|
|
[](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
|
|
|
|
|
|
#### Toetatuna GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane)
|
|
|
|
|
|
<!-- 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](./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](../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)
|
|
|
|
|
|
> **Eelistate kloonida lokaalselt?**
|
|
|
>
|
|
|
> Käesolevas hoidlas on üle 50 keele tõlked, mis suurendavad oluliselt allalaadimise mahtu. Tõlketeta kloonimiseks kasutage altvalikut (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"
|
|
|
> ```
|
|
|
>
|
|
|
> 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 käimas Discordi õppesari tehisintellekti teemadel, lisateabe ja liitumise leiad aadressilt [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) perioodil 18.–30. september 2025. Saad nõuandeid ja nippe GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
# Masinõpe algajatele – õppekava
|
|
|
|
|
|
> 🌍 Rändame ümber maailma, uurides masinõpet maailma kultuuride kaudu 🌍
|
|
|
|
|
|
Microsofti Cloud Advocates on meeldiv pakkuda 12-nädalast, 26-õppetunnist koosnevat õppekava, mis käsitleb põhjalikult **masinõpet**. Selles õppekavas õpid nn **klassikalist masinõpet**, kasutades peamiselt Scikit-learn raamatukogu ja vältides süvaõpet, mida käsitletakse meie [AI algajatele õppekava](https://aka.ms/ai4beginners) raames. Ühenda need õppetunnid koos meie ['Andmeteaduse algajatele' õppekavaga](https://aka.ms/ds4beginners)!
|
|
|
|
|
|
Rända meiega ümber maailma, rakendades neid klassikalisi tehnikaid andmetele paljudelt maailma aladelt. Iga õppetunni juurde kuuluvad eel- ja järeltestid, kirjalikud juhised ülesande täitmiseks, lahendus, kodutöö ja muud. Meie projektipõhine pedagoogika võimaldab õppida praktiliselt, mis on tõestatud viis uute oskuste kinnistumiseks.
|
|
|
|
|
|
**✍️ Südamlik tänu 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 illustratsioonide tegijatele** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ja Jen Looper
|
|
|
|
|
|
**🙏 Eritänu meie Microsofti tudengisaadikute 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 tudengisaadikutele Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta meie R-õppetundide eest!**
|
|
|
|
|
|
# Alustamine
|
|
|
|
|
|
Järgne neid samme:
|
|
|
1. **Harusta hoidla:** Klõpsa selle lehe paremas ülanurgas nuppu "Fork".
|
|
|
2. **Klooni hoidla:** `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
|
|
> [leiad kõik selle kursuse lisamaterjalid meie Microsoft Learn kogust](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
|
|
> 🔧 **Vajate abi?** Vaadake meie [Probleemide lahendamise juhendit](TROUBLESHOOTING.md), mis aitab paigaldamise, seadistamise ja õppetundide läbiviimisega seotud tavaküsimustes.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**[Õpilased](https://aka.ms/student-page)**, selle õppekava kasutamiseks palume kopeerida kogu hoidla oma GitHubi kontole ja lahendada harjutused individuaalselt või grupiga:
|
|
|
|
|
|
- Alustage eel-loengu testiga.
|
|
|
- Loe loeng läbi ja täida harjutused, tehke paus ning mõtisklege iga teadmistekontrolli juures.
|
|
|
- Püüa projektid luua, mõistes õppetunde, mitte lihtsalt lahenduskoodi jooksutades; lahenduskood on siiski saadaval mõlemas vastavas `/solution` kaustas projektipõhistes õppetundides.
|
|
|
- Tee järel-loengu test.
|
|
|
- Tee väljakutse.
|
|
|
- Täida kodutöö.
|
|
|
- Pärast õppegrupi lõpetamist külasta [Arutelufoorumit](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ja "õpi valjult" vastava PAT hindamislehekülje täitmisega. PAT (Progress Assessment Tool) on hinnangutabel, mida täites edendad oma õppimist. Samuti saad teiste PAT-e kommenteerida, et üheskoos õppida.
|
|
|
|
|
|
> Täiendavaks õppimiseks soovitame neid [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) mooduleid ja õpperadasid.
|
|
|
|
|
|
**Õpetajad**, oleme lisanud [soovitusi](for-teachers.md) selle õppekava kasutamiseks.
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Videojuhendid
|
|
|
|
|
|
Mõned õppetunnid on saadaval lühivideotena. Need leiad kõik õppetundide seest või Microsofti arendajate YouTube’i kanali [ML for Beginners playlistist](https://aka.ms/ml-beginners-videos) pildi pealt klõpsates.
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Tutvu meeskonnaga
|
|
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
|
|
**Gif autor:** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
|
|
> 🎥 Klõpsa ülalolevat pilti, et vaadata videot projektist ja selle loojatest!
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
## Pedagoogika
|
|
|
|
|
|
Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada praktiline, **projektipõhine** õppimine ja kaasata **sagedased testid**. Lisaks on õppekaval ühine **teema**, mis annab terviklikkuse.
|
|
|
|
|
|
Tagades sisule vastavuse projektidele, muutub protsess õppijate jaoks kaasahaaravamaks ja kontseptsioonide meeldejätmine paraneb. Madala panusega test enne tundi seab õppija jaoks õppimiseesmärgi, teine test pärast tundi kindlustab materjali parema kinnistumise. See õppekava on paindlik ja lõbus ning seda saab võtta nii tervikuna kui ka osadena. Projektid algavad lihtsatest ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpuks üha keerukamaks. Õppekava lõpus on ka lisateave masinõppe reaalse maailma rakenduste kohta, mida saab kasutada lisatööna või arutelude alustamiseks.
|
|
|
|
|
|
> Leia meie [käitumisjuhend](CODE_OF_CONDUCT.md), [panustamise juhised](CONTRIBUTING.md), [tõlketöö juhendid](..) ja [probleemide lahendamise materjalid](TROUBLESHOOTING.md). Ootame konstruktiivset tagasisidet!
|
|
|
|
|
|
## Iga õppetund sisaldab
|
|
|
|
|
|
- vabatahtlikku visandit
|
|
|
- vabatahtlikku lisavideot
|
|
|
- videojuhendit (ainult osa õppetundidest)
|
|
|
- [eel-loengu soojendustesti](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
- kirjalikku õppetundi
|
|
|
- projektipõhistes õppetundides samm-sammult juhiseid projekti koostamiseks
|
|
|
- teadmistekontrolle
|
|
|
- väljakutset
|
|
|
- lisalugemist
|
|
|
- kodutööd
|
|
|
- [järel-loengu testi](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
> **Märkus keeltest**: Need õppetunnid on peamiselt kirjutatud Pythonis, kuid paljud on saadaval ka R-is. R-õppetunni lõpetamiseks minge `/solution` kausta ja otsige R-õppetunde. Nende failinime laiend on .rmd, mis tähistab **R Markdowni** faili, mida võib lihtsalt määratleda kui `koodiplokkide` (R või teiste keelte) ja `YAML päise` (mis juhendab, kuidas vormindada väljundit nagu PDF) manustamist `Markdown dokumendis`. Sellisena toimib see näidismodellina andmeteaduse jaoks, kuna võimaldab teil kombineerida oma koodi, selle väljundi ja oma mõtted, lubades teil neid Markdownis kirja panna. Veelgi enam, R Markdowni dokumente saab renderdada väljundvormingutes nagu PDF, HTML või Word.
|
|
|
|
|
|
> **Märkus viktoriinide kohta**: Kõik viktoriinid asuvad [Quiz App kaustas](../../quiz-app), kokku 52 viktoriini, igaühes kolm küsimust. Nendele on viidatud õppetundides, kuid viktoriinirakendust saab käivitada ka lokaalselt; järgige juhiseid `quiz-app` kaustas lokaalseks majutamiseks või Azure’i kasutuselevõtuks.
|
|
|
|
|
|
| Õppetunni number | Teema | Õppetunni rühm | Õpitulemused | Seotud õppetund | Autor |
|
|
|
| :---------------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: |
|
|
|
| 01 | Sissejuhatus masinõppesse | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õppige masinõppe põhikontseptsioone | [Õppetund](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
|
| 02 | Masinõppe ajalugu | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Õppige selle valdkonna ajalugu | [Õppetund](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ja Amy |
|
|
|
| 03 | Õiglus ja masinõpe | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Millised on õiglust puudutavad olulised filosoofilised küsimused, mida õpilased peaksid arvestama masinõppemudelite loomisel ja rakendamisel? | [Õppetund](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
|
| 04 | Masinõppe tehnikad | [Sissejuhatus](1-Introduction/README.md) | Milliseid tehnikaid kasutavad masinõppe uurijad masinõppemudelite ehitamiseks? | [Õppetund](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ja Jen |
|
|
|
| 05 | Sissejuhatus regressiooni | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Alustage Pythoni ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 06 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Andmete visualiseerimine ja puhastamine masinõppeks valmistumiseks | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 07 | Põhja-Ameerika kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Looge lineaarsed ja polünoomsed regressioonimudelid | [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 kõrvitsahinnad 🎃 | [Regressioon](2-Regression/README.md) | Looge logistilise regressiooni mudel | [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) | Looge veebirakendus koolitatud mudeli kasutamiseks | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
|
| 10 | Sissejuhatus klassifitseerimisse | [Klassifitseerimine](4-Classification/README.md) | Puhastage, valmistage ette ja visualiseerige oma andmeid; sissejuhatus 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) | Sissejuhatus klassifikaatoritesse | [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) | Ehitage oma mudelit kasutav soovitusrakendus | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
|
