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.
197 lines
27 KiB
197 lines
27 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "735a01983e2c4c2b2698d0cee2c19d7a",
|
|
"translation_date": "2025-10-11T11:08:06+00:00",
|
|
"source_file": "README.md",
|
|
"language_code": "lt"
|
|
}
|
|
-->
|
|
[](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/)
|
|
|
|
### 🌐 Daugiakalbė parama
|
|
|
|
#### Palaikoma per GitHub Action (automatizuota ir visada atnaujinta)
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
[Arabų](../ar/README.md) | [Bengalų](../bn/README.md) | [Bulgarų](../bg/README.md) | [Birmos (Mianmaras)](../my/README.md) | [Kinų (supaprastinta)](../zh/README.md) | [Kinų (tradicinė, Honkongas)](../hk/README.md) | [Kinų (tradicinė, Makao)](../mo/README.md) | [Kinų (tradicinė, Taivanas)](../tw/README.md) | [Kroatų](../hr/README.md) | [Čekų](../cs/README.md) | [Danų](../da/README.md) | [Olandų](../nl/README.md) | [Estų](../et/README.md) | [Suomių](../fi/README.md) | [Prancūzų](../fr/README.md) | [Vokiečių](../de/README.md) | [Graikų](../el/README.md) | [Hebrajų](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Vengrų](../hu/README.md) | [Indoneziečių](../id/README.md) | [Italų](../it/README.md) | [Japonų](../ja/README.md) | [Korėjiečių](../ko/README.md) | [Lietuvių](./README.md) | [Malajų](../ms/README.md) | [Maratų](../mr/README.md) | [Nepalų](../ne/README.md) | [Norvegų](../no/README.md) | [Persų (Farsi)](../fa/README.md) | [Lenkų](../pl/README.md) | [Portugalų (Brazilija)](../br/README.md) | [Portugalų (Portugalija)](../pt/README.md) | [Pandžabų (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumunų](../ro/README.md) | [Rusų](../ru/README.md) | [Serbų (kirilica)](../sr/README.md) | [Slovakų](../sk/README.md) | [Slovėnų](../sl/README.md) | [Ispanų](../es/README.md) | [Svahilių](../sw/README.md) | [Švedų](../sv/README.md) | [Tagalogų (Filipinų)](../tl/README.md) | [Tamilų](../ta/README.md) | [Tajų](../th/README.md) | [Turkų](../tr/README.md) | [Ukrainiečių](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamiečių](../vi/README.md)
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
#### Prisijunkite prie mūsų bendruomenės
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml4beginners/discord)
|
|
|
|
Turime Discord mokymų su AI seriją, sužinokite daugiau ir prisijunkite prie mūsų [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) nuo 2025 m. rugsėjo 18 d. iki 30 d. Čia gausite patarimų ir gudrybių, kaip naudoti GitHub Copilot duomenų mokslui.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Mašininis mokymasis pradedantiesiems - mokymo programa
|
|
|
|
> 🌍 Keliaukite po pasaulį, tyrinėdami mašininį mokymąsi per pasaulio kultūras 🌍
|
|
|
|
Microsoft Cloud Advocates džiaugiasi galėdami pasiūlyti 12 savaičių, 26 pamokų mokymo programą apie **mašininį mokymąsi**. Šioje mokymo programoje sužinosite apie tai, kas kartais vadinama **klasikiniu mašininiu mokymusi**, daugiausia naudojant Scikit-learn biblioteką ir vengiant giluminio mokymosi, kuris aptariamas mūsų [AI pradedantiesiems mokymo programoje](https://aka.ms/ai4beginners). Taip pat derinkite šias pamokas su mūsų ['Duomenų mokslas pradedantiesiems' mokymo programa](https://aka.ms/ds4beginners)!
|
|
|
|
Keliaukite su mumis po pasaulį, taikydami šiuos klasikinius metodus duomenims iš įvairių pasaulio vietų. Kiekviena pamoka apima prieš ir po pamokos testus, rašytines instrukcijas, kaip atlikti pamoką, sprendimą, užduotį ir dar daugiau. Mūsų projektinis mokymosi metodas leidžia mokytis kuriant, o tai yra patikrintas būdas įsisavinti naujus įgūdžius.
|
|
|
|
**✍️ Nuoširdus ačiū mūsų autoriams** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ir Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 Taip pat dėkojame mūsų iliustratoriams** Tomomi Imura, Dasani Madipalli ir Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 Ypatinga padėka 🙏 mūsų Microsoft Student Ambassador autoriams, recenzentams ir turinio kūrėjams**, ypač Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ir Snigdha Agarwal
|
|
|
|
**🤩 Papildoma padėka Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ir Vidushi Gupta už mūsų R pamokas!**
|
|
|
|
# Pradžia
|
|
|
|
Sekite šiuos žingsnius:
|
|
1. **Fork repo**: Spustelėkite "Fork" mygtuką viršutiniame dešiniajame šios puslapio kampe.
|
|
2. **Klonuokite repo**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [Raskite visus papildomus šios mokymo programos išteklius mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **Reikia pagalbos?** Peržiūrėkite mūsų [Trikčių šalinimo vadovą](TROUBLESHOOTING.md), kuriame rasite sprendimus dažniausiai pasitaikančioms problemoms, susijusioms su diegimu, nustatymu ir pamokų vykdymu.
|
|
|
|
**[Studentai](https://aka.ms/student-page)**, norėdami naudoti šią mokymo programą, nukopijuokite visą repo į savo GitHub paskyrą ir atlikite užduotis savarankiškai arba grupėje:
|
|
|
|
- Pradėkite nuo prieš paskaitą testo.
|
|
- Perskaitykite paskaitą ir atlikite veiklas, sustodami ir apmąstydami kiekvieną žinių patikrinimą.
|
|
- Stenkitės kurti projektus suprasdami pamokas, o ne tiesiog vykdydami sprendimo kodą; tačiau tas kodas yra prieinamas `/solution` aplankuose kiekvienoje projektinėje pamokoje.
|
|
- Atlikite po paskaitos testą.
|
|
- Atlikite iššūkį.
|
|
- Atlikite užduotį.
|
|
- Baigę pamokų grupę, apsilankykite [Diskusijų lentoje](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) ir "mokykitės garsiai", užpildydami atitinkamą PAT rubriką. 'PAT' yra pažangos vertinimo įrankis, rubrika, kurią užpildote, kad gilintumėte savo mokymąsi. Taip pat galite reaguoti į kitų PAT, kad mokytumėmės kartu.
|
|
|
|
> Tolimesniam mokymuisi rekomenduojame sekti šiuos [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) modulius ir mokymosi kelius.
|
|
|
|
**Mokytojai**, mes [įtraukėme keletą pasiūlymų](for-teachers.md), kaip naudoti šią mokymo programą.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Vaizdo įrašų apžvalgos
|
|
|
|
Kai kurios pamokos yra prieinamos kaip trumpi vaizdo įrašai. Visus juos galite rasti pamokose arba [ML pradedantiesiems grojaraštyje Microsoft Developer YouTube kanale](https://aka.ms/ml-beginners-videos), spustelėdami žemiau esančią nuotrauką.
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Susipažinkite su komanda
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**Gif sukūrė** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Spustelėkite aukščiau esančią nuotrauką, kad pamatytumėte vaizdo įrašą apie projektą ir žmones, kurie jį sukūrė!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Pedagogika
|
|
|
|
Kuriant šią mokymo programą, pasirinkome du pedagoginius principus: užtikrinti, kad ji būtų praktinė **projektinė** ir kad joje būtų **dažni testai**. Be to, ši mokymo programa turi bendrą **temą**, suteikiančią jai nuoseklumo.
|
|
|
|
Užtikrinant, kad turinys atitiktų projektus, procesas tampa įdomesnis studentams, o koncepcijų įsisavinimas sustiprėja. Be to, mažos rizikos testas prieš pamoką nukreipia studento dėmesį į mokymąsi, o antras testas po pamokos užtikrina dar didesnį įsisavinimą. Ši mokymo programa buvo sukurta taip, kad būtų lanksti ir įdomi, ją galima naudoti visą arba dalimis. Projektai prasideda nuo paprastų ir tampa vis sudėtingesni iki 12 savaičių ciklo pabaigos. Ši mokymo programa taip pat apima priedą apie realaus pasaulio ML taikymus, kuris gali būti naudojamas kaip papildomas kreditas arba diskusijų pagrindas.
