jie yra susieti pamokų viduje, tačiau testų programėlę galima paleisti ir vietoje; vadovaukitės nurodymais `quiz-app` aplanke, kad galėtumėte ją paleisti vietoje arba įdiegti į Azure.
|
|
|
|
|
|
| Pamokos numeris | Tema | Pamokos grupavimas | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | Autorius |
|
|
|
| :-------------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------: | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
|
|
|
| 01 | Įvadas į mašininį mokymąsi | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Išmokite pagrindines mašininio mokymosi sąvokas | [Pamoka](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
|
| 02 | Mašininio mokymosi istorija | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite šio srities istoriją | [Pamoka](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ir Amy |
|
|
|
| 03 | Teisingumas ir mašininis mokymasis | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokios yra svarbios filosofinės teisingumo problemos, kurias studentai turėtų apsvarstyti kuriant ir taikant ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
|
| 04 | Mašininio mokymosi technikos | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokias technikas ML tyrėjai naudoja kurdami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ir Jen |
|
|
|
| 05 | Įvadas į regresiją | [Regresija](2-Regression/README.md) | Pradėkite naudotis 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 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vaizduokite ir valykite duomenis, ruošiantis ML | [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 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Kurkite linijinius ir polinominius 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 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Kurkite loginės regresijos modelį | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 09 | Interneto programėlė 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Sukurkite internetinę programėlę, kad naudotumėte savo išmokytą modelį | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
|
| 10 | Įvadas į klasifikavimą | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Valykite, paruoškite ir vizualizuokite duomenis; įvadas į klasifikavimą | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau |
|
|
|
| 11 | Gardūs Azijos ir Indijos virtuvės patiekalai 🍜 | [Klasifikacija](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 | Gardūs Azijos ir Indijos virtuvės patiekalai 🍜 | [Klasifikacija](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 | Gardūs Azijos ir Indijos virtuvės patiekalai 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Sukurkite rekomendacinę interneto programėlę naudodami savo modelį | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
|
| 14 | Įvadas į klasterizavimą | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Valykite, paruoškite ir vizualizuokite savo 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 🎧 | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Tyrinėkite K-Means klasterizavimo 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 ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Išmokite NLP pagrindus kurdami paprastą botą | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 17 | Bendros NLP užduotys ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Gilinkite NLP žinias suprasdami dažnas užduotis, reikalingas kalbos struktūroms apdoroti | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 18 | Vertimas ir nuotaikos analizė ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Vertimas ir nuotaikos analizė su Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 19 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikos analizė su viešbučių atsiliepimais 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 20 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikos analizė su viešbučių atsiliepimais 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 21 | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
|
| 22 | ⚡️ Pasaulinis elektros naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su ARIMA | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas su ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
|
| 23 | ⚡️ Pasaulinis elektros naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su SVR | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas su palaikomųjų vektorių regresoriumi | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
|
| 24 | Įvadas į sustiprintą mokymąsi | [Sustiprintas mokymasis](8-Reinforcement/README.md) | Įvadas į sustiprintą mokymąsi su Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
|
| 25 | Padėkite Peteriui išvengti vilko! 🐺 | [Sustiprintas mokymasis](8-Reinforcement/README.md) | Sustiprinto mokymosi sporto salė | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
|
| Postscript | Tikro pasaulio ML scenarijai ir taikymai | [ML laukinėje gamtoje](9-Real-World/README.md) | Įdomūs ir atskleidžiantys klasikinio ML realaus pasaulio taikymai | [Pamoka](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Komanda |
|
|
|
| Postscript | Modelių derinimas ML naudojant RAI prietaisų skydelį | [ML laukinėje gamtoje](9-Real-World/README.md) | Modelių derinimas mašininio mokymosi srityje naudojant Atsakingo 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 offline naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Šakinkite šį repozitoriją, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, tada šio repozitorijos šakniniame aplanke įrašykite `docsify serve`. Svetainė bus paleista 3000 prievade jūsų localhost: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
## PDF'ai
|
|
|
|
|
|
Curriculum PDF su nuorodomis rasite [čia](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Kiti kursai
|
|
|
|
|
|
Mūsų komanda kuria ir kitus kursus! Pažiūrėkite:
|
|
|
|
|
|
<!-- 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 / Agentai
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Generatyvinio AI serija
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Pagrindinis mokymasis
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Copilot serija
|
|
|
[](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 -->
|
|
|
|
|
|
## Pagalbos gavimas
|
|
|
|
|
|
Jei įstringate arba turite klausimų apie DI programų kūrimą. Prisijunkite prie kitų mokinių ir patyrusių kūrėjų, kurie dalyvauja diskusijose apie MCP. Tai palaikanti bendruomenė, kurioje klausimai yra laukiami, o žinios laisvai dalijamos.
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Jei turite atsiliepimų apie produktą arba susiduriate su klaidomis kūrimo metu, apsilankykite:
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
|
**Atsakomybės apribojimas**:
|
|
|
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant dirbtinio intelekto vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, atkreipkite dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Pirminis dokumentas originalia kalba yra laikomas autoritetingu šaltiniu. Svarbiai informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neatsakome už bet kokius nesusipratimus ar neteisingą interpretaciją, kylančią naudojantis šiuo vertimu.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
