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54fc7b01e6
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@ -26,7 +26,7 @@ Explore the world of **Artificial Intelligence** (AI) with our 12-week, 24-lesso
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#### Supported via GitHub Action (Automated & Always Up-to-Date)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabic](./translations/ar/README.md) | [Bengali](./translations/bn/README.md) | [Bulgarian](./translations/bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./translations/my/README.md) | [Chinese (Simplified)](./translations/zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](./translations/zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](./translations/zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](./translations/zh-TW/README.md) | [Croatian](./translations/hr/README.md) | [Czech](./translations/cs/README.md) | [Danish](./translations/da/README.md) | [Dutch](./translations/nl/README.md) | [Estonian](./translations/et/README.md) | [Finnish](./translations/fi/README.md) | [French](./translations/fr/README.md) | [German](./translations/de/README.md) | [Greek](./translations/el/README.md) | [Hebrew](./translations/he/README.md) | [Hindi](./translations/hi/README.md) | [Hungarian](./translations/hu/README.md) | [Indonesian](./translations/id/README.md) | [Italian](./translations/it/README.md) | [Japanese](./translations/ja/README.md) | [Kannada](./translations/kn/README.md) | [Korean](./translations/ko/README.md) | [Lithuanian](./translations/lt/README.md) | [Malay](./translations/ms/README.md) | [Malayalam](./translations/ml/README.md) | [Marathi](./translations/mr/README.md) | [Nepali](./translations/ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](./translations/pcm/README.md) | [Norwegian](./translations/no/README.md) | [Persian (Farsi)](./translations/fa/README.md) | [Polish](./translations/pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](./translations/pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](./translations/pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](./translations/pa/README.md) | [Romanian](./translations/ro/README.md) | [Russian](./translations/ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](./translations/sr/README.md) | [Slovak](./translations/sk/README.md) | [Slovenian](./translations/sl/README.md) | [Spanish](./translations/es/README.md) | [Swahili](./translations/sw/README.md) | [Swedish](./translations/sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](./translations/tl/README.md) | [Tamil](./translations/ta/README.md) | [Telugu](./translations/te/README.md) | [Thai](./translations/th/README.md) | [Turkish](./translations/tr/README.md) | [Ukrainian](./translations/uk/README.md) | [Urdu](./translations/ur/README.md) | [Vietnamese](./translations/vi/README.md)
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[Arabic](./translations/ar/README.md) | [Bengali](./translations/bn/README.md) | [Bulgarian](./translations/bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](./translations/my/README.md) | [Chinese (Simplified)](./translations/zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](./translations/zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](./translations/zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](./translations/zh-TW/README.md) | [Croatian](./translations/hr/README.md) | [Czech](./translations/cs/README.md) | [Danish](./translations/da/README.md) | [Dutch](./translations/nl/README.md) | [Estonian](./translations/et/README.md) | [Finnish](./translations/fi/README.md) | [French](./translations/fr/README.md) | [German](./translations/de/README.md) | [Greek](./translations/el/README.md) | [Hebrew](./translations/he/README.md) | [Hindi](./translations/hi/README.md) | [Hungarian](./translations/hu/README.md) | [Indonesian](./translations/id/README.md) | [Italian](./translations/it/README.md) | [Japanese](./translations/ja/README.md) | [Kannada](./translations/kn/README.md) | [Khmer](./translations/km/README.md) | [Korean](./translations/ko/README.md) | [Lithuanian](./translations/lt/README.md) | [Malay](./translations/ms/README.md) | [Malayalam](./translations/ml/README.md) | [Marathi](./translations/mr/README.md) | [Nepali](./translations/ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](./translations/pcm/README.md) | [Norwegian](./translations/no/README.md) | [Persian (Farsi)](./translations/fa/README.md) | [Polish](./translations/pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](./translations/pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](./translations/pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](./translations/pa/README.md) | [Romanian](./translations/ro/README.md) | [Russian](./translations/ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](./translations/sr/README.md) | [Slovak](./translations/sk/README.md) | [Slovenian](./translations/sl/README.md) | [Spanish](./translations/es/README.md) | [Swahili](./translations/sw/README.md) | [Swedish](./translations/sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](./translations/tl/README.md) | [Tamil](./translations/ta/README.md) | [Telugu](./translations/te/README.md) | [Thai](./translations/th/README.md) | [Turkish](./translations/tr/README.md) | [Ukrainian](./translations/uk/README.md) | [Urdu](./translations/ur/README.md) | [Vietnamese](./translations/vi/README.md)
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> **Prefer to Clone Locally?**
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "de"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30",
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"translation_date": "2026-02-28T08:18:13+00:00",
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"original_hash": "12c8eb6bf0867d2f1c32daf613ac5b8b",
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"translation_date": "2026-04-06T15:35:07+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "de"
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},
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@ -12,24 +12,24 @@
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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# Künstliche Intelligenz für Anfänger – Ein Lehrplan
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# Künstliche Intelligenz für Anfänger - Ein Lehrplan
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| KI für Anfänger - _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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| AI For Beginners - _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen Kursprogramm mit 24 Lektionen! Es umfasst praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Tools wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
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Erkunden Sie die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen, 24-teiligen Lehrplan! Er beinhaltet praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Werkzeuge wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI.
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### 🌐 Unterstützung mehrerer Sprachen
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#### Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & Immer Aktuell)
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#### Unterstützt durch GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hongkong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Suaheli](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md)
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[Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Birmanisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (Vereinfacht)](../zh-CN/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinesisch (Traditionell, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaiisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../pt-BR/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thailändisch](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md)
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> **Möchtest du es lieber lokal klonen?**
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> **Bevorzugen Sie das lokale Klonen?**
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>
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> Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, die die Downloadgröße erheblich erhöhen. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwende Sparse Checkout:
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||||
> Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, wodurch die Downloadgröße erheblich zunimmt. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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@ -45,188 +45,188 @@ Entdecke die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> So erhältst du alles, was du benötigst, um den Kurs mit einem viel schnelleren Download abzuschließen.
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> So erhalten Sie alles, was Sie brauchen, um den Kurs zu absolvieren, mit einem viel schnelleren Download.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Wenn du zusätzliche Übersetzungssprachen wünschst, werden die unterstützten Sprachen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgelistet.**
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**Wenn Sie möchten, dass zusätzliche Übersetzungssprachen unterstützt werden, finden Sie diese [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Werde Teil der Community
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## Treten Sie der Community bei
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## Was du lernen wirst
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## Was Sie lernen werden
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**[Mindmap des Kurses](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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In diesem Lehrplan lernst du:
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In diesem Lehrplan lernen Sie:
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* Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerungen ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die im Kern moderner KI stehen. Wir werden die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen mit Code in zwei der beliebtesten Frameworks demonstrieren – [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org).
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||||
* **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln aktuelle Modelle, könnten aber bei State-of-the-Art etwas eingeschränkt sein.
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* Weniger populäre KI-Ansätze wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.
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* Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des "guten alten" symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerung ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die im Kern der modernen KI stehen. Wir veranschaulichen die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen mit Code in zwei der beliebtesten Frameworks - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln neuere Modelle, könnten aber im Bereich des neuesten Standes der Technik etwas eingeschränkt sein.
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* Weniger populäre KI-Ansätze, wie **Genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**.
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Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln:
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Was wir in diesem Lehrplan nicht abdecken:
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> [Finde alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn-Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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> [Finden Sie alle zusätzlichen Ressourcen zu diesem Kurs in unserer Microsoft Learn-Collection](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Geschäftsanwendungen der **KI im Business**. Ziehe in Betracht, den Lernpfad [Einführung in KI für Geschäftsbenutzer](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn zu absolvieren, oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Klassisches Machine Learning**, welches in unserem [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist.
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* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit Modulen von Microsoft Learn für [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natürliche Sprachverarbeitung](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und andere zu beginnen.
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* Spezifische ML-**Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Erwäge die Nutzung der Lernpfade [Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **Konversationelle KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Konversationelle KI-Lösungen erstellen](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und du kannst auch [diesen Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details lesen.
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* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.
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* Geschäftsanwendungen der **KI im Business**. Ziehen Sie in Betracht, den Lernpfad [Einführung in KI für Business-Nutzer](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) zu besuchen, entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Klassisches Machine Learning**, das in unserem [Machine Learning for Beginners Lehrplan](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist.
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* Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** gebaut sind. Hier empfehlen wir, mit Microsoft Learn Modulen für [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Natural Language Processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative KI mit Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** und anderen zu starten.
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* Spezifische ML-**Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Nutzen Sie die Lernpfade [Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) und [Maschinelles Lernen mit Azure Databricks erstellen und betreiben](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **Konversationelle KI** und **Chat Bots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Conversational AI-Lösungen erstellen](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und Sie können auch [diesen Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details lesen.
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* **Tiefe Mathematik** hinter Deep Learning. Hierfür empfehlen wir [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, welches auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist.
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Für eine sanfte Einführung in _KI in der Cloud_-Themen kannst du den Lernpfad [Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) in Betracht ziehen.
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Für eine sanfte Einführung in _KI in der Cloud_ empfehlen wir den Lernpfad [Erste Schritte mit künstlicher Intelligenz auf Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Inhalt
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| | Lektion Link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
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| | Unterrichtslink | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Kurs-Einrichtung](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Richte deine Entwicklungsumgebung ein](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [Kurs Einrichtung](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Richte deine Entwicklungsumgebung ein](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Einführung in KI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Einführung und Geschichte der KI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **Symbolische KI** |
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| 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Begriffsgraf](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Einführung in neuronale Netzwerke**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Konzeptgraph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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||||
| III | [**Einführung in neuronale Netze**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perzeptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
|
||||
| 04 | [Mehrlagiges Perzeptron und Erstellung unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Überanpassung](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Erkunden Sie Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 04 | [Mehrschichtiges Perzeptron und Erstellung unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Erkunde Computer Vision auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Einführung in Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Konvolutionale neuronale Netzwerke](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN-Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Vortrainierte Netzwerke und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 07 | [Convolutional Neural Networks](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN-Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Vorgefertigte Netzwerke und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) und [Trainingstricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencoder und VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Generative Adversarial Networks & Künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 10 | [Generative Adversariale Netzwerke & Künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Semantische Segmentierung. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Erkunden Sie natürliche Sprachverarbeitung auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Textrepräsentation. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Erkunde die Verarbeitung natürlicher Sprache auf Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Textrepräsentation. BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Semantische Wort-Einbettungen. Word2Vec und GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Sprachmodellierung. Training eigener Einbettungen](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Rekurrente neuronale Netzwerke](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Generative rekurrente Netzwerke](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 15 | [Sprachmodellierung. Eigene Einbettungen trainieren](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Rekurrente neuronale Netze](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Generative rekurrente Netze](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Benannte Entitätserkennung](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 19 | [Named Entity Recognition](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Große Sprachmodelle, Prompt-Programmierung und Few-Shot-Aufgaben](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Andere KI-Techniken** || |
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| 21 | [Genetische Algorithmen](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Tiefes Verstärkungslernen](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 22 | [Deep Reinforcement Learning](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Multi-Agenten-Systeme](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **KI-Ethik** | | |
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| 24 | [KI-Ethik und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Verantwortungsvolle KI Prinzipien](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| 24 | [KI-Ethik und verantwortungsbewusste KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Prinzipien für verantwortungsvolle KI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Multimodale Netzwerke, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [Multi-modale Netzwerke, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Jede Lektion enthält
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* Vorlesematerial
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* Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft frameworkspezifisch sind (**PyTorch** oder **TensorFlow**). Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher müssen Sie mindestens eine Version des Notebooks (entweder PyTorch oder TensorFlow) durchgehen, um das Thema zu verstehen.
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* **Labs**, die für einige Themen verfügbar sind und Ihnen die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem spezifischen Problem anzuwenden.
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* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen abdecken.
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* Vorab-Lesematerial
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* Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft spezifisch für das Framework (**PyTorch** oder **TensorFlow**) sind. Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material, daher muss man mindestens eine Version des Notebooks durchgehen (entweder PyTorch oder TensorFlow), um das Thema zu verstehen.
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* **Labs** zu einigen Themen, die dir die Möglichkeit geben, das Gelernte an einem spezifischen Problem anzuwenden.
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* Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)-Modulen, die verwandte Themen behandeln.
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## Erste Schritte
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### 🎯 Neu bei KI? Beginnen Sie hier!
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### 🎯 Neu in KI? Hier anfangen!
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Wenn Sie völlig neu in der KI sind und schnelle, praktische Beispiele möchten, schauen Sie sich unsere [**Einsteigerfreundlichen Beispiele**](./examples/README.md) an! Diese beinhalten:
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Wenn du komplett neu in KI bist und schnelle, praktische Beispiele möchtest, schau dir unsere [**Einsteigerfreundlichen Beispiele**](./examples/README.md) an! Diese beinhalten:
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- 🌟 **Hello AI World** – Ihr erstes KI-Programm (Mustererkennung)
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- 🧠 **Einfaches neuronales Netzwerk** – Erstellen Sie ein neuronales Netzwerk von Grund auf
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- 🖼️ **Bildklassifikator** – Klassifizieren Sie Bilder mit ausführlichen Kommentaren
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- 💬 **Textstimmung** – Analysieren Sie positive/negative Texte
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- 🌟 **Hello AI World** – Dein erstes KI-Programm (Mustererkennung)
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- 🧠 **Einfache neuronale Netzwerke** – Baue ein neuronales Netzwerk von Grund auf
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- 🖼️ **Bildklassifizierer** – Klassifiziere Bilder mit ausführlichen Kommentaren
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- 💬 **Text-Sentiment** – Analysiere positiven/negativen Text
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Diese Beispiele sollen Ihnen helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor Sie sich in den gesamten Lehrplan vertiefen.
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Diese Beispiele wurden entworfen, um dir KI-Konzepte zu vermitteln, bevor du in das vollständige Curriculum eintauchst.
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### 📚 Setup des vollständigen Lehrplans
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### 📚 Einrichtung des vollständigen Curriculums
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- Wir haben eine [Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, die Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine [Lehrplan-Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt!
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- Wie man den Code in VSCode oder einem Codespace [ausführt](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- Wir haben eine [Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, die dir beim Einrichten deiner Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte gibt es ebenfalls eine [Curriculum-Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Wie man [den Code in VSCode oder Codespace ausführt](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Führen Sie diese Schritte aus:
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Folge diesen Schritten:
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Repository forken: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Fork“ oben rechts auf dieser Seite.
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Repository forken: Klicke auf den „Fork“-Button oben rechts auf dieser Seite.
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Repository klonen: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Vergessen Sie nicht, dieses Repo zu bewerten (🌟), um es später leichter zu finden.
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Vergiss nicht, dieses Repo mit einem Stern (🌟) zu markieren, damit du es später leichter findest.
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## Treffen Sie andere Lernende
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## Triff andere Lernende
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Treten Sie unserem [offiziellen AI Discord-Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen, sich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
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Tritt unserem [offiziellen AI Discord Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende, die diesen Kurs absolvieren, kennenzulernen, dich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fragen während des Aufbaus haben, besuchen Sie unser [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)
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Wenn du Produkt-Feedback oder Fragen während des Entwickelns hast, besuche unser [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum).
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## Quizze
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> **Eine Anmerkung zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Quiz-app-Ordner unter etc\quiz-app oder [online hier](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sie sind von den Lektionen verlinkt, die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folgen Sie den Anweisungen im `quiz-app` Ordner. Sie werden nach und nach lokalisiert.
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> **Hinweis zu Quizzen**: Alle Quizze befinden sich im Ordner Quiz-app in etc\quiz-app, oder [Online Hier](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sie sind in den Lektionen verlinkt. Die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder auf Azure bereitgestellt werden; folge den Anweisungen im `quiz-app`-Ordner. Die Quizze werden nach und nach lokalisiert.
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## Hilfe erwünscht
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## Unterstützung erwünscht
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Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstellen Sie ein Issue oder einen Pull Request.
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Hast du Vorschläge oder Fehler in Rechtschreibung oder Code gefunden? Erstelle ein Issue oder einen Pull Request.
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## Besonderer Dank
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* **✍️ Hauptautor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Herausgeber:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Sketchnote-Illustratorin:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Quiz-Erstellerin:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Hauptmitwirkende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✅ Quiz-Ersteller:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Kern-Mitwirkende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Andere Lehrpläne
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## Weitere Curricula
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Unser Team erstellt weitere Lehrpläne! Schauen Sie sich an:
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Unser Team entwickelt weitere Curricula! Sieh dir an:
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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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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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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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[](https://github.com/microsoft/langchain-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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[](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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### Generative KI-Serie
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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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### Generative AI Reihe
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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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### Kernlernen
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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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### Kernlernung
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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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### Copilot-Serie
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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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### Copilot Reihe
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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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## Hilfe erhalten
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## Hilfe bekommen
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Wenn Sie feststecken oder Fragen beim Erstellen von KI-Anwendungen haben. Schließen Sie sich anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP an. Es ist eine unterstützende Community, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
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Wenn du feststeckst oder Fragen zum Entwickeln von KI-Anwendungen hast, tritt Gleichgesinnten und erfahrenen Entwicklern in Diskussionen über MCP bei. Es ist eine unterstützende Community, wo Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Wenn Sie Produktfeedback oder Fehler während des Aufbaus haben, besuchen Sie:
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Wenn du Produkt-Feedback oder Fehler beim Entwickeln hast, besuche:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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**Haftungsausschluss**:
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Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, weisen wir darauf hin, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache gilt als maßgebliche Quelle. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die durch die Nutzung dieser Übersetzung entstehen.
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**Haftungsausschluss**:
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Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir auf Genauigkeit achten, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ursprungssprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "es"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30",
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"language_code": "es"
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| AI For Beginners - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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¡Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es amigable para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como ética en IA
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| IA Para Principiantes - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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¡Explora el mundo de la **Inteligencia Artificial** (IA) con nuestro currículo de 12 semanas y 24 lecciones! Incluye lecciones prácticas, cuestionarios y laboratorios. El currículo es amigable para principiantes y cubre herramientas como TensorFlow y PyTorch, así como ética en IA.
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### 🌐 Soporte Multilingüe
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#### Soportado vía GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado)
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#### Compatible mediante GitHub Action (Automatizado y Siempre Actualizado)
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[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](../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)](../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](./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)
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[Árabe](../ar/README.md) | [Bengalí](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md) | [Chino (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chino (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chino (Tradicional, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Chino (Tradicional, Taiwán)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Checo](../cs/README.md) | [Danés](../da/README.md) | [Holandés](../nl/README.md) | [Estonio](../et/README.md) | [Finlandés](../fi/README.md) | [Francés](../fr/README.md) | [Alemán](../de/README.md) | [Griego](../el/README.md) | [Hebreo](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonesio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonés](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Jemer](../km/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malayo](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Maratí](../mr/README.md) | [Nepalí](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Noruego](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polaco](../pl/README.md) | [Portugués (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Portugués (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumano](../ro/README.md) | [Ruso](../ru/README.md) | [Serbio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Español](./README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalo (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandés](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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> **¿Prefieres clonar localmente?**
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> **¿Prefieres Clonar Localmente?**
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>
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> Este repositorio incluye más de 50 traducciones de idiomas, lo que incrementa significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin las traducciones, usa sparse checkout:
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> Este repositorio incluye traducciones en más de 50 idiomas lo que aumenta significativamente el tamaño de la descarga. Para clonar sin traducciones, usa la extracción dispersa:
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>
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> **Bash / macOS / Linux:**
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> ```bash
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@ -46,10 +45,10 @@
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> Esto te dará todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida.
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> Esto te proporciona todo lo necesario para completar el curso con una descarga mucho más rápida.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Si deseas que se soporten idiomas adicionales, estos están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Si deseas que se agreguen idiomas de traducción adicionales, estos están listados [aquí](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Únete a la Comunidad
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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@ -60,34 +59,34 @@
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En este currículo, aprenderás:
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* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el "antiguo y bueno" enfoque simbólico con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neuronales** y **Aprendizaje Profundo**, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes usando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
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||||
* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes, aunque puede que no estén completamente al día con el estado del arte.
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* Enfoques de IA menos populares, como **Algoritmos Genéticos** y **Sistemas Multi-Agente**.
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* Diferentes enfoques de la Inteligencia Artificial, incluyendo el "clásico" enfoque simbólico con **Representación del Conocimiento** y razonamiento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neuronales** y **Aprendizaje Profundo**, que están en el núcleo de la IA moderna. Ilustraremos los conceptos detrás de estos temas importantes utilizando código en dos de los frameworks más populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) y [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquitecturas Neuronales** para trabajar con imágenes y texto. Cubriremos modelos recientes aunque puede que falte algo del estado del arte más actual.
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* Enfoques menos populares de IA, como **Algoritmos Genéticos** y **Sistemas Multi-Agente**.
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Lo que no cubriremos en este currículo:
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> [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección de Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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> [Encuentra todos los recursos adicionales para este curso en nuestra colección Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Casos de negocio de usar **IA en los Negocios**. Considera tomar la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o [Escuela de Negocios de IA](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Casos de negocio para usar **IA en los negocios**. Considera tomar la ruta de aprendizaje [Introducción a la IA para usuarios de negocios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) en Microsoft Learn, o la [Escuela de Negocios de IA](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desarrollada en cooperación con [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Aprendizaje Automático Clásico**, que está bien descrito en nuestro [Currículo de Aprendizaje Automático para Principiantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Aplicaciones prácticas de IA construidas usando **[Servicios Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto, recomendamos que comiences con los módulos de Microsoft Learn para [visión](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
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* **Frameworks específicos de ML en la Nube**, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Construir y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construir y operar soluciones de aprendizaje automático con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** y **Chat Bots**. Existe una ruta de aprendizaje separada [Crear soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes consultar [esta publicación en blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles.
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* **Matemáticas Profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Aplicaciones prácticas de IA construidas usando **[Servicios Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para esto recomendamos comenzar con los módulos de Microsoft Learn para [visión](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [procesamiento de lenguaje natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** y otros.
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* **Frameworks específicos de ML en la Nube**, como [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera usar las rutas de aprendizaje [Construye y opera soluciones de aprendizaje automático con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) y [Construye y opera soluciones de aprendizaje automático con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* **IA Conversacional** y **Chat Bots**. Existe una ruta de aprendizaje separada [Crear soluciones de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), y también puedes referirte a [este blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para más detalles.
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* **Matemáticas Profundas** detrás del aprendizaje profundo. Para esto recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville, que también está disponible en línea en [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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||||
Para una introducción suave a temas de _IA en la Nube_ puedes considerar tomar la ruta de aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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Para una introducción suave a los temas de _IA en la Nube_ puedes considerar tomar la Ruta de Aprendizaje [Comienza con inteligencia artificial en Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Contenido
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| | Enlace de la Lección | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratorio |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu entorno de desarrollo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [Configuración del Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura tu Entorno de Desarrollo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introducción a la IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introducción e Historia de la IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Simbólica** |
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| 02 | [Representación del Conocimiento y Sistemas Expertos](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemas Expertos](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontología](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo de Conceptos](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introducción a Redes Neuronales**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| III | [**Introducción a las Redes Neuronales**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptrón](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Cuaderno](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptrón Multicapa y Creación de nuestro propio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Cuaderno](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introducción a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) y Sobreajuste](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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@ -101,63 +100,63 @@ Para una introducción suave a temas de _IA en la Nube_ puedes considerar tomar
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| 12 | [Segmentación Semántica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Procesamiento de Lenguaje Natural**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorar Procesamiento de Lenguaje Natural en Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Representación de Texto. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embeddings de palabras semánticos. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelado de Lenguaje. Entrenando tus propios embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 14 | [Incrustaciones semánticas de palabras. Word2Vec y GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modelado de Lenguaje. Entrenando tus propias incrustaciones](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Redes Neuronales Recurrentes](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Redes Recurrentes Generativas](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Reconocimiento de Entidades Nombradas](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Modelos de Lenguaje Grandes, Programación de Prompts y Tareas con Pocos Ejemplos](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| 20 | [Modelos de Lenguaje Grandes, Programación de Prompt y Tareas Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Otras Técnicas de IA** || |
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| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Cuaderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizaje por Refuerzo Profundo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemas Multiagente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| 22 | [Aprendizaje Profundo por Refuerzo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Laboratorio](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Sistemas Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Ética en IA** | | |
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| 24 | [Ética en IA e IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principios de IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Redes Multimodales, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [Redes Multi-Modales, CLIP y VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Cuaderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Cada lección contiene
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* Material de lectura previa
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* Cuadernos Jupyter ejecutables, que a menudo son específicos del framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
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* **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te dan la oportunidad de intentar aplicar el material aprendido a un problema específico.
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* Cuadernos Jupyter ejecutables, que a menudo son específicos para el framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). El cuaderno ejecutable también contiene mucho material teórico, por lo que para entender el tema necesitas revisar al menos una versión del cuaderno (ya sea PyTorch o TensorFlow).
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* **Laboratorios** disponibles para algunos temas, que te brindan la oportunidad de intentar aplicar el material que has aprendido a un problema específico.
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* Algunas secciones contienen enlaces a módulos de [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cubren temas relacionados.
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## Comenzando
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### 🎯 ¿Nuevo en IA? ¡Empieza aquí!
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Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos rápidos y prácticos, consulta nuestros [**Ejemplos para Principiantes**](./examples/README.md). Estos incluyen:
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Si eres completamente nuevo en IA y quieres ejemplos prácticos y rápidos, consulta nuestros [**Ejemplos para principiantes**](./examples/README.md). Estos incluyen:
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- 🌟 **Hola Mundo IA** - Tu primer programa de IA (reconocimiento de patrones)
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- 🧠 **Red Neuronal Simple** - Construye una red neuronal desde cero
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- 🖼️ **Clasificador de Imágenes** - Clasifica imágenes con comentarios detallados
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- 💬 **Análisis de Sentimiento de Texto** - Analiza texto positivo/negativo
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- 💬 **Sentimiento de Texto** - Analiza texto positivo/negativo
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Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a entender conceptos de IA antes de profundizar en el currículo completo.
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Estos ejemplos están diseñados para ayudarte a comprender los conceptos de IA antes de sumergirte en el plan completo.
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### 📚 Configuración completa del currículo
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### 📚 Configuración del Currículo Completo
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- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md).
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- Cómo [Ejecutar el código en VSCode o Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- Hemos creado una [lección de configuración](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ayudarte a configurar tu entorno de desarrollo. - Para educadores, también hemos creado una [lección de configuración del currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) para ustedes.
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- Cómo [Ejecutar el código en VSCode o en un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Sigue estos pasos:
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Haz un fork del repositorio: haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
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Bifurca el Repositorio: Haz clic en el botón "Fork" en la esquina superior derecha de esta página.
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Clona el repositorio: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Clona el Repositorio: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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No olvides darle estrella (🌟) a este repositorio para encontrarlo más fácilmente después.
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## Conoce a otros estudiantes
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Únete a nuestro [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conocer y conectar con otros estudiantes que están tomando este curso y obtener apoyo.
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Únete a nuestro [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conocer y conectar con otros estudiantes que están tomando este curso y obtener soporte.
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Si tienes comentarios o preguntas sobre el producto mientras construyes, visita nuestro [Foro de Desarrolladores de Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Si tienes comentarios sobre el producto o preguntas mientras construyes, visita nuestro [Foro de desarrolladores de Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Cuestionarios
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## Cuestionarios
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> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [En línea Aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/). Están vinculados desde dentro de las lecciones; la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o desplegarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Se están localizando gradualmente.
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> **Una nota sobre los cuestionarios**: Todos los cuestionarios están contenidos en la carpeta Quiz-app en etc\quiz-app, o [en línea aquí](https://ff-quizzes.netlify.app/). Están vinculados desde las lecciones, la aplicación de cuestionarios puede ejecutarse localmente o implementarse en Azure; sigue las instrucciones en la carpeta `quiz-app`. Están siendo traducidos gradualmente.
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## Se busca ayuda
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@ -165,59 +164,59 @@ Si tienes comentarios o preguntas sobre el producto mientras construyes, visita
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## Agradecimientos especiales
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **✍️ Autor principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Ilustrador de Sketchnotes:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creador de Cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores Principales:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **🎨 Ilustradora de notas visuales:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creador de cuestionarios:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores principales:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Otros Currículos
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## Otros currículos
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¡Nuestro equipo produce otros currículos! Mira:
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¡Nuestro equipo produce otros currículos! Consulta:
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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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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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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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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agentes
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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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[](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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### Serie 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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[](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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### Aprendizaje Básico
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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://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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### Serie Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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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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## Obtener ayuda
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Si te quedas atascado o tienes alguna pregunta sobre la construcción de aplicaciones de IA, únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en discusiones sobre MCP. Es una comunidad solidaria donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
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Si te quedas atascado o tienes preguntas sobre cómo construir aplicaciones de IA. Únete a otros estudiantes y desarrolladores experimentados en conversaciones sobre MCP. Es una comunidad solidaria donde las preguntas son bienvenidas y el conocimiento se comparte libremente.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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@ -228,6 +227,6 @@ Si tienes comentarios sobre el producto o errores mientras construyes, visita:
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**Descargo de responsabilidad**:
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.
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**Aviso legal**:
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Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea derivada del uso de esta traducción.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "fr"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "9eaca839b0b3f6d7f0a195fd33cebd30",
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"translation_date": "2026-02-28T08:15:36+00:00",
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"original_hash": "12c8eb6bf0867d2f1c32daf613ac5b8b",
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"translation_date": "2026-04-06T15:30:45+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "fr"
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},
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@ -16,20 +16,21 @@
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| AI For Beginners - _Sketchnote par [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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| IA Pour Débutants - _Sketchnote par [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il inclut des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
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Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il comprend des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
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### 🌐 Support Multilingue
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#### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à Jour)
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#### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgare](../bg/README.md) | [Birman (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinois (Simplifié)](../zh-CN/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Macao)](../zh-MO/README.md) | [Chinois (Traditionnel, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croate](../hr/README.md) | [Tchèque](../cs/README.md) | [Danois](../da/README.md) | [Néerlandais](../nl/README.md) | [Estonien](../et/README.md) | [Finnois](../fi/README.md) | [Français](./README.md) | [Allemand](../de/README.md) | [Grec](../el/README.md) | [Hébreu](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hongrois](../hu/README.md) | [Indonésien](../id/README.md) | [Italien](../it/README.md) | [Japonais](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Coréen](../ko/README.md) | [Lituanien](../lt/README.md) | [Malais](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Népalais](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeria](../pcm/README.md) | [Norvégien](../no/README.md) | [Persan (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonais](../pl/README.md) | [Portugais (Brésil)](../pt-BR/README.md) | [Portugais (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Pendjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Roumain](../ro/README.md) | [Russe](../ru/README.md) | [Serbe (Cyrillique)](../sr/README.md) | [Slovaque](../sk/README.md) | [Slovène](../sl/README.md) | [Espagnol](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Suédois](../sv/README.md) | [Tagalog (Philippin)](../tl/README.md) | [Tamoul](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thaï](../th/README.md) | [Turc](../tr/README.md) | [Ukrainien](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamien](../vi/README.md)
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[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](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](./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)
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> **Préférez cloner localement ?**
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> Ce dépôt inclut plus de 50 traductions de langues ce qui augmente considérablement la taille du téléchargement. Pour cloner sans traductions, utilisez le sparse checkout :
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> **Bash / macOS / Linux :**
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@ -48,7 +49,7 @@ Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme d
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> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Si vous souhaitez que d'autres langues de traduction soient ajoutées, les langues prises en charge sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**Si vous souhaitez que d'autres langues soient prises en charge, elles sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Rejoignez la Communauté
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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@ -59,169 +60,169 @@ Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme d
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Dans ce programme, vous apprendrez :
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* Différentes approches de l'intelligence artificielle, y compris l'approche symbolique "classique" avec la **représentation des connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* Les **réseaux de neurones** et **l'apprentissage profond**, qui sont au cœur de l'IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants en codant dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
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* Les **architectures neuronales** pour travailler avec les images et le texte. Nous couvrirons les modèles récents, même si cela peut manquer un peu des dernières avancées.
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* Les approches IA moins populaires, comme les **algorithmes génétiques** et les **systèmes multi-agents**.
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* Différentes approches de l’Intelligence Artificielle, y compris l’approche symbolique "classique" avec la **Représentation des connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* Les **Réseaux de Neurones** et **l’Apprentissage Profond**, qui sont au cœur de l’IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants à l’aide de code dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
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* Les **Architectures Neuronales** pour travailler avec des images et du texte. Nous couvrirons des modèles récents mais pourrions être un peu en retard sur l’état de l’art.
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* Des approches d’IA moins populaires, comme les **Algorithmes Génétiques** et les **Systèmes Multi-Agents**.
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Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :
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> [Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Les cas d'utilisation de l’**IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en coopération avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Le **Machine Learning classique**, bien décrit dans notre programme [Machine Learning for Beginners](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Les applications pratiques d’IA construites en utilisant les **[Services cognitifs](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et autres.
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* Les **frameworks cloud spécifiques au ML**, tels que [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours [Créer et exploiter des solutions de ML avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Créer et exploiter des solutions ML avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* L’**IA conversationnelle** et les **chatbots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d’IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), et vous pouvez aussi consulter [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
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* Les **mathématiques approfondies** derrière l'apprentissage profond. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) d’Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, disponible également en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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* Les cas d’utilisation de **l’IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en collaboration avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Le **Machine Learning Classique**, qui est bien décrit dans notre [Programme Machine Learning pour débutants](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Les applications pratiques d’IA construites à l’aide des **[Services Cognitifs](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous vous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[l’IA générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et d’autres.
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* Les **Frameworks Cloud spécifiques au ML**, tels que [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours d’apprentissage [Construire et exploiter des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Construire et exploiter des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* L’**IA conversationnelle** et les **Chat Bots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d’IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), et vous pouvez également vous référer à [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
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* Les **Mathématiques Approfondies** derrière l’apprentissage profond. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, disponible aussi en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Pour une introduction en douceur aux thèmes de _l'IA dans le cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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Pour une introduction douce aux sujets _IA sur le Cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Contenu
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| | Lien de la Leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| | Lien de la leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configuration du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurez votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduction à l'IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduction et histoire de l'IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| 0 | [Configuration du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurer votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduction à l’IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduction et histoire de l’IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Symbolique** |
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| 02 | [Représentation des Connaissances et Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de Concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introduction aux Réseaux Neuronaux**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multicouche et Création de notre propre Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introduction aux Frameworks (PyTorch/TensorFlow) et Sur-apprentissage](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Vision par Ordinateur**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explorez la Vision par Ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introduction à la Vision par Ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| III | [**Introduction aux Réseaux de Neurones**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multi-Couches et Création de notre propre Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introduction aux Frameworks (PyTorch/TensorFlow) et surapprentissage](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Vision par Ordinateur**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Explorer la Vision par Ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introduction à la Vision par Ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Carnet](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Réseaux Neuronaux Convolutifs](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architectures CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Réseaux Pré-entraînés et Apprentissage par Transfert](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d'Entraînement](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencodeurs et VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Réseaux Adverses Génératifs & Transfert de Style Artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 09 | [Autoencodeurs et VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Réseaux Antagonistes Génératifs & Transfert de Style Artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Détection d'Objets](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentation Sémantique. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
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| V | [**Traitement du Langage Naturel**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorez le Traitement du Langage Naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Représentation de texte. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Incorporations sémantiques de mots. Word2Vec et GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modélisation du Langage. Entraîner ses propres embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| V | [**Traitement du Langage Naturel**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Explorer le Traitement du Langage Naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Représentation de Texte. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
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| 14 | [Embeddings Sémantiques. Word2Vec et GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
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| 15 | [Modélisation du Langage. Entraîner vos propres embeddings](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Réseaux Neuronaux Récurrents](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
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| 17 | [Réseaux Récurrents Génératifs](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
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| 19 | [Reconnaissance d'Entités Nommées](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Grands Modèles de Langage, Programmation par Prompts et Tâches Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| 20 | [Grands Modèles de Langage, Programmation de Prompt et Tâches Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Autres Techniques d'IA** || |
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| 21 | [Algorithmes Génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 21 | [Algorithmes Génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Carnet](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Apprentissage par Renforcement Profond](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Systèmes Multi-Agents](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Éthique de l'IA** | | |
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| 24 | [Éthique de l'IA et IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn : Principes de l'IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Réseaux Multi-Modaux, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 24 | [Éthique de l'IA et IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principes pour une IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Compléments** | | |
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| 25 | [Réseaux Multi-Modalités, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Carnet](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Chaque leçon contient
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* Matériel de pré-lecture
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* Carnets Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le carnet exécutable contient également beaucoup de matériel théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez parcourir au moins une version du carnet (soit PyTorch, soit TensorFlow).
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* **Laboratoires** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'occasion d'essayer d'appliquer le matériel que vous avez appris à un problème spécifique.
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* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets connexes.
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* Notebooks Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le notebook exécutable contient également beaucoup de contenu théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez suivre au moins une version du notebook (soit PyTorch soit TensorFlow).
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* **Laboratoires** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'opportunité d'essayer d'appliquer le matériel appris à un problème spécifique.
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* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets liés.
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## Commencer
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## Démarrage
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### 🎯 Nouveau en IA ? Commencez ici !
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Si vous êtes complètement novice en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples adaptés aux débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
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Si vous êtes complètement nouveau en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples adaptés aux débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
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- 🌟 **Hello AI World** - Votre premier programme d'IA (reconnaissance de motifs)
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- 🧠 **Réseau de neurones simple** - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro
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- 🖼️ **Classificateur d'images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
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- 💬 **Analyse du sentiment du texte** - Analysez les textes positifs/négatifs
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- 🌟 **Bonjour Monde IA** - Votre premier programme IA (reconnaissance de motifs)
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- 🧠 **Réseau de Neurones Simple** - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro
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- 🖼️ **Classificateur d’Images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
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- 💬 **Analyse de Sentiment de Texte** - Analyse des textes positifs/négatifs
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Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts de l'IA avant de plonger dans le programme complet.
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Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d’IA avant d’aborder le programme complet.
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### 📚 Configuration du programme complet
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### 📚 Configuration complète du programme
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- Nous avons créé une [leçon d'installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement.
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- Pour les éducateurs, nous avons également créé une [leçon de configuration du programme](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) !
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- Comment [exécuter le code dans VSCode ou un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- Pour les éducateurs, nous avons également créé une [leçon de configuration des programmes](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) !
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- Comment [exécuter le code dans VSCode ou un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Suivez ces étapes :
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Forker le dépôt : cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
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Forker le dépôt : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
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Cloner le dépôt : `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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N'oubliez pas de mettre une étoile (🌟) à ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
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N’oubliez pas d’étoiler (🌟) ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
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## Rencontrez d'autres apprenants
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## Rencontrez d’autres apprenants
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Rejoignez notre [serveur Discord officiel AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d'autres apprenants suivant ce cours et obtenir de l'aide.
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Rejoignez notre [serveur Discord officiel de l’IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d’autres apprenants suivant ce cours et obtenir du soutien.
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Si vous avez des retours produit ou des questions pendant votre apprentissage, visitez notre [Forum développeurs Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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Si vous avez des retours sur le produit ou des questions lors de la création, visitez notre [forum développeur Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Quiz
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> **Une note au sujet des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/) Ils sont liés depuis les leçons, l'application quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement localisés.
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> **Une note à propos des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/). Ils sont liés depuis les leçons, le quiz app peut être lancé localement ou déployé sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement traduits.
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## Appel à contribution
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## Besoin d’aide
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Avez-vous des suggestions ou avez-vous trouvé des fautes d’orthographe ou des erreurs dans le code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.
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Avez-vous des suggestions ou trouvé des erreurs d’orthographe ou de code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.
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## Remerciements particuliers
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## Remerciements spéciaux
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* **✍️ Auteur principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Éditeur:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratrice Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Créateurs de quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contributeurs principaux:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✍️ Auteur principal :** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Éditeur :** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratrice de sketchnotes :** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Créateur de quiz :** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contributeurs principaux :** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Autres programmes
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Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez :
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Notre équipe produit d’autres programmes ! Découvrez :
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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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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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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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[](https://github.com/microsoft/langchain-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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### 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 IA Générative
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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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### Série IA Générative
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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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### Apprentissage fondamental
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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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### Apprentissage Fondamental
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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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### 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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## Obtenir de l'aide
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## Obtenir de l’aide
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Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés dans les discussions sur MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont bienvenues et où les connaissances sont librement partagées.
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Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d’applications IA. Rejoignez d’autres apprenants et développeurs expérimentés dans des discussions sur MCP. C’est une communauté de soutien où les questions sont bienvenues et les connaissances partagées librement.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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Si vous avez des retours produit ou des erreurs lors de la création, visitez :
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Si vous avez des retours sur le produit ou des erreurs lors de la création, visitez :
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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@ -229,5 +230,5 @@ Si vous avez des retours produit ou des erreurs lors de la création, visitez :
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**Avertissement** :
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Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforçons d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatisées peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d’origine doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, une traduction professionnelle réalisée par un humain est recommandée. Nous ne saurions être tenus responsables des malentendus ou interprétations erronées résultant de l’utilisation de cette traduction.
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Ce document a été traduit à l’aide du service de traduction automatique [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Bien que nous nous efforcions d’assurer l’exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue native doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, une traduction professionnelle humaine est recommandée. Nous ne sommes pas responsables des malentendus ou des mauvaises interprétations résultant de l’utilisation de cette traduction.
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