You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
232 lines
30 KiB
232 lines
30 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "0a6f4476a4f3934a4aa47c1bf47158bc",
|
|
"translation_date": "2026-01-16T16:06:15+00:00",
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
"language_code": "hr"
|
|
}
|
|
-->
|
|
[](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/)
|
|
|
|
### 🌐 Višejezična podrška
|
|
|
|
#### Podržano putem GitHub Akcije (automatski i uvijek ažurno)
|
|
|
|
<!-- 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/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](./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](../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)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../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)
|
|
|
|
> **Radije klonirati lokalno?**
|
|
|
|
> Ovo spremište uključuje prijevode na više od 50 jezika, što značajno povećava veličinu preuzimanja. Za kloniranje bez prijevoda, koristite 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'
|
|
> ```
|
|
> Ovo vam daje sve što vam treba za dovršetak tečaja, a preuzimanje je znatno brže.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
#### Pridružite se našoj zajednici
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Imamo tekuću Discord seriju učenja s AI-jem, saznajte više i pridružite nam se na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. rujna 2025. Dobit ćete savjete i trikove za korištenje GitHub Copilota za Data Science.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Strojno učenje za početnike - kurikulum
|
|
|
|
> 🌍 Putujte svijetom dok istražujemo Strojno učenje kroz kulture svijeta 🌍
|
|
|
|
Cloud Advocates u Microsoftu s veseljem nude 12-tjedni kurikulum s 26 lekcija o **Strojnome učenju**. U ovom kurikulumu naučit ćete o onome što se ponekad naziva **klasičnim strojnim učenjem**, koristeći prvenstveno Scikit-learn kao biblioteku i izbjegavajući duboko učenje, koje je obuhvaćeno u našem [AI za početnike kurikulumu](https://aka.ms/ai4beginners). Također kombinirajte ove lekcije s našim ['Data Science for Beginners' kurikulumom](https://aka.ms/ds4beginners).
|
|
|
|
Putujte s nama oko svijeta dok primjenjujemo ove klasične tehnike na podatke iz mnogih područja svijeta. Svaka lekcija uključuje kvizove prije i nakon lekcije, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje, zadatak i još mnogo toga. Naš projektno orijentiran pedagoški pristup omogućuje vam učenje kroz izgradnju, dokazano učinkovitu metodu za dugotrajno usvajanje novih znanja.
|
|
|
|
**✍️ Velika zahvalnost našim autorima** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu i Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 Također hvala našim ilustratorima** Tomomi Imura, Dasani Madipalli i Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 Posebna zahvalnost 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorima, recenzentima i suradnicima sadržaja**, osobito Rishitu Dagliju, Muhammadu Sakibu Khanu Inanu, Rohanu Raju, Alexandruu Petrescuu, Abhisheku Jaiswalu, Nawrin Tabassumu, Ioanu Samuili i Snigdhi Agarwalu
|
|
|
|
**🤩 Posebna zahvalnost Microsoft Student Ambassadorima Ericu Wanjauu, Jasleen Sondhi i Vidushi Gupti za naše R lekcije!**
|
|
|
|
# Početak
|
|
|
|
Slijedite ove korake:
|
|
1. **Forkajte spremište**: Kliknite na gumb "Fork" u gornjem desnom kutu ove stranice.
|
|
2. **Klonirajte spremište**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [Pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **Trebate pomoć?** Pogledajte naš [Vodič za rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) za rješenja uobičajenih problema s instalacijom, postavkama i izvođenjem lekcija.
|
|
|
|
|
|
**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, za korištenje ovog kurikuluma, napravite fork cijelog repozitorija na vlastiti GitHub račun i dovršite vježbe samostalno ili u grupi:
|
|
|
|
- Počnite s kvizom prije predavanja.
|
|
- Pročitajte lekciju i dovršite aktivnosti, zastajkujući i razmišljajući na svakom provjeri znanja.
|
|
- Pokušajte stvoriti projekte razumijevanjem lekcija umjesto da samo pokrenete rješenje; no taj kod dostupan je u mapama `/solution` u svakoj projektnom orijentiranoj lekciji.
|
|
- Obavite kviz nakon predavanja.
|
|
- Dovršite izazov.
|
|
- Dovršite zadatak.
|
|
- Nakon završetka grupe lekcija posjetite [Odbor za raspravu](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) i „učite naglas“ tako da ispunite odgovarajuću PAT rubricu. 'PAT' je Alat za procjenu napretka koji ispunjavate radi daljnjeg učenja. Također možete reagirati na druge PAT-ove kako bismo učili zajedno.
|
|
|
|
> Za daljnje proučavanje preporučujemo da pratite ove [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) module i obrazovne putove.
|
|
|
|
**Nastavnici**, uključili smo [neke prijedloge](for-teachers.md) o tome kako koristiti ovaj kurikulum.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Video vodiči
|
|
|
|
Neke su lekcije dostupne u obliku kratkih videozapisa. Sve ih možete pronaći unutar lekcija ili na [ML for Beginners playlisti na Microsoft Developer YouTube kanalu](https://aka.ms/ml-beginners-videos) klikom na sliku ispod.
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Upoznajte tim
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**Gif od** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Kliknite na sliku gore za video o projektu i ljudima koji su ga stvorili!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Pedagogija
|
|
|
|
Odabrali smo dva pedagoška načela pri izgradnji ovog kurikuluma: osiguravanje da je praktičan i **projektno orijentiran** te da uključuje **česte kvizove**. Osim toga, ovaj kurikulum ima zajedničku **temu** koja mu daje koheziju.
|
|
|
|
Osiguravanjem da sadržaj bude usklađen s projektima, proces postaje zanimljiviji za učenike i povećava se zadržavanje pojmova. Također, kviz s malom važnosti prije nastave usmjerava namjeru učenika prema učenju teme, dok drugi kviz nakon nastave osigurava daljnju zadržavanje znanja. Ovaj kurikulum je dizajniran da bude fleksibilan i zabavan te se može proći u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju jednostavnije i postaju sve složeniji do kraja 12-tjednog ciklusa. Kurikulum također uključuje posvjetu o stvarnim primjenama strojnog učenja, koju je moguće koristiti kao dodatni bod ili kao osnovu za raspravu.
|
|
|
|
> Pronađite naš [Kodeks ponašanja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Doprinos](CONTRIBUTING.md), [Prijevod](TRANSLATIONS.md) i [Rješavanje problema](TROUBLESHOOTING.md) smjernice. Dobrodošli su vaši konstruktivni komentari!
|
|
|
|
## Svaka lekcija uključuje
|
|
|
|
- opcionalnu skicu
|
|
- opcionalni dodatni video
|
|
- video vodič (samo neke lekcije)
|
|
- [kviz za zagrijavanje prije predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- pisanu lekciju
|
|
- za lekcije temeljene na projektima, vodič korak po korak kako izgraditi projekt
|
|
- provjere znanja
|
|
- izazov
|
|
- dodatnu literaturu
|
|
- zadatak
|
|
- [kviz nakon predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
> **Napomena o jezicima**: Ove su lekcije primarno napisane u Pythonu, ali mnoge su dostupne i u R-u. Za dovršetak R lekcije, idite u mapu `/solution` i potražite R lekcije. One imaju nastavak .rmd što predstavlja **R Markdown** datoteku koja se može jednostavno definirati kao ugradnja `kodnih blokova` (R-a ili drugih jezika) i `YAML zaglavlja` (koje vodi kako formatirati izlaze poput PDF-a) u `Markdown dokument`. Kao takav, služi kao izvrsni okvir za izradu sadržaja za data science jer vam omogućuje kombiniranje vašeg koda, njegovog izlaza i vaših razmišljanja pisanjem u Markdownu. Osim toga, R Markdown dokumenti mogu se konvertirati u izlazne formate kao PDF, HTML ili Word.
|
|
> **Napomena o kvizovima**: Svi kvizovi nalaze se u [Quiz App folder](../../quiz-app), ukupno 52 kviza s po tri pitanja. Oni su povezani unutar lekcija, ali se kviz aplikacija može pokrenuti lokalno; pratite upute u mapi `quiz-app` za lokalno hostanje ili postavljanje na Azure.
|
|
|
|
| Broj lekcije | Tema | Grupa lekcija | Ciljevi učenja | Povezana lekcija | Autor |
|
|
| :----------: | :---------------------------------------------------------: | :-------------------------------------: | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------: |
|
|
| 01 | Uvod u strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite osnovne pojmove iza strojnog učenja | [Lekcija](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | Povijest strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Naučite povijest utemeljenu u ovom području | [Lekcija](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen i Amy |
|
|
| 03 | Pravednost i strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koja su važna filozofska pitanja oko pravednosti koja učenici trebaju razmotriti prilikom izrade i primjene ML modela? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | Tehnike strojnog učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Koje tehnike istraživači strojnog učenja koriste za izgradnju ML modela? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris i Jen |
|
|
| 05 | Uvod u regresiju | [Regresija](2-Regression/README.md) | Počnite s Pythonom i Scikit-learn za regresijske modele | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 06 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizirajte i očistite podatke kao pripremu za ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izgradite linearne i polinomijalne regresijske modele | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen i Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | Cijene bundeva u Sjevernoj Americi 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Izgradite logistički regresijski model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | Web aplikacija 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Izgradite web aplikaciju za korištenje vašeg treniranog modela | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | Uvod u klasifikaciju | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasifikaciju | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | Ukusne azijske i indijske kuhinje 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Uvod u klasifikatore | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | Ukusne azijske i indijske kuhinje 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Još klasifikatora | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen i Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | Ukusne azijske i indijske kuhinje 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Izgradite preporučiteljsku web aplikaciju koristeći svoj model | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | Uvod u klasteriranje | [Klasteriranje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripremite i vizualizirajte svoje podatke; uvod u klasteriranje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | Istraživanje nigerijskih glazbenih ukusa 🎧 | [Klasteriranje](5-Clustering/README.md) | Istražite K-Means metodu klasteriranja | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | Uvod u obradu prirodnog jezika ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Naučite osnove NLP-a izradom jednostavnog bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | Uobičajeni zadaci NLP-a ☕️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Produbite svoje znanje NLP-a razumijevanjem uobičajenih zadataka potrebnih za rad s jezičnim strukturama | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | Prijevod i analiza sentimenta ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Prijevod i analiza sentimenta s Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | Romantični hoteli Europe ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | Romantični hoteli Europe ♥️ | [Obrada prirodnog jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta s recenzijama hotela 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | Uvod u predviđanje vremenskih nizova | [Vremenski nizovi](7-TimeSeries/README.md) | Uvod u predviđanje vremenskih nizova | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ Potrošnja električne energije u svijetu ⚡️ - predviđanje vremenskih nizova s ARIMA | [Vremenski nizovi](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih nizova s ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ Potrošnja električne energije u svijetu ⚡️ - predviđanje vremenskih nizova s SVR | [Vremenski nizovi](7-TimeSeries/README.md) | Predviđanje vremenskih nizova metodom Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | Uvod u učenje s potkrepljenjem | [Učenje s potkrepljenjem](8-Reinforcement/README.md) | Uvod u učenje s potkrepljenjem pomoću Q-Learning metode | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | Pomozite Petru izbjeći vuka! 🐺 | [Učenje s potkrepljenjem](8-Reinforcement/README.md) | Učenje s potkrepljenjem kroz Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| Postscript | Stvarni scenariji i primjene ML-a | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md) | Zanimljive i otkrivajuće stvarne primjene klasičnog strojnog učenja | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tim |
|
|
| Postscript | Debugiranje modela u ML pomoću RAI nadzorne ploče | [ML u stvarnom svijetu](9-Real-World/README.md) | Debugiranje modela u strojnome učenju pomoću komponenti Responsible AI nadzorne ploče | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [pronađite sve dodatne resurse za ovaj tečaj u našoj Microsoft Learn kolekciji](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## Pristup izvan mreže
|
|
|
|
Ovu dokumentaciju možete koristiti izvan mreže pomoću [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Forkirajte ovaj repozitorij, [instalirajte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svoj lokalni stroj, a zatim u korijenskoj mapi ovog repozitorija upišite `docsify serve`. Web stranica će se posluživati na portu 3000 na vašem lokalnom stroju: `localhost:3000`.
|
|
|
|
## PDF-ovi
|
|
|
|
Pronađite pdf kurikuluma s poveznicama [ovdje](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Ostali tečajevi
|
|
|
|
Naš tim proizvodi i druge tečajeve! Pogledajte:
|
|
|
|
<!-- 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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agenti
|
|
[](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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Serija generativne AI
|
|
[](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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Osnovno učenje
|
|
[](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 -->
|
|
|
|
## Dobivanje pomoći
|
|
|
|
Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija. Pridružite se kolegama učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica gdje su pitanja dobrodošla i znanje se slobodno dijeli.
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Ako imate povratne informacije o proizvodu ili greške tijekom izrade, posjetite:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**Izjava o odricanju od odgovornosti**:
|
|
Ovaj dokument je preveden korištenjem AI prevoditeljskog servisa [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na njegovom izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Ne snosimo odgovornost za bilo kakva nesporazuma ili pogrešna tumačenja nastala upotrebom ovog prijevoda.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |