|
3 days ago | |
---|---|---|
.. | ||
1-Introduction | 3 weeks ago | |
2-Regression | 3 weeks ago | |
3-Web-App | 3 weeks ago | |
4-Classification | 3 weeks ago | |
5-Clustering | 3 weeks ago | |
6-NLP | 3 weeks ago | |
7-TimeSeries | 3 weeks ago | |
8-Reinforcement | 3 weeks ago | |
9-Real-World | 3 weeks ago | |
docs | 3 weeks ago | |
quiz-app | 3 weeks ago | |
sketchnotes | 3 weeks ago | |
CODE_OF_CONDUCT.md | 3 weeks ago | |
CONTRIBUTING.md | 3 weeks ago | |
PyTorch_Fundamentals.ipynb | 3 weeks ago | |
README.md | 3 days ago | |
SECURITY.md | 3 weeks ago | |
SUPPORT.md | 3 weeks ago | |
for-teachers.md | 3 weeks ago |
README.md
🌐 Msaada wa Lugha Nyingi
Inasaidiwa kupitia GitHub Action (Imefanywa Kiotomatiki & Daima Inaendelea Kusasishwa)
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Jiunge na Jamii Yetu
Tuna mfululizo wa kujifunza na AI kwenye Discord unaoendelea, jifunze zaidi na jiunge nasi katika Learn with AI Series kuanzia tarehe 18 - 30 Septemba, 2025. Utapata vidokezo na mbinu za kutumia GitHub Copilot kwa Sayansi ya Takwimu.
Kujifunza Mashine kwa Kompyuta kwa Anayeanza - Mtaala
🌍 Safiri kote ulimwenguni tunapochunguza Kujifunza Mashine kupitia tamaduni za dunia 🌍
Wakili wa Wingu wa Microsoft wanayo furaha kutoa mtaala wa wiki 12, masomo 26 kuhusu Kujifunza Mashine. Katika mtaala huu, utajifunza kuhusu kile kinachoitwa mara nyingine kujifunza mashine kwa njia ya kawaida, ukitumia hasa maktaba ya Scikit-learn na kuepuka kujifunza kwa kina, ambako kunashughulikiwa katika mtaala wa AI kwa Anayeanza. Unganisha masomo haya na mtaala wetu wa 'Sayansi ya Takwimu kwa Anayeanza', pia!
Safiri nasi kote ulimwenguni tunapotumia mbinu hizi za kawaida kwa data kutoka maeneo mbalimbali ya dunia. Kila somo linajumuisha maswali ya kabla na baada ya somo, maelekezo yaliyoandikwa ya kukamilisha somo, suluhisho, kazi, na zaidi. Mbinu yetu ya kujifunza kwa miradi inakuwezesha kujifunza huku ukijenga, njia iliyothibitishwa ya kufanya ujuzi mpya 'kubaki'.
✍️ Shukrani za dhati kwa waandishi wetu Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu na Amy Boyd
🎨 Shukrani pia kwa wachoraji wetu Tomomi Imura, Dasani Madipalli, na Jen Looper
🙏 Shukrani za pekee 🙏 kwa waandishi, wakaguzi, na wachangiaji wa maudhui wa Microsoft Student Ambassador, hasa Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, na Snigdha Agarwal
🤩 Shukrani za ziada kwa Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, na Vidushi Gupta kwa masomo yetu ya R!
Kuanza
Fuata hatua hizi:
- Fork Hifadhi: Bonyeza kitufe cha "Fork" kwenye kona ya juu-kulia ya ukurasa huu.
- Clone Hifadhi:
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
pata rasilimali zote za ziada kwa kozi hii katika mkusanyiko wetu wa Microsoft Learn
Wanafunzi, ili kutumia mtaala huu, fork hifadhi nzima kwenye akaunti yako ya GitHub na ukamilishe mazoezi peke yako au na kikundi:
- Anza na jaribio la kabla ya somo.
- Soma somo na ukamilishe shughuli, ukisimama na kutafakari kila ukaguzi wa maarifa.
- Jaribu kuunda miradi kwa kuelewa masomo badala ya kuendesha msimbo wa suluhisho; hata hivyo msimbo huo unapatikana katika folda za
/solution
katika kila somo linalohusiana na mradi. - Fanya jaribio la baada ya somo.
- Kamilisha changamoto.
- Kamilisha kazi.
- Baada ya kukamilisha kikundi cha masomo, tembelea Bodi ya Majadiliano na "jifunze kwa sauti" kwa kujaza rubriki ya PAT inayofaa. 'PAT' ni Chombo cha Tathmini ya Maendeleo ambacho ni rubriki unayojaza ili kuendeleza kujifunza kwako. Unaweza pia kujibu PAT za wengine ili tujifunze pamoja.
Kwa masomo zaidi, tunapendekeza kufuata moduli na njia za kujifunza za Microsoft Learn.
Walimu, tumetoa mapendekezo kadhaa kuhusu jinsi ya kutumia mtaala huu.
Maelezo ya Video
Baadhi ya masomo yanapatikana kama video fupi. Unaweza kupata zote hizi ndani ya masomo, au kwenye orodha ya ML kwa Anayeanza kwenye kituo cha YouTube cha Microsoft Developer kwa kubonyeza picha hapa chini.
Kutana na Timu
Gif na Mohit Jaisal
🎥 Bonyeza picha hapo juu kwa video kuhusu mradi na watu waliouunda!
Mbinu ya Kufundisha
Tumetumia kanuni mbili za kufundisha wakati wa kuunda mtaala huu: kuhakikisha kuwa ni wa vitendo unaotegemea miradi na kwamba unajumuisha maswali ya mara kwa mara. Aidha, mtaala huu una mada ya kawaida ili kuupa mshikamano.
Kwa kuhakikisha kuwa maudhui yanalingana na miradi, mchakato unakuwa wa kuvutia zaidi kwa wanafunzi na uhifadhi wa dhana utaongezeka. Aidha, jaribio la hatari ndogo kabla ya darasa linaweka nia ya mwanafunzi kuelekea kujifunza mada, wakati jaribio la pili baada ya darasa linahakikisha uhifadhi zaidi. Mtaala huu uliundwa kuwa rahisi na wa kufurahisha na unaweza kuchukuliwa kwa ukamilifu au kwa sehemu. Miradi huanza ndogo na kuwa ngumu zaidi mwishoni mwa mzunguko wa wiki 12. Mtaala huu pia unajumuisha maelezo ya mwisho kuhusu matumizi halisi ya ML, ambayo yanaweza kutumika kama alama za ziada au kama msingi wa majadiliano.
Pata Kanuni za Maadili, Kuchangia, na miongozo ya Tafsiri. Tunakaribisha maoni yako ya kujenga!
Kila somo linajumuisha
- sketchnote ya hiari
- video ya ziada ya hiari
- maelezo ya video (baadhi ya masomo tu)
- jaribio la joto la kabla ya somo
- somo lililoandikwa
- kwa masomo yanayotegemea miradi, mwongozo wa hatua kwa hatua wa jinsi ya kujenga mradi
- ukaguzi wa maarifa
- changamoto
- usomaji wa ziada
- kazi
- jaribio la baada ya somo
Kumbuka kuhusu lugha: Masomo haya yameandikwa hasa kwa Python, lakini mengi pia yanapatikana kwa R. Ili kukamilisha somo la R, nenda kwenye folda ya
/solution
na tafuta masomo ya R. Yanajumuisha kiendelezi cha .rmd ambacho kinawakilisha faili ya R Markdown ambayo inaweza kufafanuliwa kwa urahisi kama mchanganyiko wavipande vya msimbo
(wa R au lugha nyingine) nakichwa cha YAML
(kinachoongoza jinsi ya kuunda matokeo kama PDF) katikahati ya Markdown
. Kwa hivyo, inatumika kama mfumo bora wa kuandika kwa sayansi ya takwimu kwa kuwa inakuwezesha kuchanganya msimbo wako, matokeo yake, na mawazo yako kwa kukuruhusu kuyaandika kwa Markdown. Aidha, hati za R Markdown zinaweza kutolewa kwa fomati za matokeo kama PDF, HTML, au Word.
Kumbuka kuhusu maswali: Maswali yote yamejumuishwa katika folda ya Quiz App, kwa jumla ya maswali 52 ya maswali matatu kila moja. Yameunganishwa kutoka ndani ya masomo lakini programu ya maswali inaweza kuendeshwa ndani; fuata maelekezo katika folda ya
quiz-app
ili kuendesha ndani au kupeleka kwenye Azure.
Nambari ya Somo | Mada | Kikundi cha Somo | Malengo ya Kujifunza | Somo Lililounganishwa | Mwandishi |
---|---|---|---|---|---|
01 | Utangulizi wa kujifunza mashine | Utangulizi | Jifunze dhana za msingi za kujifunza mashine | Somo | Muhammad |
02 | Historia ya kujifunza mashine | Utangulizi | Jifunze historia ya msingi ya uwanja huu | Somo | Jen na Amy |
03 | Haki na ujifunzaji wa mashine | Introduction | Ni masuala gani muhimu ya kifalsafa kuhusu haki ambayo wanafunzi wanapaswa kuzingatia wanapojenga na kutumia mifano ya ML? | Lesson | Tomomi |
04 | Mbinu za ujifunzaji wa mashine | Introduction | Ni mbinu gani watafiti wa ML hutumia kujenga mifano ya ML? | Lesson | Chris na Jen |
05 | Utangulizi wa regression | Regression | Anza na Python na Scikit-learn kwa mifano ya regression | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
06 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | Regression | Onyesha na safisha data kwa maandalizi ya ML | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
07 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | Regression | Jenga mifano ya regression ya mstari na polynomial | Python • R | Jen na Dmitry • Eric Wanjau |
08 | Bei za malenge Amerika Kaskazini 🎃 | Regression | Jenga mfano wa regression ya logistic | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
09 | Tovuti ya Mtandao 🔌 | Web App | Jenga tovuti ya mtandao kutumia mfano ulioufanya mazoezi | Python | Jen |
10 | Utangulizi wa classification | Classification | Safisha, andaa, na onyesha data yako; utangulizi wa classification | Python • R | Jen na Cassie • Eric Wanjau |
11 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | Classification | Utangulizi wa classifiers | Python • R | Jen na Cassie • Eric Wanjau |
12 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | Classification | Classifiers zaidi | Python • R | Jen na Cassie • Eric Wanjau |
13 | Vyakula vitamu vya Asia na India 🍜 | Classification | Jenga tovuti ya mapendekezo ukitumia mfano wako | Python | Jen |
14 | Utangulizi wa clustering | Clustering | Safisha, andaa, na onyesha data yako; Utangulizi wa clustering | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
15 | Kuchunguza ladha za muziki wa Nigeria 🎧 | Clustering | Chunguza mbinu ya clustering ya K-Means | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
16 | Utangulizi wa usindikaji wa lugha asilia ☕️ | Natural language processing | Jifunze misingi ya NLP kwa kujenga bot rahisi | Python | Stephen |
17 | Kazi za kawaida za NLP ☕️ | Natural language processing | Panua maarifa yako ya NLP kwa kuelewa kazi za kawaida zinazohitajika unaposhughulikia miundo ya lugha | Python | Stephen |
18 | Tafsiri na uchambuzi wa hisia ♥️ | Natural language processing | Tafsiri na uchambuzi wa hisia ukitumia Jane Austen | Python | Stephen |
19 | Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ | Natural language processing | Uchambuzi wa hisia ukitumia maoni ya hoteli 1 | Python | Stephen |
20 | Hoteli za kimapenzi za Ulaya ♥️ | Natural language processing | Uchambuzi wa hisia ukitumia maoni ya hoteli 2 | Python | Stephen |
21 | Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda | Time series | Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda | Python | Francesca |
22 | ⚡️ Matumizi ya Nguvu Duniani ⚡️ - utabiri wa mfululizo wa muda na ARIMA | Time series | Utabiri wa mfululizo wa muda ukitumia ARIMA | Python | Francesca |
23 | ⚡️ Matumizi ya Nguvu Duniani ⚡️ - utabiri wa mfululizo wa muda na SVR | Time series | Utabiri wa mfululizo wa muda ukitumia Support Vector Regressor | Python | Anirban |
24 | Utangulizi wa ujifunzaji wa kuimarisha | Reinforcement learning | Utangulizi wa ujifunzaji wa kuimarisha ukitumia Q-Learning | Python | Dmitry |
25 | Msaidie Peter kuepuka mbwa mwitu! 🐺 | Reinforcement learning | Gym ya ujifunzaji wa kuimarisha | Python | Dmitry |
Postscript | Matukio na matumizi halisi ya ML | ML in the Wild | Matumizi halisi ya kufurahisha na kufichua ya ujifunzaji wa mashine wa kawaida | Lesson | Team |
Postscript | Urekebishaji wa mifano ya ML ukitumia dashibodi ya RAI | ML in the Wild | Urekebishaji wa mifano ya Ujifunzaji wa Mashine ukitumia vipengele vya dashibodi ya AI inayowajibika | Lesson | Ruth Yakubu |
tafuta rasilimali zote za ziada kwa kozi hii katika mkusanyiko wetu wa Microsoft Learn
Ufikiaji wa nje ya mtandao
Unaweza kuendesha nyaraka hizi nje ya mtandao ukitumia Docsify. Fork repo hii, sakinisha Docsify kwenye mashine yako ya ndani, kisha kwenye folda ya mizizi ya repo hii, andika docsify serve
. Tovuti itahudumiwa kwenye bandari 3000 kwenye localhost yako: localhost:3000
.
PDFs
Pata pdf ya mtaala na viungo hapa.
🎒 Kozi Nyingine
Timu yetu inazalisha kozi nyingine! Angalia:
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners .NET
- Generative AI with JavaScript
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for Paired Programming
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure