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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "0a6f4476a4f3934a4aa47c1bf47158bc",
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"translation_date": "2026-01-16T11:10:54+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "pt"
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}
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-->
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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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### 🌐 Suporte Multilíngue
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#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estónio](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marata](../mr/README.md) | [Nepalês](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../br/README.md) | [Português (Portugal)](./README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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> **Prefere Clonar Localmente?**
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> Este repositório inclui mais de 50 traduções que aumentam significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use checkout esparso:
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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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> Isto dá-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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#### Junte-se à Nossa Comunidade
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Temos uma série de aprendizagem com IA no Discord, saiba mais e junte-se a nós em [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) de 18 a 30 de setembro de 2025. Irá receber dicas e truques sobre como usar o GitHub Copilot para Ciência de Dados.
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# Aprendizagem Automática para Iniciantes - Um Currículo
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> 🌍 Viaje pelo mundo enquanto exploramos a Aprendizagem Automática através das culturas mundiais 🌍
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Os Cloud Advocates na Microsoft têm o prazer de oferecer um currículo de 12 semanas e 26 aulas, totalmente dedicado à **Aprendizagem Automática**. Neste currículo, irá aprender sobre o que às vezes é chamado de **aprendizagem automática clássica**, usando principalmente a biblioteca Scikit-learn e evitando o deep learning, que é abordado no nosso [currículo AI for Beginners](https://aka.ms/ai4beginners). Combine estas lições com o nosso ['Data Science for Beginners' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), também!
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Viaje connosco pelo mundo enquanto aplicamos essas técnicas clássicas a dados de várias áreas do mundo. Cada aula inclui questionários pré e pós-aula, instruções escritas para completar a lição, uma solução, um desafio, e muito mais. Nossa pedagogia baseada em projetos permite que aprenda construindo, uma forma comprovada para fixar novas competências.
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**✍️ Um grande agradecimento aos nossos autores** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd
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**🎨 Agradecimentos também aos nossos ilustradores** Tomomi Imura, Dasani Madipalli, e Jen Looper
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**🙏 Agradecimentos especiais 🙏 aos nossos autores, revisores e colaboradores de conteúdo Microsoft Student Ambassador**, nomeadamente Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila, e Snigdha Agarwal
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**🤩 Gratidão extra aos Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi, e Vidushi Gupta pelas nossas lições de R!**
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# Começando
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Siga estes passos:
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1. **Fork do Repositório**: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
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2. **Clone o Repositório**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
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> [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
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> 🔧 **Precisa de ajuda?** Consulte o nosso [Guia de Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md) para soluções para problemas comuns com instalação, configuração e execução das lições.
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**[Estudantes](https://aka.ms/student-page)**, para usar este currículo, faça fork do repositório completo para a sua conta GitHub e complete os exercícios sozinho ou em grupo:
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- Comece com um questionário pré-aula.
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- Leia a aula e complete as atividades, pausando e refletindo em cada verificação de conhecimento.
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- Tente criar os projetos compreendendo as lições e não apenas executando o código da solução; no entanto, o código está disponível nas pastas `/solution` em cada lição orientada a projetos.
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- Faça o questionário pós-aula.
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- Complete o desafio.
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- Complete a tarefa.
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- Depois de completar um grupo de aulas, visite o [Fórum de Discussão](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "aprenda em voz alta" preenchendo a rubrica PAT apropriada. Um 'PAT' é uma Ferramenta de Avaliação de Progresso que é uma rubrica que preenche para aprofundar o seu aprendizado. Pode também reagir a outros PATs para aprendermos juntos.
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> Para estudar mais, recomendamos seguir estes módulos e percursos de aprendizagem [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott).
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**Professores**, incluímos [algumas sugestões](for-teachers.md) sobre como usar este currículo.
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## Vídeos explicativos
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Algumas das lições estão disponíveis em formato de vídeo curto. Pode encontrá-los integrados nas lições, ou na [playlist ML for Beginners do canal Microsoft Developer no YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) clicando na imagem abaixo.
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[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
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## Conheça a Equipa
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[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
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**Gif por** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo sobre o projeto e as pessoas que o criaram!
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## Pedagogia
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Escolhemos dois princípios pedagógicos enquanto construíamos este currículo: garantir que é prático e **baseado em projetos** e que inclui **questionários frequentes**. Além disso, este currículo tem um **tema** comum para lhe dar coesão.
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Ao assegurar que o conteúdo está alinhado com projetos, o processo torna-se mais envolvente para os estudantes e a retenção dos conceitos será aumentada. Além disso, um questionário de baixo risco antes da aula define a intenção do estudante para aprender um tópico, enquanto um segundo questionário após a aula garante uma retenção adicional. Este currículo foi desenhado para ser flexível e divertido, podendo ser realizado na íntegra ou em parte. Os projetos começam pequenos e tornam-se progressivamente mais complexos até ao fim do ciclo de 12 semanas. O currículo inclui também um pós-escrito sobre aplicações reais de ML, que pode ser usado como crédito extra ou como base para discussão.
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> Consulte as nossas diretrizes de [Código de Conduta](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuição](CONTRIBUTING.md), [Tradução](TRANSLATIONS.md) e [Resolução de Problemas](TROUBLESHOOTING.md). Agradecemos o seu feedback construtivo!
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## Cada lição inclui
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- sketchnote opcional
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- vídeo suplementar opcional
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- vídeo explicativo (em algumas lições)
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- [questionário de aquecimento pré-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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- lição escrita
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- para lições baseadas em projetos, guias passo a passo para construir o projeto
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- verificações de conhecimento
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- um desafio
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- leitura suplementar
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- tarefa
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- [questionário pós-aula](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
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> **Uma nota sobre linguagens**: Estas lições estão principalmente escritas em Python, mas muitas também estão disponíveis em R. Para completar uma lição em R, vá à pasta `/solution` e procure lições de R. Elas incluem uma extensão .rmd que representa um ficheiro **R Markdown**, que pode ser simplesmente definido como uma integração de `blocos de código` (de R ou outras linguagens) e um `cabeçalho YAML` (que orienta como formatar as saídas como PDF) num `documento Markdown`. Como tal, serve como um excelente framework de autoria para ciência de dados, permitindo combinar o seu código, o seu output e as suas reflexões escrevendo-as em Markdown. Além disso, documentos R Markdown podem ser renderizados para formatos de saída como PDF, HTML ou Word.
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> **Uma nota sobre quizzes**: Todos os quizzes estão contidos na [pasta Quiz App](../../quiz-app), com um total de 52 quizzes com três perguntas cada. Eles estão ligados dentro das lições, mas a aplicação de quizzes pode ser executada localmente; siga as instruções na pasta `quiz-app` para hospedar localmente ou implantar no Azure.
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| Número da Lição | Tema | Agrupamento de Lição | Objetivos de Aprendizagem | Lição Ligada | Autor |
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| 01 | Introdução ao machine learning | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprender os conceitos básicos por detrás do machine learning | [Lição](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
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| 02 | A História do machine learning | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Aprender a história que suporta esta área | [Lição](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen e Amy |
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| 03 | Justiça e machine learning | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais são as importantes questões filosóficas em torno da justiça que os estudantes devem considerar ao construir e aplicar modelos ML? | [Lição](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
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| 04 | Técnicas para machine learning | [Introdução](1-Introduction/README.md) | Quais técnicas os investigadores de ML usam para construir modelos ML? | [Lição](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris e Jen |
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| 05 | Introdução à regressão | [Regressão](2-Regression/README.md) | Começar com Python e Scikit-learn para modelos de regressão | [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 | Preços da abóbora na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Visualizar e limpar dados em preparação para ML | [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 | Preços da abóbora na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Construir modelos de regressão linear e polinomial | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen e Dmitry • Eric Wanjau |
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| 08 | Preços da abóbora na América do Norte 🎃 | [Regressão](2-Regression/README.md) | Construir um modelo de regressão logística | [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 | Uma Aplicação Web 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Construir uma aplicação web para utilizar o seu modelo treinado | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
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| 10 | Introdução à classificação | [Classificação](4-Classification/README.md) | Limpar, preparar e visualizar os seus dados; introdução à classificação | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau |
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| 11 | Cozinhas asiáticas e indianas deliciosas 🍜 | [Classificação](4-Classification/README.md) | Introdução aos classificadores | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau |
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| 12 | Cozinhas asiáticas e indianas deliciosas 🍜 | [Classificação](4-Classification/README.md) | Mais classificadores | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen e Cassie • Eric Wanjau |
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| 13 | Cozinhas asiáticas e indianas deliciosas 🍜 | [Classificação](4-Classification/README.md) | Construir uma aplicação web recomendadora usando o seu modelo | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
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| 14 | Introdução ao clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Limpar, preparar e visualizar os seus dados; introdução ao clustering | [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 | Explorando gostos musicais nigerianos 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorar o método de clustering K-Means | [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 | Introdução ao processamento de linguagem natural ☕️| [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprender o básico sobre PLN construindo um bot simples | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
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| 17 | Tarefas comuns de PLN ☕️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Aprofundar o seu conhecimento sobre PLN compreendendo tarefas comuns quando se lida com estruturas de linguagem | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
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| 18 | Tradução e análise de sentimento ♥️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Tradução e análise de sentimento com Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
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| 19 | Hotéis românticos da Europa ♥️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Análise de sentimento com críticas de hotéis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
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| 20 | Hotéis românticos da Europa ♥️ | [Processamento de linguagem natural](6-NLP/README.md) | Análise de sentimento com críticas de hotéis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
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| 21 | Introdução à previsão de séries temporais | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Introdução à previsão de séries temporais | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
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| 22 | ⚡️ Uso mundial de energia ⚡️ - previsão de séries temporais com ARIMA | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
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| 23 | ⚡️ Uso mundial de energia ⚡️ - previsão de séries temporais com SVR | [Séries temporais](7-TimeSeries/README.md) | Previsão de séries temporais com Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
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| 24 | Introdução ao reinforcement learning | [Aprendizagem por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Introdução ao reinforcement learning com Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
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| 25 | Ajude o Peter a evitar o lobo! 🐺 | [Aprendizagem por reforço](8-Reinforcement/README.md) | Aprendizagem por reforço Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
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| Epílogo | Cenários e aplicações reais de ML | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Aplicações reais interessantes e reveladoras do ML clássico | [Lição](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Equipa |
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| Epílogo | Debugging de modelos ML usando o dashboard RAI | [ML no Mundo Real](9-Real-World/README.md) | Debugging de modelos em Machine Learning usando componentes do dashboard Responsible AI | [Lição](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
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> [encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
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## Acesso offline
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Pode executar esta documentação offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faça fork deste repositório, [instale Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na sua máquina local e depois, na pasta raiz deste repositório, digite `docsify serve`. O site será servido na porta 3000 no seu localhost: `localhost:3000`.
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## PDFs
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Encontre um pdf do currículo com ligações [aqui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
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## 🎒 Outros Cursos
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A nossa equipa produz outros cursos! Confira:
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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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### Azure / Edge / MCP / Agents
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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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### Série de IA Generativa
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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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### Aprendizagem Central
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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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### Série Copilot
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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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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que as traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por um humano. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.
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