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.
223 lines
30 KiB
223 lines
30 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "ec8385130a8239ad9d827175126a0722",
|
|
"translation_date": "2026-01-01T13:49:36+00:00",
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
"language_code": "sl"
|
|
}
|
|
-->
|
|
[](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/)
|
|
|
|
### 🌐 Podpora več jezikov
|
|
|
|
#### Podprto preko GitHub Action (samodejno in vedno posodobljeno)
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
[Arabščina](../ar/README.md) | [Bengalščina](../bn/README.md) | [Bolgarščina](../bg/README.md) | [Burmanščina (Mjanmar)](../my/README.md) | [Kitajščina (poenostavljena)](../zh/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Hongkong)](../hk/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Macao)](../mo/README.md) | [Kitajščina (tradicionalna, Tajvan)](../tw/README.md) | [Hrvaščina](../hr/README.md) | [Češčina](../cs/README.md) | [Danščina](../da/README.md) | [Nizozemščina](../nl/README.md) | [Estonščina](../et/README.md) | [Finščina](../fi/README.md) | [Francoščina](../fr/README.md) | [Nemščina](../de/README.md) | [Grščina](../el/README.md) | [Hebrejščina](../he/README.md) | [Hindijščina](../hi/README.md) | [Madžarščina](../hu/README.md) | [Indonezijščina](../id/README.md) | [Italijanščina](../it/README.md) | [Japonščina](../ja/README.md) | [Kannadščina](../kn/README.md) | [Korejščina](../ko/README.md) | [Litovščina](../lt/README.md) | [Malajščina](../ms/README.md) | [malajalamščina](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalščina](../ne/README.md) | [Nigerijski pidgin](../pcm/README.md) | [Norveščina](../no/README.md) | [Perzijski (farzi)](../fa/README.md) | [Poljščina](../pl/README.md) | [Portugalščina (Brazilija)](../br/README.md) | [Portugalščina (Portugal)](../pt/README.md) | [Pendžabščina (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romunščina](../ro/README.md) | [Ruščina](../ru/README.md) | [Srbščina (cirilica)](../sr/README.md) | [Slovaščina](../sk/README.md) | [Slovenščina](./README.md) | [Španščina](../es/README.md) | [Suahilščina](../sw/README.md) | [Švedščina](../sv/README.md) | [Tagalog (filipinščina)](../tl/README.md) | [Tamilščina](../ta/README.md) | [Telugščina](../te/README.md) | [Tajščina](../th/README.md) | [Turščina](../tr/README.md) | [Ukrajinščina](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamščina](../vi/README.md)
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
#### Pridružite se naši skupnosti
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Imamo serijo "Learn with AI" na Discordu, več izvejte in se nam pridružite na [Serija "Učenje z AI"](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. septembra 2025. Dobili boste nasvete in trike za uporabo GitHub Copilot za podatkovno znanost.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Strojno učenje za začetnike - učni načrt
|
|
|
|
> 🌍 Potujte po svetu, medtem ko raziskujemo strojno učenje skozi svetovne kulture 🌍
|
|
|
|
Cloud Advocates pri Microsoftu z veseljem ponujajo 12-tedenski, 26-urni učni načrt, ki govori o **stroj¬nem učenju**. V tem učnem načrtu se boste seznanili s tem, kar včasih imenujemo **klasično strojno učenje**, ki kot knjižnico uporablja predvsem Scikit-learn in se izogiba globokemu učenju, ki ga pokriva naš [učni načrt 'AI for Beginners'](https://aka.ms/ai4beginners). Te lekcije združite tudi z našim [učnim načrtom 'Data Science for Beginners'](https://aka.ms/ds4beginners).
|
|
|
|
Potujte z nami po vsem svetu, ko te klasične tehnike uporabljamo na podatkih iz različnih delov sveta. Vsaka lekcija vključuje pred- in po- lekcijski kviz, pisna navodila za izvedbo lekcije, rešitev, nalogo in še več. Naša pedagoška zasnova, zasnovana na projektih, vam omogoča učenje skozi gradnjo, preverjen način za boljše pomnjenje novih veščin.
|
|
|
|
**✍️ Iskrena zahvala našim avtorjem** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu in Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 Hvala tudi našim ilustratorjem** Tomomi Imura, Dasani Madipalli in Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 Posebna zahvala 🙏 našim Microsoft Student Ambassador avtorjem, recenzentom in sodelujočim pri vsebini**, zlasti Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila in Snigdha Agarwal
|
|
|
|
**🤩 Dodatna hvala Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi in Vidushi Gupta za naše R lekcije!**
|
|
|
|
# Začetek
|
|
|
|
Sledite tem korakom:
|
|
1. **Razvejajte repozitorij**: Kliknite na gumb "Fork" v zgornjem desnem kotu te strani.
|
|
2. **Klonirajte repozitorij**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **Potrebujete pomoč?** Preverite naš [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md) za rešitve pogostih težav z namestitvijo, nastavitvijo in zagonom lekcij.
|
|
|
|
|
|
**[Študenti](https://aka.ms/student-page)**, za uporabo tega učnega načrta razvejajte celoten repozitorij na svoj GitHub račun in dokončajte vaje sami ali v skupini:
|
|
|
|
- Začnite z vnaprejšnjim kvizom pred predavanjem.
|
|
- Preberite lekcijo in dokončajte dejavnosti, ustavite se in razmislite pri vsakem preverjanju znanja.
|
|
- Poskušajte ustvariti projekte z razumevanjem lekcij namesto z zagonom kode rešitve; ta koda pa je na voljo v mapah `/solution` v vsaki lekciji, usmerjeni na projekte.
|
|
- Opravite kviz po predavanju.
|
|
- Dokončajte izziv.
|
|
- Dokončajte nalogo.
|
|
- Po končanem sklopu lekcij obiščite [Razprave](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) in "učno zvenite" tako, da izpolnite ustrezno radirko PAT. 'PAT' je Orodje za ocenjevanje napredka (Progress Assessment Tool), to je rubrika, ki jo izpolnite, da nadaljujete svoje učenje. Prav tako lahko reagirate na druge PAT-e, da se učimo skupaj.
|
|
|
|
> Za nadaljnje študij priporočamo sledenje tem [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulom in učnim potem.
|
|
|
|
**Učitelji**, [vključili smo nekaj predlogov](for-teachers.md), kako uporabljati ta učni načrt.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Video vodniki
|
|
|
|
Nekatere lekcije so na voljo kot kratki videi. Vse jih najdete v lekcijah ali na [predvajalnem seznamu ML for Beginners na YouTube kanalu Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) tako, da kliknete sliko spodaj.
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Spoznajte ekipo
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**GIF avtor** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Kliknite zgornjo sliko za video o projektu in ljudeh, ki so ga ustvarili!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Pedagogika
|
|
|
|
Pri oblikovanju tega učnega načrta smo izbrali dve pedagoški stališči: zagotoviti, da je praktično in zasnovano na projektih, ter vključiti pogoste kvize. Poleg tega ima ta učni načrt skupno **temo**, ki mu daje kohezijo.
|
|
|
|
S tem, ko vsebina sovpada s projekti, je proces bolj privlačen za študente in zadrževanje konceptov bo povečano. Poleg tega nizko-stavni kviz pred razredom usmeri namen študenta k učenju teme, medtem ko drugi kviz po pouku zagotavlja nadaljnje zadrževanje. Ta učni načrt je zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče opraviti v celoti ali deloma. Projekti se začnejo majhni in postanejo vse bolj zapleteni do konca 12-tedenskega cikla. Ta učni načrt vključuje tudi epilog o aplikacijah ML v resničnem svetu, ki ga je mogoče uporabiti kot dodatno oceno ali kot izhodišče za razpravo.
|
|
|
|
> Najdite naš [Kodeks vedenja](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prispevanje](CONTRIBUTING.md), [Prevajanje](TRANSLATIONS.md) in [Vodnik za odpravljanje težav](TROUBLESHOOTING.md). Veselimo se vaših konstruktivnih povratnih informacij!
|
|
|
|
## Vsaka lekcija vključuje
|
|
|
|
- neobvezen sketchnote
|
|
- neobvezno dopolnilno video
|
|
- video razlago (samo pri nekaterih lekcijah)
|
|
- [vnaprejšnji ogrevalni kviz pred predavanjem](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- pisno lekcijo
|
|
- za lekcije, osredotočene na projekte, korak-po-koraku vodiče za izdelavo projekta
|
|
- preverjanja znanja
|
|
- izziv
|
|
- dopolnilno branje
|
|
- nalogo
|
|
- [kviz po predavanju](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
> **Opomba o jezikih**: Te lekcije so v glavnem napisane v Pythonu, vendar je veliko njih na voljo tudi v R. Če želite dokončati R lekcijo, pojdite v mapo `/solution` in poiščite R lekcije. Vsebujejo pripono .rmd, ki predstavlja **R Markdown** datoteko, ki jo lahko preprosto opišemo kot vdelavo `code chunks` (v R ali drugih jezikih) in `YAML header` (ki usmerja, kako oblikovati izhode, npr. PDF) v `Markdown dokumentu`. Tako služi kot odlično orodje za avtorstvo v podatkovni znanosti, saj vam omogoča združevanje kode, njenega izhoda in vaših misli v Markdownu. Poleg tega je mogoče R Markdown dokumente upodobiti v izhodne formate, kot so PDF, HTML ali Word.
|
|
|
|
> **Opomba o kvizih**: Vsi kvizi so v [mapi Quiz App](../../quiz-app), skupaj 52 kvizov s po tremi vprašanji. Povezani so iz lekcij, vendar se aplikacija kvizov lahko zažene lokalno; sledite navodilom v mapi `quiz-app`, da gostite lokalno ali razmestite v Azure.