|
|
|
|
> Raskite mūsų [Elgesio kodeksą](CODE_OF_CONDUCT.md), [Prisidėjimo](CONTRIBUTING.md), [Vertimo](TRANSLATIONS.md) ir [Trikčių šalinimo](TROUBLESHOOTING.md) gaires. Laukiame jūsų konstruktyvios grįžtamosios informacijos!
|
|
|
|
## Kiekviena pamoka apima
|
|
|
|
- pasirenkamą eskizą
|
|
- pasirenkamą papildomą vaizdo įrašą
|
|
- vaizdo įrašo apžvalgą (kai kurios pamokos)
|
|
- [prieš paskaitą apšilimo testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- rašytinę pamoką
|
|
- projektinėms pamokoms - žingsnis po žingsnio vadovus, kaip sukurti projektą
|
|
- žinių patikrinimus
|
|
- iššūkį
|
|
- papildomą skaitymą
|
|
- užduotį
|
|
- [po paskaitos testą](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
|
|
> **Pastaba apie kalbas**: Šios pamokos daugiausia parašytos Python kalba, tačiau daugelis jų taip pat yra prieinamos R kalba. Norėdami atlikti R pamoką, eikite į `/solution` aplanką ir ieškokite R pamokų. Jos apima .rmd plėtinį, kuris reiškia **R Markdown** failą, kurį galima apibrėžti kaip `kodo fragmentų` (R arba kitų kalbų) ir `YAML antraštės` (nurodančios, kaip formatuoti išvestis, pvz., PDF) įterpimą į `Markdown dokumentą`. Todėl tai yra puikus autorystės pagrindas duomenų mokslui, nes leidžia sujungti jūsų kodą, jo išvestį ir jūsų mintis, leidžiant jas užrašyti Markdown formatu. Be to, R Markdown dokumentai gali būti pateikiami tokiuose išvesties formatuose kaip PDF, HTML ar Word.
|
|
|
|
> **Pastaba apie testus**: Visi testai yra [Testų programos aplanke](../../quiz-app), iš viso 52 testai, kiekviename po tris klausimus. Jie yra susieti iš pamokų, tačiau testų programą galima paleisti vietoje; sekite instrukcijas `quiz-app` aplanke, kad paleistumėte vietoje arba įdiegtumėte Azure.
|
|
|
|
| Pamokos numeris | Tema | Pamokų grupavimas | Mokymosi tikslai | Susieta pamoka | Autorius |
|
|
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |
|
|
| 01 | Įvadas į mašininį mokymąsi | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite pagrindines mašininio mokymosi sąvokas | [Pamoka](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | Mašininio mokymosi istorija | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Sužinokite šios srities istoriją | [Pamoka](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen ir Amy |
|
|
| 03 | Teisingumas ir mašininis mokymasis | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokie svarbūs filosofiniai klausimai apie teisingumą, kuriuos studentai turėtų apsvarstyti kurdami ir taikydami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | Mašininio mokymosi technikos | [Įvadas](1-Introduction/README.md) | Kokias technikas ML tyrėjai naudoja kurdami ML modelius? | [Pamoka](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris ir Jen |
|
|
| 05 | Įvadas į regresiją | [Regresija](2-Regression/README.md) | Pradėkite naudoti Python ir Scikit-learn regresijos modeliams | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 06 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Vizualizuokite ir išvalykite duomenis pasiruošimui ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Sukurkite linijinius ir polinominius regresijos modelius | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen ir Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | Šiaurės Amerikos moliūgų kainos 🎃 | [Regresija](2-Regression/README.md) | Sukurkite logistinės regresijos modelį | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | Internetinė programėlė 🔌 | [Internetinė programėlė](3-Web-App/README.md) | Sukurkite internetinę programėlę, kad galėtumėte naudoti savo apmokytą modelį | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | Įvadas į klasifikaciją | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Išvalykite, paruoškite ir vizualizuokite savo duomenis; įvadas į klasifikaciją | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Įvadas į klasifikatorius | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Daugiau klasifikatorių | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen ir Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | Skani Azijos ir Indijos virtuvė 🍜 | [Klasifikacija](4-Classification/README.md) | Sukurkite rekomendacijų internetinę programėlę naudodami savo modelį | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | Įvadas į klasterizaciją | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Išvalykite, paruoškite ir vizualizuokite savo duomenis; įvadas į klasterizaciją | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | Nigerijos muzikos skonių tyrinėjimas 🎧 | [Klasterizacija](5-Clustering/README.md) | Tyrinėkite K-Means klasterizacijos metodą | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | Įvadas į natūralios kalbos apdorojimą ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Sužinokite pagrindus apie NLP kurdami paprastą botą | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | Dažnos NLP užduotys ☕️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Gilinkite savo NLP žinias suprasdami dažnas užduotis, susijusias su kalbos struktūromis | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | Vertimas ir nuotaikų analizė ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Vertimas ir nuotaikų analizė su Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių apžvalgomis 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | Romantiški Europos viešbučiai ♥️ | [Natūralios kalbos apdorojimas](6-NLP/README.md) | Nuotaikų analizė su viešbučių apžvalgomis 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Įvadas į laiko eilučių prognozavimą | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ Pasaulio energijos naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su ARIMA | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas naudojant ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ Pasaulio energijos naudojimas ⚡️ - laiko eilučių prognozavimas su SVR | [Laiko eilutės](7-TimeSeries/README.md) | Laiko eilučių prognozavimas naudojant Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | Įvadas į stiprinamąjį mokymąsi | [Stiprinamasis mokymasis](8-Reinforcement/README.md)| Įvadas į stiprinamąjį mokymąsi su Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | Padėkite Peteriui išvengti vilko! 🐺 | [Stiprinamasis mokymasis](8-Reinforcement/README.md)| Stiprinamasis mokymasis naudojant Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| Postscript | Tikrojo pasaulio ML scenarijai ir taikymas | [ML realiame pasaulyje](9-Real-World/README.md)| Įdomūs ir atskleidžiantys klasikinio ML taikymo pavyzdžiai | [Pamoka](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Komanda |
|
|
| Postscript | Modelių derinimas ML naudojant RAI prietaisų skydelį | [ML realiame pasaulyje](9-Real-World/README.md)| Modelių derinimas mašininio mokymosi srityje naudojant atsakingo AI prietaisų skydelio komponentus | [Pamoka](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [Raskite visus papildomus šio kurso išteklius mūsų Microsoft Learn kolekcijoje](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## Prieiga neprisijungus
|
|
|
|
Šią dokumentaciją galite naudoti neprisijungus naudodami [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fork'inkite šį repo, [įdiekite Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) savo vietiniame kompiuteryje, o tada repo šakniniame aplanke įveskite `docsify serve`. Svetainė bus pasiekiama per 3000 prievadą jūsų localhost: `localhost:3000`.
|
|
|
|
## PDF failai
|
|
|
|
Raskite mokymo programos PDF su nuorodomis [čia](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Kiti kursai
|
|
|
|
Mūsų komanda kuria ir kitus kursus! Peržiūrėkite:
|
|
|
|
- [Edge AI pradedantiesiems](https://aka.ms/edgeai-for-beginners)
|
|
- [AI agentai pradedantiesiems](https://aka.ms/ai-agents-beginners)
|
|
- [Generatyvus AI pradedantiesiems](https://aka.ms/genai-beginners)
|
|
- [Generatyvus AI pradedantiesiems .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
|
|
- [Generatyvus AI su JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
|
|
- [Generatyvus AI su Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
|
|
- [AI pradedantiesiems](https://aka.ms/ai-beginners)
|
|
- [Duomenų mokslas pradedantiesiems](https://aka.ms/datascience-beginners)
|
|
- [ML pradedantiesiems](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
- [Kibernetinis saugumas pradedantiesiems](https://github.com/microsoft/Security-101)
|
|
- [Web kūrimas pradedantiesiems](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
|
- [IoT pradedantiesiems](https://aka.ms/iot-beginners)
|
|
- [XR kūrimas pradedantiesiems](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
|
|
- [GitHub Copilot meistriškumas poriniam programavimui](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
|
|
- [GitHub Copilot meistriškumas C#/.NET programuotojams](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
|
|
- [Pasirinkite savo Copilot nuotykį](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
|
|
|
|
## Pagalbos gavimas
|
|
|
|
Jei susiduriate su sunkumais ar turite klausimų apie AI programėlių kūrimą, prisijunkite:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/discord)
|
|
|
|
Jei turite produktų atsiliepimų ar klaidų, apsilankykite:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Atsakomybės atsisakymas**:
|
|
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama profesionali žmogaus vertimo paslauga. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, kylančius dėl šio vertimo naudojimo. |