| 14 | Sissejuhatus klasterdamisse | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Puhastage, valmistage ette ja visualiseerige andmeid; sissejuhatus klasterdamisse | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 15 | Uuringus Nigeriast pärit muusikamaitse 🎧 | [Klasterdamine](5-Clustering/README.md) | Uurige K-Means klasterdamismeetodit | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
|
| 16 | Sissejuhatus loomuliku keele töötlemisse ☕️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Õppige NLP aluseid, luues lihtsa boti | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 17 | Levinumad NLP ülesanded ☕️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Süvendage NLP teadmisi, mõistes keelestruktuuridega tegelemisel vajalikke tavapäraseid ülesandeid | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 18 | Tõlkimine ja sentimentide analüüs ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Tõlkimine ja sentimentide analüüs Jane Austeni tekstide alusel | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 19 | Euroopas asuvad romantilised hotellid ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Sentimentide analüüs hotellikriitikatest 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 20 | Euroopas asuvad romantilised hotellid ♥️ | [Loomuliku keele töötlemine](6-NLP/README.md) | Sentimentide analüüs hotellikriitikatest 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
|
| 21 | Sissejuhatus ajasarja prognoosimisse | [Ajasari](7-TimeSeries/README.md) | Sissejuhatus ajasarja prognoosimisse | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
|
| 22 | ⚡️ Maailma elektritarbimine ⚡️ - ARIMA ajasarja prognoosimine | [Ajasari](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarja prognoosimine ARIMA meetodiga | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
|
| 23 | ⚡️ Maailma elektritarbimine ⚡️ - SVR ajasarja prognoosimine | [Ajasari](7-TimeSeries/README.md) | Ajasarja prognoosimine tugivektorregressori abil | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
|
| 24 | Sissejuhatus tugevdusõppesse | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Sissejuhatus tugevdusõppesse Q-Learningu abil | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
|
| 25 | Aita Peteril hundi eest pääseda! 🐺 | [Tugevdusõpe](8-Reinforcement/README.md) | Tugevdusõppe Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
|
| Järelkiri | Masinõppe reaalse maailma stsenaariumid ja rakendused | [Masinõpe looduses](9-Real-World/README.md) | Huvitavad ja paljastavad masinõppe klassikalised rakendused reaalses maailmas | [Õppetund](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Meeskond |
|
|
|
| Järelkiri | Masinõppemudelite silumine RAI juhtpaneeli abil | [Masinõpe looduses](9-Real-World/README.md) | Masinõppemudelite silumine vastutustundliku tehisintellekti juhtpaneeli komponentide abil | [Õppetund](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
|
|
> [leidke selle kursuse lisamaterjale meie Microsoft Learn kollektsioonist](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
|
|
## Võimalus kasutada võrguühenduseta
|
|
|
|
|
|
Selle dokumentatsiooni saate võrguühenduseta käivitada, kasutades [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkige see hoidla, [installige Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) oma kohalikule arvutile ja siis tippige selle hoidla juurkaustas käsk `docsify serve`. Veebisait serveeritakse pordil 3000 teie lokaalarvutis: `localhost:3000`.
|
|
|
|
|
|
## PDF-id
|
|
|
|
|
|
Leidke õppekava PDF koos linkidega [siit](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Teised kursused
|
|
|
|
|
|
Meie meeskond toodab ka teisi kursuseid! Vaadake:
|
|
|
|
|
|
<!-- 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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Generatiivse tehisintellekti sari
|
|
|
[](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)
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
### Põhiline 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 sa jään kinni või sul on küsimusi tehisintellekti rakenduste loomise kohta, liitu teiste õppurite ja kogenud arendajatega MCP teemalistes aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.
|
|
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
|
|
Kui sul on toodete kohta tagasisidet või ehitamise ajal esineb vigu, külasta:
|
|
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
## Lisanduvad õppimisnipid
|
|
|
|
|
|
- Vaata õppetundide järel märkmeid parema arusaamise nimel.
|
|
|
- Harjuta algoritmide iseseisvat rakendamist.
|
|
|
- Uuri õpitud kontseptsioonide abil reaalseid andmekogumeid.
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
|
**Vastutusest loobumine**:
|
|
|
See dokument on tõlgitud tehisintellekti tõlketeenuse [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) abil. Kuigi püüame täpsust, tuleb arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle emakeeles tuleks pidada usaldusväärseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valesti mõistmiste eest.
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