|
|
|
|
| Številka lekcije | Tema | Skupina lekcij | Cilji učenja | Povezana lekcija | Avtor |
|
|
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
|
|
| 01 | Uvod v strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte osnovne koncepte strojnega učenja | [Lekcija](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | Zgodovina strojnega učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Spoznajte zgodovino tega področja | [Lekcija](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy |
|
|
| 03 | Pravičnost in strojno učenje | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Katere so pomembne filozofske vprašanja v zvezi s pravičnostjo, ki bi jih študenti morali upoštevati pri gradnji in uporabi ML modelov? | [Lekcija](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | Tehnike strojnega učenja | [Uvod](1-Introduction/README.md) | Katere tehnike raziskovalci strojnega učenja uporabljajo za gradnjo modelov? | [Lekcija](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen |
|
|
| 05 | Uvod v regresijo | [Regresija](2-Regression/README.md) | Začnite z uporabo Pythona in 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 | Severnoameriške cene buč 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizirajte in očistite podatke v pripravi na strojno učenje | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | Severnoameriške cene buč 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Zgradite linearne in polinomske regresijske modele | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | Severnoameriške cene buč 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Zgradite logistični regresijski model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | Spletna aplikacija 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Zgradite spletno aplikacijo za uporabo vašega izurjenega modela | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | Uvod v klasifikacijo | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Očistite, pripravite in vizualizirajte svoje podatke; uvod v klasifikacijo | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | Slastne azijske in indijske kuhinje 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Uvod v klasifikatorje | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | Slastne azijske in indijske kuhinje 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Več klasifikatorjev | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | Slastne azijske in indijske kuhinje 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Zgradite priporočilno spletno aplikacijo z uporabo vašega modela | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | Uvod v gručenje | [Gručenje](5-Clustering/README.md) | Očistite, pripravite in vizualizirajte svoje podatke; uvod v gručenje | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | Raziščite nigerijske glasbene okuse 🎧 | [Gručenje](5-Clustering/README.md) | Raziščite metodo gručenja K-sredin (K-Means) | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | Uvod v obdelavo naravnega jezika ☕️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Naučite se osnove NLP z gradnjo preprostega bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | Pogoste naloge NLP ☕️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Poglobite svoje znanje NLP z razumevanjem pogostih nalog pri delu z jezikovnimi strukturami | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | Prevod in analiza sentimenta ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Prevajanje in analiza sentimenta z Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | Romantični hoteli v Evropi ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta z ocenami hotelov 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | Romantični hoteli v Evropi ♥️ | [Obdelava naravnega jezika](6-NLP/README.md) | Analiza sentimenta z ocenami hotelov 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | Uvod v napovedovanje časovnih vrst | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Uvod v napovedovanje časovnih vrst | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ Poraba električne energije na svetu ⚡️ - napovedovanje časovnih vrst z ARIMA | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Napovedovanje časovnih vrst z ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ Poraba električne energije na svetu ⚡️ - napovedovanje časovnih vrst s SVR | [Časovne vrste](7-TimeSeries/README.md) | Napovedovanje časovnih vrst s Support Vector Regressorjem (SVR) | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | Uvod v okrepljeno učenje | [Okrepljeno učenje](8-Reinforcement/README.md) | Uvod v okrepljeno učenje s Q-učenjem (Q-Learning) | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | Pomagajte Petru, da se izogne volku! 🐺 | [Okrepljeno učenje](8-Reinforcement/README.md) | Okrepljeno učenje z Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| Postscript | Resnični primeri in uporabe strojnega učenja | [ML v resničnem svetu](9-Real-World/README.md) | Zanimive in poučne resnične uporabe klasičnega strojnega učenja | [Lekcija](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Ekipa |
|
|
| Postscript | Odpravljanje napak modela v ML z RAI nadzorno ploščo | [ML v resničnem svetu](9-Real-World/README.md) | Odpravljanje napak modelov v strojnem učenju z uporabo komponent nadzorne plošče Responsible AI | [Lekcija](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [Poiščite vse dodatne vire za ta tečaj v naši zbirki Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## Dostop brez povezave
|
|
|
|
To dokumentacijo lahko zaženete brez povezave z uporabo [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Razvejite ta repozitorij, [namestite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svojem lokalnem računalniku, in nato v korenski mapi tega repozitorija vnesite `docsify serve`. Spletno mesto bo gostovano na vratih 3000 na vašem localhost: `localhost:3000`.
|
|
|
|
## PDF-ji
|
|
|
|
Najdete PDF učnega načrta s povezavami [tukaj](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Drugi tečaji
|
|
|
|
Naša ekipa pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:
|
|
|
|
<!-- 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 / Agents
|
|
[](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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Serija Copilot
|
|
[](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 -->
|
|
|
|
## Pridobivanje pomoči
|
|
|
|
Če se zataknete ali imate vprašanja o ustvarjanju AI aplikacij, se pridružite drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. Gre za podporno skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli.
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med razvojem, obiščite:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
Izjava o omejitvi odgovornosti:
|
|
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, upoštevajte, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku se šteje za avtoritativni vir. Za kritične informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Ne odgovarjamo za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki bi nastale zaradi uporabe tega prevoda.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |