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"language_code": "bn"
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"README.md": {
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"language_code": "bn"
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},
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@ -12,213 +12,213 @@
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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# আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ফর বিগিনার্স - একটি কারিকুলাম
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# নবীনদের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা - একটি পাঠ্যক্রম
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| AI For Beginners - _স্কেচনোট দ্বারাঃ [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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| নবীনদের জন্য AI - _স্কেচনোট [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) এর দ্বারা_ |
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আমাদের ১২ সপ্তাহ, ২৪টি পাঠের কারিকুলামের মাধ্যমে **কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা** (AI)-এর জগৎ আবিষ্কার করুন! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। কারিকুলামটি শিখতে সুবিধাজনক এবং এটি TensorFlow ও PyTorch এর মতো সরঞ্জাম এবং AI নৈতিকতা জুড়ে কভার করে।
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আমাদের ১২ সপ্তাহের, ২৪টি পাঠের পাঠ্যক্রমের মাধ্যমে **কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা** (AI) এর জগৎ অন্বেষণ করুন! এতে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। পাঠ্যক্রমটি নবীনদের জন্য বানানো হয়েছে এবং এতে TensorFlow ও PyTorch এর মতো টুল এবং AI-তে নৈতিকতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
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### 🌐 বহুভাষিক সমর্থন
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### 🌐 বহুভাষী সমর্থন
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#### গিটহাব অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা আপডেটেড)
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#### GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় এবং সর্বদা হালনাগাদ)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](./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](../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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> **লোকালি ক্লোন করতে চান?**
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> **স্থানীয়ভাবে ক্লোন করতে ইচ্ছুক?**
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> এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ রয়েছে যা ডাউনলোড সাইজ খুব বেড়ে যায়। অনুবাদগুলো ছাড়া ক্লোন করতে sparse checkout ব্যবহার করুন:
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> এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা ডাউনলোড সাইজ অনেক বৃদ্ধি করে। অনুবাদ ছাড়া ক্লোন করতে স্পার্স চেকআউট ব্যবহার করুন:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> এতে আপনি কোর্সটি সম্পন্ন করতে প্রয়োজনীয় সবকিছু অনেক দ্রুত ডাউনলোড করতে পারবেন।
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> এটি আপনাকে কোর্স সম্পন্ন করার জন্য যা কিছু প্রয়োজন তা দ্রুত ডাউনলোডে দেবে।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**আপনি যদি আরও অনুবাদের পক্ষে থাকেন, সমর্থিত ভাষাগুলো এখানে তালিকাভুক্ত আছে [link](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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**আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদ ভাষা চান, সেগুলি এখানে তালিকাভুক্ত আছে [এখানে](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## কমিউনিটিতে যোগ দিন
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## আপনি কী শিখবেন
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## আপনি কি শিখবেন
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**[কোর্সের মাইন্ডম্যাপ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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এই কারিকুলামে আপনি শিখবেন:
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এই পাঠ্যক্রমে আপনি শিখবেন:
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* কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরানো ভাল" প্রতীকি পদ্ধতি **জ্ঞান উপস্থাপন** ও যুক্তিবিদ্যা সহ ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))।
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* **নিউরাল নেটওয়ার্ক** এবং **ডিপ লার্নিং**, যা আধুনিক AI এর মূল। আমরা দুটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্কে - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) এবং [PyTorch](http://pytorch.org) - কোড ব্যবহার করে এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির পেছনের ধারণা উপস্থাপন করব।
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* চিত্র ও পাঠ্যের জন্য **নিউরাল স্থাপত্য**। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলি আলোচনা করব, কিন্তু হতে পারে আরও আধুনিক কিছু কম থাকবে।
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* কম পরিচিত AI পদ্ধতি, যেমন **জেনেটিক অ্যালগরিদম** এবং **মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম**।
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* কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে "পরিচিত পুরনো" প্রতীকী পদ্ধতি যেমন **জ্ঞান উপস্থাপনা** এবং যুক্তি প্রয়োগ ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) অন্তর্ভুক্ত।
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* **নিউরাল নেটওয়ার্কস** এবং **ডীপ লার্নিং**, যা আধুনিক AI এর মূল ভিত্তি। এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়ের ধারণা আমরা দুটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক- [TensorFlow](http://Tensorflow.org) এবং [PyTorch](http://pytorch.org) - এ কোড দিয়ে ব্যাখ্যা করব।
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||||
* ছবি এবং লেখার জন্য **নিউরাল আর্কিটেকচার**। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলি আলোচনা করব, যদিও কিছু ক্ষেত্রে সর্বাধুনিকতা সামান্য কম থাকতে পারে।
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* কম পরিচিত AI পদ্ধতি, যেমন **জেনেটিক অ্যালগরিদমস** এবং **মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস**।
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এই কারিকুলামে আমরা যা অন্তর্ভুক্ত করব না:
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এ পাঠ্যক্রমে যা অন্তর্ভুক্ত নেই:
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> [আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদ খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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> [এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত রিসোর্স আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* **AI in Business** এর ব্যবসায়িক ব্যবহার। Microsoft Learn এ [Introduction to AI for Business Users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ নিন, অথবা [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), যা [INSEAD](https://www.insead.edu/) সহকর্মিতায় উন্নত।
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* **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং**, যা আমাদের [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)-এ বিস্তারিত বর্ণনা রয়েছে।
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* ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন যেগুলো **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** ব্যবহার করে তৈরি। এর জন্য, Microsoft Learn এর [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 AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** এবং অন্যান্য মডিউল দিয়ে শুরু করার পরামর্শ দেব।
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* নির্দিষ্ট ML **ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্ক**, যেমন [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), অথবা [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)। [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) ও [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ বিবেচনা করুন।
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* **Conversational AI** এবং **চ্যাট বটস**। একটি পৃথক [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ আছে, এবং বিস্তারিত জন্য [এই ব্লগ পোস্ট](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) দেখুন।
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* ডিপ লার্নিংয়ের পেছনের **গভীর গণিত**। এর জন্য, আমরা সুপারিশ করব [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) লেখক Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville, যা অনলাইনেও উপলব্ধ [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)।
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* ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে **AI এর ব্যবহার**। Microsoft Learn এ [ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের জন্য AI পরিচিতি](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) অথবা [AI বিজনেস স্কুল](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) পাঠ গ্রহণ বিবেচনা করুন, যা [INSEAD](https://www.insead.edu/) এর সাথে সহযোগিতায় তৈরি।
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* **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং**, যা আমাদের [মেশিন লার্নিং ফর বিবিনার্স পাঠ্যক্রমে](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) ভালভাবে বর্ণিত।
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* ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশন যা **[কগনিটিভ সার্ভিসেস](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** ব্যবহার করে তৈরি। এর জন্য আমরা Microsoft Learn থেকে [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 AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** এবং অন্যান্য মডিউলগুলি শুরু করার পরামর্শ দিচ্ছি।
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* নির্দিষ্ট ML **ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্কস**, যেমন [Azure মেশিন লার্নিং](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), অথবা [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)। [Azure মেশিন লার্নিং দিয়ে AI সলিউশন তৈরি ও পরিচালনা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) এবং [Azure Databricks দিয়ে মেশিন লার্নিং সলিউশন তৈরি ও পরিচালনা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ বিবেচনা করুন।
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* **কথোপকথনমূলক AI** এবং **চ্যাট বট**। একটি পৃথক [কথোপকথনমূলক AI সলিউশন তৈরি](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ আছে, এবং বিস্তারিত জন্য [এই ব্লগ পোস্ট](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) ও দেখতে পারেন।
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* ডীপ লার্নিং এর পেছনের **গভীর গাণিতিকতা**। এর জন্য আমরা সুপারিশ করব [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) লেখক Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville, যা অনলাইনে পাওয়া যায় [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)।
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_এআই ইন দ্য ক্লাউড_-এর জন্য একটি সামান্য প্রারম্ভিক পরিচিতির জন্য আপনি [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ বিবেচনা করতে পারেন।
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_ক্লাউডে AI_ বিষয়ের সহজ পরিচয়ের জন্য আপনি [Azure-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শুরু করুন](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ নিতে পারেন।
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# বিষয়বস্তু
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# কন্টেন্ট
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| | পাঠের লিংক | PyTorch/Keras/TensorFlow | ল্যাব |
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| | পাঠ লিঙ্ক | PyTorch/Keras/TensorFlow | ল্যাব |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [কোর্স সেটআপ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ করুন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**AI এর পরিচিতি**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 0 | [কোর্স সেটআপ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপ করুন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
|
||||
| I | [**AI পরিচিতি**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [AI এর পরিচিতি এবং ইতিহাস](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **প্রতীকি AI** |
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| 02 | [জ্ঞান উপস্থাপন এবং এক্সপার্ট সিস্টেম](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expert Systems](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontology](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Concept Graph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
|
||||
| III | [**নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিচিতি**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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||||
| 03 | [পার্সেপ্ট্রন](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [নোটবুক](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
|
||||
| 04 | [মাল্টি-লেয়ার্ড পার্সেপ্ট্রন এবং আমাদের নিজস্ব ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [নোটবুক](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
|
||||
| 05 | [ফ্রেমওয়ার্কের পরিচিতি (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিং](./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) | [ল্যাব](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
|
||||
| IV | [**কম্পিউটার ভিশন**](./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)| [মাইক্রোসফ্ট আজুরে কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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||||
| II | **প্রতীকী AI** |
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| 02 | [জ্ঞান উপস্থাপনা এবং বিশেষজ্ঞ সিস্টেম](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [বিশেষজ্ঞ সিস্টেম](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [অন্টোলজি](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[ধারণা গ্রাফ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
|
||||
| III | [**নিউরাল নেটওয়ার্কসের পরিচিতি**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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||||
| 03 | [পারসেপ্ট্রন](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [নোটবুক](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
|
||||
| 04 | [মাল্টি-লেয়ারড পারসেপ্ট্রন এবং আমাদের নিজস্ব ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [নোটবুক](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
|
||||
| 05 | [ফ্রেমওয়ার্কস (PyTorch/TensorFlow) এবং ওভারফিটিংয়ের পরিচিতি](./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) | [ল্যাব](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**কম্পিউটার ভিশন**](./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)| [Microsoft Azure-এ কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [কম্পিউটার ভিশনের পরিচিতি। OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [নোটবুক](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN আর্কিটেকচারস](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
|
||||
| 08 | [প্রি-ট্রেইন্ড নেটওয়ার্কস এবং ট্রান্সফার লার্নিং](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) এবং [ট্রেইনিং ট্রিকস](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [অটোএনকোডার্স এবং 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 | [জেনারেটিভ অ্যাডভারসেরিয়াল নেটওয়ার্কস এবং আর্টিস্টিক স্টাইল ট্রান্সফার](./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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| 08 | [প্রি-ট্রেইনড নেটওয়ার্কস এবং ট্রান্সফার লার্নিং](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) এবং [ট্রেনিং ট্রিকস](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [অটোএনকোডারস এবং 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 | [জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্কস এবং আর্টিস্টিক স্টাইল ট্রান্সফার](./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 | [অবজেক্ট ডিটেকশন](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [সেমান্টিক সেগমেন্টেশন। ইউ-নেট](./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 | [**প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ**](./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) | [মাইক্রোসফ্ট আজুরে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [টেক্সট উপস্থাপনা। 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 | [সেমান্টিক ওয়ার্ড এমবেডিংস। ওয়ার্ড2ভেক এবং গ্লোভ](./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 | [ভাষা মডেলিং। নিজস্ব এমবেডিংস প্রশিক্ষণ](./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) | [ল্যাব](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| V | [**নেচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং**](./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) | [Microsoft Azure-এ নেচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [টেক্সট রিপ্রেজেন্টেশন। বাউ/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 | [সেমান্টিক শব্দ এমবেডিং। ওয়ার্ড2ভেক এবং গ্লোভ](./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 | [ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং। নিজস্ব এমবেডিং প্রশিক্ষণ](./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) | [ল্যাব](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কস](./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 | [জেনারেটিভ রিকারেন্ট নেটওয়ার্কস](./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) | [ল্যাব](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [ট্রান্সফর্মারস। 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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| 18 | [ট্রান্সফর্মারস। বার্ট।](./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 | [নেমড এনটিটি রিকগনিশন](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [বড় ভাষা মডেলস, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং ফিউ-শট টাস্কস](./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 | **অন্যান্য AI কৌশল** || |
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| 20 | [লর্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলস, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং ফিউ-শট টাস্কস](./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 | **অন্যান্য AI প্রযুক্তি** || |
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| 21 | [জেনেটিক অ্যালগরিদমস](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [নোটবুক](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [ডিপ রেইনফোর্সমেন্ট লার্নিং](./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) | [ল্যাব](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 22 | [ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং](./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) | [ল্যাব](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **এআই নীতিশাস্ত্র** | | |
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| 24 | [এআই নীতিশাস্ত্র এবং দায়িত্বশীল AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: দায়িত্বশীল AI নীতিমালা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| VII | **AI নৈতিকতা** | | |
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| 24 | [AI নৈতিকতা এবং দায়িত্বশীল AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: দায়িত্বশীল AI নীতিমালা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **অতিরিক্ত** | | |
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| 25 | [মাল্টি-মডাল নেটওয়ার্কস, CLIP এবং VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [নোটবুক](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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| 25 | [মাল্টি-মোডাল নেটওয়ার্কস, CLIP এবং VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [নোটবুক](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## প্রতিটি লেসনে রয়েছে
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## প্রতিটি পাঠে রয়েছে
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* প্রাক-পাঠ্য উপকরণ
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* নির্বাহাযোগ্য জুপিটার নোটবুকস, যা প্রায়শই ফ্রেমওয়ার্ক-নির্দিষ্ট (**PyTorch** অথবা **TensorFlow**)। নির্বাহযোগ্য নোটবুকটিতে অনেক তাত্ত্বিক উপাদানও থাকে, তাই বিষয়টি বুঝতে অন্তত একটি সংস্করণ (PyTorch বা TensorFlow) পড়তে হবে।
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* কিছু টপিকের জন্য **ল্যাব** উপলব্ধ, যা শিখা উপকরণ একটি নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগের সুযোগ দেয়।
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* কিছু সেকশন রয়েছে যেগুলোতে [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) মডিউলগুলোর লিংক অন্তর্ভুক্ত, যা সম্পর্কিত বিষয়গুলি আচ্ছাদিত করে।
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* পূর্ব-পাঠের উপকরণ
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* কার্যকরী জুপিটার নোটবুক, যা প্রায়ই নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্কের জন্য ( **PyTorch** বা **TensorFlow**)। কার্যকরী নোটবুকে অনেক তাত্ত্বিক উপকরণও থাকে, তাই বিষয়টি বোঝার জন্য কমপক্ষে একটি সংস্করণে (PyTorch বা TensorFlow) নোটবুকটি দেখতেই হবে।
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* কিছু বিষয়ের জন্য **ল্যাব** উপলভ্য, যা আপনাকে শেখা বিষয়টি নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
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* কিছু বিভাগে [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) মডিউলের লিঙ্ক আছে যা সংশ্লিষ্ট বিষয়গুলি আচ্ছাদিত করে।
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## শুরু করা যাক
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## শুরু করা
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### 🎯 নতুন কি AI তে? এখান থেকে শুরু করুন!
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### 🎯 AI-এ নতুন? এখানে শুরু করুন!
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আপনি যদি AI তে সম্পূর্ণ নতুন হন এবং দ্রুত, হাতে-কলমে উদাহরণ দেখতে চান, তাহলে আমাদের [**শিক্ষানবিস-বান্ধব উদাহরণ**](./examples/README.md) দেখুন! এগুলির মধ্যে রয়েছে:
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আপনি যদি সম্পূর্ণ নতুন হন এবং দ্রুত, হাতে-কলমে উদাহরণ চান, তাহলে আমাদের [**শুরু করার উপযোগী উদাহরণসমূহ**](./examples/README.md) দেখুন! এতে রয়েছে:
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- 🌟 **হ্যালো AI ওয়ার্ল্ড** - আপনার প্রথম AI প্রোগ্রাম (প্যাটার্ন রিকগনিশন)
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- 🧠 **সরল নিউরাল নেটওয়ার্ক** - শূন্য থেকে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করুন
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- 🌟 **হেলো AI ওয়ার্ল্ড** - আপনার প্রথম AI প্রোগ্রাম (প্যাটার্ন চিন্তাধারা)
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- 🧠 **সহজ নিউরাল নেটওয়ার্ক** - স্ক্র্যাচ থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক গঠন
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- 🖼️ **ইমেজ ক্লাসিফায়ার** - বিস্তারিত মন্তব্যসহ ছবি শ্রেণীবদ্ধ করুন
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- 💬 **টেক্সট সেন্টিমেন্ট** - পজিটিভ/নেগেটিভ টেক্সট বিশ্লেষণ করুন
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- 🖼️ **ইমেজ ক্লাসিফায়ার** - বিস্তারিত মন্তব্য সহ ছবি শ্রেণিবদ্ধ করা
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- 💬 **টেক্সট সেন্টিমেন্ট** - ইতিবাচক/নেতিবাচক টেক্সট বিশ্লেষণ করা
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এই উদাহরণগুলি আপনাকে পূর্ণ পাঠ্যক্রমে প্রবেশ করার আগে AI ধারণা বুঝতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
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এই উদাহরণগুলি আপনাকে সম্পূর্ণ কারিকুলামে প্রবেশ করার আগে AI ধারণাগুলি বুঝতে সাহায্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
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### 📚 পূর্ণ পাঠ্যক্রম সেটআপ
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### 📚 সম্পূর্ণ কারিকুলাম সেটআপ
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- ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপে সাহায্যের জন্য আমরা একটি [সেটআপ লেসন](./lessons/0-course-setup/setup.md) তৈরি করেছি। - শিক্ষকগণের জন্য, আমরা আপনার জন্য একটি [পাঠ্যক্রম সেটআপ লেসন](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) তৈরি করেছি!
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- কীভাবে [VSCode বা Codespace এ কোড রান করবেন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- আমরা একটি [সেটআপ লেসন](./lessons/0-course-setup/setup.md) তৈরি করেছি যা আপনাকে আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপ করতে সাহায্য করবে। - শিক্ষকদের জন্য, আমরা একটি [কারিকুলাম সেটআপ লেসন](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) তৈরি করেছি আপনার জন্যও!
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- কীভাবে [VSCode বা Codespace-এ কোড চালাবেন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
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এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:
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রিপোজিটরি ফরক করুন: এই পৃষ্ঠার উপরের ডানদিকে "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।
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রিপোজিটরি ফর্ক করুন: এই পৃষ্ঠার উপরের ডানদিকে থাকা "Fork" বোতামে ক্লিক করুন।
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রিপোজিটরি ক্লোন করুন: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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পরে সহজে খুঁজে পেতে এই রিপোতে স্টার (🌟) দিতে ভুলবেন না।
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ভুলবেন না এই রিপো-কে স্টার (🌟) দিতে যত দ্রুত এটি খুঁজে পেতে।
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## অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন
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এই কোর্সে অংশগ্রহণকারী অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন এবং নেটওয়ার্ক গড়ে তুলতে আমাদের [অফিশিয়াল AI Discord সার্ভারে](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) যোগ দিন এবং সহায়তা পান।
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আমাদের [অফিশিয়াল AI Discord সার্ভারে](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) যোগ দিন এবং এই কোর্সটি নিচ্ছে এমন অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন এবং নেটওয়ার্ক করুন ও সাপোর্ট পান।
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আপনি যদি প্রোডাক্টের ফিডব্যাক বা কোডিং সংক্রান্ত প্রশ্ন থাকে, আমাদের [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) অ্যাক্সেস করুন।
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আপনার যদি পণ্য প্রতিক্রিয়া বা প্রশ্ন থাকে, তাহলে আমাদের [Azure AI Foundry ডেভেলপার ফোরাম](https://aka.ms/foundry/forum) দেখুন।
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## কুইজসমূহ
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## কুইজসমূহ
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> **কুইজ সম্পর্কিত একটি নোট**: সমস্ত কুইজ `etc\quiz-app` এর Quiz-app ফোল্ডারে রয়েছে, অথবা [অনলাইনে এখানে](https://ff-quizzes.netlify.app/) পাওয়া যাবে। এগুলো লেসনের মধ্যে লিঙ্ক করা আছে। কুইজ অ্যাপ লোকালি চালানো যায় বা Azure এ ডিপ্লয় করা যায়; কুইজ-অ্যাপ ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। ধীরে ধীরে এগুলো ভাষানুবাদ করা হচ্ছে।
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> **কুইজ সম্বন্ধে একটি নোট**: সব কুইজগুলো Quiz-app ফোল্ডারে etc\quiz-app-এ অথবা [অফলাইনে এখানে](https://ff-quizzes.netlify.app/) আছে। সেগুলো লেসনের থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে এবং কুইজ অ্যাপটি লোকালি চালানো বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যেতে পারে; নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন `quiz-app` ফোল্ডারে। সেগুলো ধাপে ধাপে স্থানীয়করণ হচ্ছে।
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## সাহায্য প্রয়োজন
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## সাহায্য চাওয়া হচ্ছে
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আপনার যদি কোনো পরামর্শ থাকে অথবা বানান বা কোড ত্রুটি পেয়ে থাকেন? একটি ইস্যু তুলুন অথবা একটি পুল রিকোয়েস্ট তৈরি করুন।
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আপনার যদি কোনো পরামর্শ থাকে বা বানান/কোড ত্রুটি পেয়ে থাকেন, তাহলে একটি ইস্যু তুলুন অথবা একটি পুল রিকয়েস্ট তৈরি করুন।
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## বিশেষ ধন্যবাদ
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* **✍️ প্রধান লেখক:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), পিএইচডি
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* **🔥 সম্পাদক:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), পিএইচডি
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* **🎨 স্কেচনোট ইলাসট্রেটর:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ কুইজ নির্মাতা:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 প্রধান অবদানকারীরা:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✍️ প্রধান লেখক:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 সম্পাদক:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 স্কেচনোট ইলাস্ট্রেটর:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ কুইজ নির্মাতা:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 প্রধান অবদানকারীরা:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## অন্যান্য পাঠ্যক্রম
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## অন্যান্য কারিকুলাম
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আমাদের দল অন্যান্য পাঠ্যক্রমও তৈরি করে! দেখে নিন:
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আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলামও তৈরি করে! দেখুন:
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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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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### 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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### Generative AI Series
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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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### জেনারেটিভ AI সিরিজ
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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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### Core Learning
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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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### মূল শেখার
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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 Series
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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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### কপাইলট সিরিজ
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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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## সাহায্য গ্রহণ
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## সাহায্য কিভাবে পাবেন
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যদি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি করার বিষয়ে কোনো প্রশ্ন থাকে, MCP নিয়ে আলোচনা করতে সহপাঠী শিক্ষার্থী ও অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সমর্থনশীল কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন করতে পারেন এবং জ্ঞান বিনিময় করা হয়।
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আপনি যদি আটকে যান বা AI অ্যাপ তৈরি সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকে, তাহলে MCP সম্পর্কে আলোচনা করতে এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে মেলামেশা করতে আমাদের সহপাঠীদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্ন স্বাগত এবং জ্ঞান বিনিময় মুক্ত।
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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আপনি যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা ত্রুটি পেয়ে থাকেন, এখানে দেখুন:
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আপনি যদি পণ্য সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া অথবা ত্রুটি দেখেন, আমাদের দেখুন:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**সত্যতা প্রত্যাহার**:
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এই দলিলটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, কিন্তু স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা অসংগতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা দলিলটিকেই কর্তৃত্বপ্রাপ্ত উৎস হিসেবে গণ্য করতে হবে। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানুষের অনুবাদকরণের পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুলবোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা কোনো দায়িত্ব গ্রহণ করি না।
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**দ্রষ্টব্য**:
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এই নথিটি AI অনুবাদ সেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। যদিও আমরা যথাসম্ভব সঠিক থাকার চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা ভুল থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকেই কর্তৃপক্ষের স্বীকৃত উৎস হিসেবে গ্রহণ করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ গ্রহণ করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুলবোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "hi"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "1984fc89dd304a8a33ab5584691a99aa",
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"translation_date": "2026-01-30T01:30:14+00:00",
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"original_hash": "75fe3383afc51eaa84b82ace619ffea7",
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"translation_date": "2026-02-06T07:48:27+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "hi"
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},
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@ -12,214 +12,213 @@
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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# शुरुआती लोगों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - एक पाठ्यक्रम
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# शुरुआती लोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम
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|:---:|
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| शुरुआती लोगों के लिए AI - _स्केच नोट द्वारा [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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हमारे 12 सप्ताह, 24-पाठ के पाठ्यक्रम के साथ **आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस** (AI) की दुनिया का अन्वेषण करें! इसमें व्यावहारिक पाठ, प्रश्नोत्तरी और प्रयोगशालाएँ शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों के लिए अनुकूल है और TensorFlow और PyTorch जैसे टूल्स के साथ-साथ AI में नैतिकता को भी कवर करता है।
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| शुरुआती लोगों के लिए AI - _स्केचनोट द्वारा [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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हमारे 12 सप्ताह, 24-लेसन पाठ्यक्रम के साथ **कृत्रिम बुद्धिमत्ता** (AI) की दुनिया का पता लगाएं! इसमें व्यावहारिक पाठ, क्विज़ और प्रयोगशालाएं शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त है और इसमें TensorFlow और PyTorch जैसे टूल्स के साथ-साथ AI में नैतिकता को भी कवर किया गया है।
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### 🌐 बहुभाषी समर्थन
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#### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अपडेट रहता है)
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#### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अपडेट)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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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](./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](../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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> **स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करते हैं?**
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> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड आकार को काफी बढ़ा देते हैं। बिना अनुवाद के क्लोन करने के लिए sparse checkout का उपयोग करें:
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> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं जो डाउनलोड साइज़ को काफी बढ़ा देते हैं। अनुवादों के बिना क्लोन करने के लिए sparse checkout का उपयोग करें:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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> यह आपको बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ देता है।
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> यह आपको इस कोर्स को पूरा करने के लिए आवश्यक सभी चीज़ें बहुत तेज़ डाउनलोड के साथ देता है।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**यदि आप अतिरिक्त भाषा अनुवाद चाहते हैं तो समर्थित भाषाएँ [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध हैं**
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**यदि आप अतिरिक्त अनुवाद भाषाओं का समर्थन चाहते हैं, तो वे [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध हैं**
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## समुदाय में शामिल हों
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## आप क्या सीखेंगे
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**[पाठ्यक्रम का माइंडमैप](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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**[कोर्स का माइंडमैप](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे:
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* आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विभिन्न दृष्टिकोण, जिनमें "पुरानी अच्छी" प्रतीकात्मक विधि शामिल है जिसमें **ज्ञान प्रतिनिधित्व** और तर्क ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) शामिल हैं।
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||||
* **न्यूरल नेटवर्क** और **डीप लर्निंग**, जो आधुनिक AI के मूल में हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे के सिद्धांतों को दो लोकप्रिय फ्रेमवर्क, [TensorFlow](http://Tensorflow.org) और [PyTorch](http://pytorch.org) में कोड का उपयोग करके समझाएँगे।
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||||
* छवियों और टेक्स्ट के साथ काम करने के लिए **न्यूरल आर्किटेक्चर**। हम हाल के मॉडल कवर करेंगे लेकिन संभवत: अत्याधुनिक की तुलना में थोड़े कम होंगे।
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||||
* कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे कि **जेनेटिक एल्गोरिदम** और **मल्टी-एजेंट सिस्टम**।
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* कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न दृष्टिकोण, जिनमें "पुराना" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण जैसे **ज्ञान प्रतिनिधित्व** और तर्कशक्ति शामिल हैं ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))।
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* **न्यूरल नेटवर्क्स** और **डीप लर्निंग**, जो आधुनिक AI का मूल हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे की अवधारणाओं को दो लोकप्रिय फ्रेमवर्क - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) और [PyTorch](http://pytorch.org) - में कोड के माध्यम से चित्रित करेंगे।
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* छवियों और टेक्स्ट के साथ काम करने के लिए **न्यूरल आर्किटेक्चर**। हम हाल के मॉडलों को कवर करेंगे लेकिन हो सकता है कि अत्याधुनिक स्तर पर थोड़ी कमी हो।
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* कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे **जेनेटिक एल्गोरिदम** और **मल्टी-एजेंट सिस्टम्स**।
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इस पाठ्यक्रम में हम क्या शामिल नहीं करेंगे:
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इस पाठ्यक्रम में हम क्या नहीं कवर करेंगे:
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> [इस कोर्स के सभी अतिरिक्त संसाधन हमारी Microsoft Learn संग्रह में देखें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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> [इस कोर्स के लिए सभी अतिरिक्त संसाधन Microsoft Learn संग्रह में खोजें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* **बिजनेस में AI** के उपयोग के व्यावसायिक मामले। माइक्रोसॉफ्ट लर्न पर [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के पथ या [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) पर विचार करें, जो [INSEAD](https://www.insead.edu/) के साथ सहयोग में विकसित है।
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* **क्लासिक मशीन लर्निंग**, जिसे हमारे [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) में अच्छी तरह से वर्णित किया गया है।
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* व्यावहारिक AI अनुप्रयोग जो **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** का उपयोग करते हैं। इसके लिए, हम Microsoft Learn के मॉड्यूल से [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), **[Azure OpenAI Service के साथ Generative AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** और अन्य से शुरू करने की सलाह देते हैं।
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||||
* विशिष्ट ML **क्लाउड फ्रेमवर्क**, जैसे [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), या [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)। आप [Azure Machine Learning के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाएं और संचालित करें](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) और [Azure Databricks के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाएं और संचालित करें](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के पथों का उपयोग करने पर विचार करें।
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* **संवादी AI** और **चैट बॉट्स**। इसके लिए एक अलग [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का पथ है, और आप अधिक विवरण के लिए [इस ब्लॉग पोस्ट](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) का भी संदर्भ ले सकते हैं।
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* गहरे सीखने के पीछे की **गहरी गणित**। इसके लिए, हम ian Goodfellow, Yoshua Bengio और Aaron Courville द्वारा [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) पुस्तक अनुशंसा करते हैं, जो ऑनलाइन [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) पर भी उपलब्ध है।
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* **व्यवसाय में AI** के बिजनेस केस। आप Microsoft Learn पर [व्यवसाय उपयोगकर्ताओं के लिए AI का परिचय](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के पथ या [AI बिजनेस स्कूल](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), जिसे [INSEAD](https://www.insead.edu/) के साथ सहयोग में विकसित किया गया है, लेना consider कर सकते हैं।
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||||
* **क्लासिक मशीन लर्निंग**, जो हमारे [डबलब्लू मशीन लर्निंग फॉर बिगिनर्स पाठ्यक्रम](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) में अच्छी तरह से वर्णित है।
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* व्यावहारिक AI अनुप्रयोग जो **[कॉग्निटिव सर्विसेज](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** का उपयोग करके बनाए गए हैं। इसके लिए, हम Microsoft Learn के [विजन](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Azure OpenAI सेवा के साथ जनरेटिव AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** और अन्य मॉड्यूल के साथ शुरू करने की सलाह देते हैं।
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||||
* विशिष्ट ML **क्लाउड फ्रेमवर्क**, जैसे [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), या [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)। आप [Azure Machine Learning के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाना और चलाना](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) और [Azure Databricks के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाना और चलाना](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के पथ का उपयोग भी कर सकते हैं।
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* **संवादी AI** और **चैट बॉट्स**। इसके लिए एक अलग [संवादी AI समाधान बनाएं](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का पथ है, और आप अधिक विवरण के लिए [इस ब्लॉग पोस्ट](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) को भी देख सकते हैं।
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* डीप लर्निंग के पीछे की **गहन गणित**। इसके लिए हम Ian Goodfellow, Yoshua Bengio और Aaron Courville की [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) की सिफारिश करते हैं, जो ऑनलाइन [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) पर भी उपलब्ध है।
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_क्लाउड में AI_ विषयों के लिए एक सौम्य परिचय के रूप में, आप [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के पथ को ले सकते हैं।
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_क्लाउड में AI_ विषयों के लिए एक सहज परिचय के लिए आप [Azure पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ शुरुआत करें](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का पथ ले सकते हैं।
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# सामग्री
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| | पाठ लिंक | PyTorch/Keras/TensorFlow | प्रयोगशाला |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [कोर्स सेटअप](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [अपना विकास वातावरण सेट करें](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [कोर्स सेटअप](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [अपने विकास पर्यावरण को सेटअप करें](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**AI का परिचय**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [AI का परिचय और इतिहास](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **प्रतीकात्मक AI** |
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| 02 | [ज्ञान प्रतिनिधित्व और विशेषज्ञ प्रणाली](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [विशेषज्ञ प्रणाली](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [ओन्टोलॉजी](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[कॉन्सेप्ट ग्राफ़](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| 02 | [ज्ञान प्रतिनिधित्व और विशेषज्ञ सिस्टम](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [विशेषज्ञ सिस्टम](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [ऑन्टोलॉजी](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[संरचना ग्राफ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [पर्सेप्ट्रोन](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [मल्टी-लेयर्ड पर्सेप्ट्रोन और अपना खुद का फ्रेमवर्क बनाना](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [फ्रेमवर्क्स (PyTorch/TensorFlow) का परिचय और ओवरफिटिंग](./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) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**कंप्यूटर विज़न**](./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)| [Microsoft Azure पर कंप्यूटर विज़न का अन्वेषण करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [कंप्यूटर विज़न का परिचय। OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [नोटबुक](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN आर्किटेक्चर](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [प्रशिक्षित नेटवर्क और ट्रांसफर लर्निंग](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) और [ट्रेनिंग ट्रिक्स](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 03 | [परसेप्ट्रॉन](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [लैब](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [मल्टी-लेयर्ड परसेप्ट्रॉन और अपना खुद का फ्रेमवर्क बनाना](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [लैब](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [फ्रेमवर्क का परिचय (PyTorch/TensorFlow) और ओवरफिटिंग](./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) | [लैब](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**कंप्यूटर विज़न**](./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)| [माइक्रोसॉफ्ट एज्योर पर कंप्यूटर विज़न एक्सप्लोर करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [कंप्यूटर विज़न का परिचय। OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [नोटबुक](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [लैब](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [कॉनवल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN आर्किटेक्चर](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [लैब](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [प्री-ट्रेंड नेटवर्क्स और ट्रांसफर लर्निंग](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) और [ट्रेनिंग ट्रिक्स](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [लैब](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [ऑटोएन्कोडर्स और 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 | [जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स और आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रांसफर](./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 | [ऑब्जेक्ट डिटेक्शन](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [सेमांटिक सेगमेंटेशन। यू-नेट](./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 | [**प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण**](./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) | [Microsoft Azure पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का अन्वेषण करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [पाठ प्रतिनिधित्व। 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 | [सेमांटिक शब्द एम्बेडिंग्स। Word2Vec और 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 | [भाषा मॉडलिंग। अपनी खुद की एम्बेडिंग्स का प्रशिक्षण](./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) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [रेकरेन्ट न्यूरल नेटवर्क्स](./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 | [जनरेटिव रेकरेन्ट नेटवर्क्स](./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) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [ट्रांसफॉर्मर्स। 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 | [नामित इकाई मान्यता](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [बड़े भाषा मॉडल, प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग और फ्यू-शॉट कार्य](./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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| 10 | [जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स और आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रांसफर](./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 | [ऑब्जेक्ट डिटेक्शन](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [लैब](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [सेमेंटिक सेगमेंटेशन। 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 | [**प्राकृतिक भाषा संसाधन**](./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) | [माइक्रोसॉफ्ट एज्योर पर प्राकृतिक भाषा संसाधन एक्सप्लोर करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [टेक्स्ट प्रतिनिधित्व। 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 | [सेमांटिक वर्ड एम्बेडिंग्स। Word2Vec और 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 | [भाषा मॉडलिंग। अपनी खुद की एम्बेडिंग्स का प्रशिक्षण](./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) | [लैब](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [रिकर्रेंट न्यूरल नेटवर्क्स](./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 | [जेनरेटिव रिकारेंट नेटवर्क्स](./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) | [लैब](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [ट्रांसफॉर्मर्स। 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 | [नामित एंटिटी रिकग्निशन](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [लैब](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [बड़े भाषा मॉडल, प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग और कम-शॉट टास्क](./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 | **अन्य AI तकनीकें** || |
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| 21 | [आनुवंशिक एल्गोरिदम](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [नोटबुक](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग](./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) | [प्रयोगशाला](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 21 | [जैविक एल्गोरिदम](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [नोटबुक](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग](./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) | [लैब](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [मल्टी-एजेंट सिस्टम्स](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **AI नैतिकता** | | |
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| 24 | [AI नैतिकता और जिम्मेदार AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: ज़िम्मेदार AI सिद्धांत](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| 24 | [AI नैतिकता और जिम्मेदार AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: जिम्मेदार AI सिद्धांत](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **अतिरिक्त** | | |
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| 25 | [मल्टी-मोडल नेटवर्क्स, CLIP और VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [नोटबुक](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## प्रत्येक पाठ में शामिल हैं
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* पूर्व-पठन सामग्री
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* निष्पादित करने योग्य जुपिटर नोटबुक, जो अक्सर फ्रेमवर्क (**PyTorch** या **TensorFlow**) विशेष होते हैं। निष्पादित नोटबुक में बहुत सारा सैद्धांतिक सामग्री भी होता है, इसलिए विषय को समझने के लिए आपको कम से कम एक संस्करण (चाहे PyTorch हो या TensorFlow) से गुजरना होगा।
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* कुछ विषयों के लिए **प्रयोगशालाएँ** उपलब्ध हैं, जो आपको आपने सीखे गए सामग्री को किसी विशिष्ट समस्या पर लागू करने का अवसर देती हैं।
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* निष्पादनीय जुपिटर नोटबुक्स, जो अक्सर फ्रेमवर्क (**PyTorch** या **TensorFlow**) के अनुसार विशिष्ट होती हैं। निष्पादनीय नोटबुक में बहुत सारी सैद्धांतिक सामग्री भी होती है, इसलिए विषय को समझने के लिए आपको कम से कम एक संस्करण (PyTorch या TensorFlow) को पढ़ना आवश्यक है।
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* कुछ विषयों के लिए **लैब्स** उपलब्ध हैं, जो आपको सीखी गई सामग्री को किसी विशिष्ट समस्या पर लागू करने का मौका देती हैं।
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* कुछ अनुभागों में संबंधित विषयों को कवर करने वाले [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) मॉड्यूल के लिंक होते हैं।
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## आरंभ करना
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## शुरुआत करना
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### 🎯 AI में नए हैं? यहाँ से शुरू करें!
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यदि आप AI में बिल्कुल नए हैं और जल्दी से हाथों-हाथ उदाहरण चाहते हैं, तो हमारे [**शुरुआती-मित्रExamples**](./examples/README.md) देखें! इनमें शामिल हैं:
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यदि आप AI में बिलकुल नए हैं और त्वरित, हाथों-हाथ उदाहरण चाहते हैं, तो हमारे [**शिक्षार्थी-अनुकूल उदाहरण**](./examples/README.md) देखें! इनमें शामिल हैं:
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- 🌟 **हेलो AI वर्ल्ड** - आपका पहला AI प्रोग्राम (पैटर्न पहचान)
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- 🧠 **सरल न्यूरल नेटवर्क** - स्क्रैच से एक न्यूरल नेटवर्क बनाएं
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- 🌟 **हैलो AI वर्ल्ड** - आपका पहला AI प्रोग्राम (पैटर्न मान्यता)
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- 🧠 **सरल न्यूरल नेटवर्क** - खरोंच से एक न्यूरल नेटवर्क बनाएं
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- 🖼️ **इमेज क्लासीफ़ायर** - विस्तृत टिप्पणियों के साथ छवियों को वर्गीकृत करें
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- 💬 **टेक्स्ट सेंटिमेंट** - सकारात्मक/नकारात्मक टेक्स्ट का विश्लेषण करें
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- 🖼️ **इमेज क्लासिफायर** - विस्तार से टिप्पणियों के साथ छवियों को वर्गीकृत करें
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- 💬 **टेक्स्ट सेंटिमेंट** - सकारात्मक/नकारात्मक पाठ का विश्लेषण करें
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ये उदाहरण आपको पूर्ण पाठ्यक्रम में गहराई से जाने से पहले AI अवधारणाओं को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
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ये उदाहरण आपको पूरी पाठ्यक्रम में जाने से पहले AI अवधारणाओं को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
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### 📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप
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### 📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप
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- हमने आपके विकास पर्यावरण को सेट अप करने में मदद करने के लिए एक [सेटअप पाठ](./lessons/0-course-setup/setup.md) बनाया है। - शिक्षकों के लिए, हमने आपके लिए भी एक [पाठ्यक्रम सेटअप पाठ](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) बनाया है!
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- VSCode या Codespace में [कोड कैसे चलाएं](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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- हमने आपके विकास पर्यावरण की स्थापना में मदद करने के लिए एक [सेटअप पाठ](./lessons/0-course-setup/setup.md) बनाया है। - शिक्षकों के लिए, हमने आपके लिए भी एक [पाठ्यक्रम सेटअप पाठ](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) बनाया है!
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- कैसे [VSCode या Codespace में कोड चलाएं](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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इन चरणों का पालन करें:
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इन चरणों का पालन करें:
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रिपॉजिटरी को फोर्क करें: इस पृष्ठ के ऊपर-दाएं कोने में "Fork" बटन पर क्लिक करें।
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रिपॉजिटरी को फोर्क करें: इस पृष्ठ के शीर्ष-दाएँ कोने में "Fork" बटन पर क्लिक करें।
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रिपॉजिटरी क्लोन करें: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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रिपॉजिटरी क्लोन करें: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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बाद में इसे आसानी से खोजने के लिए इस रिपॉजिटरी को स्टार (🌟) करना न भूलें।
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बाद में इसे आसानी से खोजने के लिए इस रिपॉजिटरी को स्टार (🌟) करना न भूलें।
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## अन्य शिक्षार्थियों से मिलें
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## अन्य शिक्षार्थियों से मिलें
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इस कोर्स को कर रहे अन्य शिक्षार्थियों से मिलने और नेटवर्क बनाने के लिए हमारे [आधिकारिक AI डिस्कॉर्ड सर्वर](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) में शामिल हों और सहायता पाएं।
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हमारे [आधिकारिक AI डिस्कॉर्ड सर्वर](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) में जुड़ें ताकि आप इस कोर्स में शामिल अन्य शिक्षार्थियों से मिल सकें और नेटवर्किंग कर सकें और सहायता प्राप्त कर सकें।
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यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या प्रश्न हैं तो हमारे [Azure AI Foundry डेवलपर फोरम](https://aka.ms/foundry/forum) पर जाएं।
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यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या प्रश्न हैं तो हमारे [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) पर जाएं।
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## क्विज़
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## क्विज़
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> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ क्विज-ऐप फ़ोल्डर में आदि\quiz-app में संग्रहीत हैं, या [यहाँ ऑनलाइन](https://ff-quizzes.netlify.app/) उपलब्ध हैं। इन्हें पाठों से लिंक किया गया है। क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया या Azure पर तैनात किया जा सकता है; विस्तृत निर्देश `quiz-app` फ़ोल्डर में देखें। ये धीरे-धीरे स्थानीयकृत किए जा रहे हैं।
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> **क्विज़ के बारे में एक नोट**: सभी क्विज़ etc\quiz-app फ़ोल्डर के Quiz-app में संलग्न हैं, या [यहाँ ऑनलाइन](https://ff-quizzes.netlify.app/) उपलब्ध हैं। ये पाठों में लिंक किए गए हैं। क्विज़ ऐप को स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है या Azure पर तैनात किया जा सकता है; `quiz-app` फ़ोल्डर में दिए निर्देशों का पालन करें। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।
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## मदद चाहिए
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## सहायता आवश्यक है
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क्या आपके पास सुझाव हैं या आपने वर्तनी या कोड की त्रुटियां पाई हैं? एक इशू उठाएं या पुल रिक्वेस्ट बनाएं।
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क्या आपके पास सुझाव हैं या आपने वर्तनी या कोड त्रुटियां पाई हैं? एक समस्या उठाएं या पुल अनुरोध बनाएं।
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## विशेष धन्यवाद
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## विशेष धन्यवाद
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* **✍️ मुख्य लेखक:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 संपादक:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 स्केचनोट चित्रकार:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ क्विज़ निर्माता:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 मुख्य योगदानकर्ता:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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* **✍️ मुख्य लेखक:** [डिमित्रि सोश्निकोव](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 संपादक:** [जेन लूपर](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 स्केचनोट चित्रकार:** [टोमोमी इमुरा](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ क्विज़ निर्माता:** [लतीफा बेलो](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 मुख्य योगदानकर्ता:** [एवगेनी पिशचिक](https://github.com/Pe4enIks)
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## अन्य पाठ्यक्रम
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## अन्य पाठ्यक्रम
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हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी प्रस्तुत करती है! देखें:
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हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम तैयार करती है! देखें:
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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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<!-- 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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### 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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### जनरेटिव AI सीरीज
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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 Series
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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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### मूल सीखना
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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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### Core Learning
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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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---
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### Copilot सीरीज
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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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### Copilot Series
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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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## मदद लेना
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## सहायता प्राप्त करें
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यदि आप अटक गए हैं या AI ऐप बनाने के बारे में कोई प्रश्न हैं। MCP के बारे में चर्चा में साथी शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स से जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न स्वागत योग्य हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।
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यदि आप अटके हैं या AI ऐप्स बनाने के दौरान कोई प्रश्न हैं, तो MCP के बारे में चर्चा करने के लिए साथी शिक्षार्थी और अनुभवी डेवलपर्स के साथ जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्नों का स्वागत है और ज्ञान को स्वतंत्रता से साझा किया जाता है।
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियां हैं तो इस लिंक पर जाएं:
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यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या निर्माण के दौरान त्रुटियां हैं तो जाएँ:
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**अस्वीकरण**:
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इस दस्तावेज़ का अनुवाद एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या गलतियां हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही प्रमाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानवीय अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।
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**अस्वीकरण**:
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यह दस्तावेज़ एआई अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, लेकिन कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी स्थानीय भाषा में अधिकृत स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानवीय अनुवाद की अनुशंसा की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->
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@ -6,8 +6,8 @@
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"language_code": "ko"
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},
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"README.md": {
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"original_hash": "1984fc89dd304a8a33ab5584691a99aa",
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"translation_date": "2026-01-30T01:28:43+00:00",
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||||
"original_hash": "75fe3383afc51eaa84b82ace619ffea7",
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"translation_date": "2026-02-06T07:46:25+00:00",
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"source_file": "README.md",
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"language_code": "ko"
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},
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@ -12,13 +12,13 @@
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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# 초보자를 위한 인공 지능 - 커리큘럼
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# 초보자를 위한 인공지능 - 커리큘럼
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|:---:|
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| 초보자를 위한 AI - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)님의 스케치노트_ |
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| 초보자를 위한 AI - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 스케치노트_ |
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12주, 24강의 커리큘럼과 함께 **인공지능**(AI)의 세계를 탐험하세요! 실용적인 강의, 퀴즈, 실습이 포함되어 있습니다. 이 커리큘럼은 초보자에 적합하며 TensorFlow와 PyTorch 같은 도구 및 AI 윤리까지 다룹니다.
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12주, 24개 강의로 구성된 **인공지능**(AI) 세계를 탐험해보세요! 실습 강의, 퀴즈, 실험실이 포함되어 있습니다. 이 커리큘럼은 초보자 친화적이며 TensorFlow, PyTorch 같은 도구와 AI 윤리까지 다룹니다.
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### 🌐 다국어 지원
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@ -26,111 +26,111 @@
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#### GitHub Action을 통한 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[아랍어](../ar/README.md) | [벵골어](../bn/README.md) | [불가리아어](../bg/README.md) | [버마어 (미얀마)](../my/README.md) | [중국어 (간체)](../zh-CN/README.md) | [중국어 (번체, 홍콩)](../zh-HK/README.md) | [중국어 (번체, 마카오)](../zh-MO/README.md) | [중국어 (번체, 대만)](../zh-TW/README.md) | [크로아티아어](../hr/README.md) | [체코어](../cs/README.md) | [덴마크어](../da/README.md) | [네덜란드어](../nl/README.md) | [에스토니아어](../et/README.md) | [핀란드어](../fi/README.md) | [프랑스어](../fr/README.md) | [독일어](../de/README.md) | [그리스어](../el/README.md) | [히브리어](../he/README.md) | [힌디어](../hi/README.md) | [헝가리어](../hu/README.md) | [인도네시아어](../id/README.md) | [이탈리아어](../it/README.md) | [일본어](../ja/README.md) | [칸나다어](../kn/README.md) | [한국어](./README.md) | [리투아니아어](../lt/README.md) | [말레이어](../ms/README.md) | [말라얄람어](../ml/README.md) | [마라티어](../mr/README.md) | [네팔어](../ne/README.md) | [나이지리아 피진어](../pcm/README.md) | [노르웨이어](../no/README.md) | [페르시아어 (파르시어)](../fa/README.md) | [폴란드어](../pl/README.md) | [포르투갈어 (브라질)](../pt-BR/README.md) | [포르투갈어 (포르투갈)](../pt-PT/README.md) | [펀자브어 (구르무키)](../pa/README.md) | [루마니아어](../ro/README.md) | [러시아어](../ru/README.md) | [세르비아어 (키릴 문자)](../sr/README.md) | [슬로바키아어](../sk/README.md) | [슬로베니아어](../sl/README.md) | [스페인어](../es/README.md) | [스와힐리어](../sw/README.md) | [스웨덴어](../sv/README.md) | [따갈로그어 (필리핀어)](../tl/README.md) | [타밀어](../ta/README.md) | [텔루구어](../te/README.md) | [태국어](../th/README.md) | [터키어](../tr/README.md) | [우크라이나어](../uk/README.md) | [우르두어](../ur/README.md) | [베트남어](../vi/README.md)
|
||||
[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](./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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> **로컬 복제를 선호하시나요?**
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> **로컬로 복제하는 것을 선호하시나요?**
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> 이 리포지토리는 50개 이상의 언어 번역본을 포함하고 있어 다운로드 크기가 상당히 큽니다. 번역 없이 복제하려면 sparse checkout을 사용하세요:
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> 이 저장소는 50개 이상의 언어 번역을 포함하고 있으며, 이는 다운로드 크기가 상당히 커집니다. 번역 없이 복제하려면 sparse checkout을 사용하세요:
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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||||
> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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||||
> ```
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> 이렇게 하면 더 빠른 다운로드로 코스 수강에 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.
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||||
> 이렇게 하면 수업을 완료하는 데 필요한 모든 것을 훨씬 빠르게 다운로드할 수 있습니다.
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||||
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**추가 번역 언어 지원을 원하시면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)를 참고하세요**
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**추가 언어 번역 지원을 원하시면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)에서 확인하세요**
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## 커뮤니티 참여
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## 커뮤니티 참여하기
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## 배울 내용
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## 당신이 배우게 될 내용
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**[코스 마인드맵](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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**[과정의 마인드맵](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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이 커리큘럼에서 배우게 될 내용은 다음과 같습니다:
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이 커리큘럼에서 배우는 내용:
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* "좋은 옛날" 상징적 접근법인 **지식 표현** 및 추론을 포함한 다양한 인공지능 접근법 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* 현대 AI의 핵심인 **신경망**과 **딥러닝**. 두 가지 인기 있는 프레임워크인 [TensorFlow](http://Tensorflow.org)와 [PyTorch](http://pytorch.org)를 사용하여 이 중요한 주제들의 개념을 코드로 설명합니다.
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* 이미지와 텍스트 작업에 관한 **신경망 구조**. 최근 모델들을 다루지만 최신 최첨단 기술은 다소 부족할 수 있습니다.
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* 덜 대중적인 AI 접근법, 예를 들어 **유전 알고리즘**과 **다중 에이전트 시스템**.
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* 지식 표현과 추론을 포함한 "고전적" 상징 접근법([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) 등 인공지능에 대한 다양한 접근법.
|
||||
* 현대 AI의 핵심인 **신경망**과 **딥러닝**. 두 가지 인기 프레임워크인 [TensorFlow](http://Tensorflow.org)와 [PyTorch](http://pytorch.org)의 코드로 개념 설명.
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* 이미지와 텍스트와 작업하는 **신경망 아키텍처**. 최신 모델을 다루지만, 최신 최첨단 내용은 다소 부족할 수 있음.
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* **유전 알고리즘**과 **다중 에이전트 시스템** 같은 덜 알려진 AI 접근법.
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이 커리큘럼에서 다루지 않는 내용:
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이 커리큘럼에서 다루지 않는 것:
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> [Microsoft Learn 컬렉션에서 이 코스의 추가 자료를 모두 찾으세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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> [Microsoft Learn 컬렉션에서 이 과정 관련 모든 추가 자료를 찾아보세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* **비즈니스 내 AI 활용 사례**. Microsoft Learn의 [비즈니스 사용자용 AI 입문](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로나 [AI 비즈니스 스쿨](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [INSEAD](https://www.insead.edu/)와 협력하여 개발된 과정을 참고하세요.
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* 우리 [초보자용 머신러닝 커리큘럼](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)에서 잘 설명하는 **고전 머신러닝**.
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* **[인지 서비스](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**를 사용한 실용 AI 애플리케이션. 이를 위해 Microsoft Learn의 [비전](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [자연어 처리](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Azure OpenAI Service와 함께하는 생성 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 모듈부터 시작하는 것을 권장합니다.
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* 특정 ML **클라우드 프레임워크**, 예를 들어 [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), 또는 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). [Azure Machine Learning으로 기계 학습 솔루션 구축 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 및 [Azure Databricks로 기계 학습 솔루션 구축 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 활용하세요.
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* **대화형 AI**와 **챗봇**. 별도의 [대화형 AI 솔루션 만들기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로가 있으며, 더 자세한 내용은 [이 블로그 게시물](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)을 참조할 수 있습니다.
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* 딥러닝의 **깊은 수학적 이론**. 이와 관련해 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville가 저술한 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)을 추천하며, 온라인에서 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)으로도 이용할 수 있습니다.
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* **비즈니스에서의 AI** 활용 사례. Microsoft Learn의 [비즈니스 사용자용 AI 입문](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로나 [INSEAD](https://www.insead.edu/)와 협력해 개발된 [AI 비즈니스 스쿨](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)을 추천합니다.
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* 고전적인 기계 학습으로, 이는 우리의 [초보자를 위한 기계 학습 커리큘럼](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)에 잘 설명되어 있습니다.
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* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**를 활용한 실용 AI 애플리케이션. 이를 위해 Microsoft Learn의 [비전](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [자연어 처리](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Azure OpenAI 서비스와 생성형 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 모듈부터 시작할 것을 추천합니다.
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* [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) 또는 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 같은 특정 ML 클라우드 프레임워크. [Azure Machine Learning으로 기계 학습 솔루션 개발 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)과 [Azure Databricks로 기계 학습 솔루션 개발 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 권장합니다.
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* **대화형 AI**와 **챗봇**. 별도의 [대화형 AI 솔루션 만들기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로가 있으며, 더 자세한 내용은 [이 블로그 게시물](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)을 참조하세요.
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* 딥러닝의 **심층 수학**. 이를 위해 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) 교재(온라인: [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/))를 추천합니다.
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_클라우드에서의 AI_에 부드럽게 입문하고 싶다면 [Azure에서 인공 지능 시작하기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 고려해보세요.
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_클라우드 AI_ 주제를 부드럽게 소개하려면 [Azure에서 인공지능 시작하기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 참고하세요.
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# 내용
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# 콘텐츠
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| | 강의 링크 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 실습 |
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| | 강의 링크 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 실험실 |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [코스 설정](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [개발 환경 설정하기](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| 0 | [코스 설정](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [개발 환경 설정](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**AI 소개**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [AI 소개 및 역사](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **상징 AI** |
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| 02 | [지식 표현과 전문가 시스템](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [전문가 시스템](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [온톨로지](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[개념 그래프](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| 01 | [AI 개요 및 역사](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **상징적 AI** |
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| 02 | [지식 표현 및 전문가 시스템](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [전문가 시스템](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [온톨로지](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[개념 그래프](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**신경망 소개**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [퍼셉트론](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [노트북](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [랩](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [다층 퍼셉트론과 자체 프레임워크 만들기](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [노트북](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [랩](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [프레임워크 소개 (PyTorch/TensorFlow) 및 과적합](./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) | [랩](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**컴퓨터 비전**](./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)| [Microsoft Azure에서 컴퓨터 비전 탐색하기](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| IV | [**컴퓨터 비전**](./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)| [Microsoft Azure에서 컴퓨터 비전 탐색](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [컴퓨터 비전 소개. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [노트북](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [랩](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [합성곱 신경망](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 아키텍처](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [랩](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [사전 훈련된 네트워크와 전이 학습](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 및 [훈련 요령](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [랩](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [오토인코더와 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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| 07 | [합성곱 신경망](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN 구조](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [랩](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [사전학습 네트워크 및 전이 학습](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 및 [학습 팁](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [랩](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [오토인코더 및 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 | [생성적 적대 신경망 및 예술적 스타일 전송](./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 | [객체 탐지](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [랩](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [의미 분할. 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 | [**자연어 처리**](./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) | [Microsoft Azure에서 자연어 처리 탐색하기](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [텍스트 표현. 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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| 12 | [의미론적 분할. 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 | [**자연어 처리**](./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) | [Microsoft Azure에서 자연어 처리 탐색](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [텍스트 표현. Bag of Words / 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 | [의미론적 단어 임베딩. Word2Vec 및 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 | [언어 모델링. 자체 임베딩 훈련](./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) | [랩](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [순환 신경망](./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 | [생성 순환 신경망](./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) | [랩](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [트랜스포머. 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 | [개체명 인식](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [랩](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [대형 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 소수점 학습 작업](./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 | [대형 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 Few-Shot 작업](./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 | **기타 AI 기법** || |
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| 21 | [유전 알고리즘](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [노트북](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [심층 강화 학습](./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) | [랩](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 22 | [딥 강화 학습](./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) | [랩](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [멀티 에이전트 시스템](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **AI 윤리** | | |
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| 24 | [AI 윤리 및 책임 있는 AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: 책임 있는 AI 원칙](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **추가 자료** | | |
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| 25 | [멀티모달 네트워크, CLIP 및 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [노트북](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## 각 강의에는 다음이 포함됩니다
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## 각 강의는 다음을 포함합니다
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* 사전 학습 자료
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* 프레임워크(**PyTorch** 또는 **TensorFlow**)별로 제공되는 실행 가능한 주피터 노트북. 실행 가능한 노트북에는 이론 자료도 많이 포함되어 있으므로 주제를 이해하려면 노트북 버전 중 하나(PyTorch 또는 TensorFlow)를 반드시 하나 이상 학습해야 합니다.
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* 일부 주제에 대해 제공되는 **랩**, 배운 내용을 특정 문제에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.
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* 일부 섹션에는 관련 주제를 다루는 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 모듈 링크가 포함되어 있습니다.
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* 사전 학습 자료
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* 실행 가능한 주피터 노트북. 보통 프레임워크(**PyTorch** 또는 **TensorFlow**)별로 제공됩니다. 실행 가능한 노트북에는 이론 자료도 많아 주제를 이해하려면 노트북 버전 중 하나(Pytorch 또는 TensorFlow)를 반드시 학습해야 합니다.
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* 일부 주제에 대해 **랩**이 제공되어, 학습한 내용을 특정 문제에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.
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* 관련 주제를 다루는 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 모듈 링크를 포함한 섹션도 있습니다.
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## 시작하기
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### 🎯 AI 초보자? 여기서 시작하세요!
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### 🎯 AI가 처음인가요? 여기서 시작하세요!
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AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면 [**초보자 친화적 예제**](./examples/README.md)를 확인하세요! 여기에는 다음이 포함됩니다:
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AI가 완전 처음이고 빠르게 직접 해볼 수 있는 예제를 찾는다면, [**초보자 친화 예제**](./examples/README.md)를 확인하세요! 여기에는 다음이 포함됩니다:
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- 🌟 **Hello AI World** - 당신의 첫 AI 프로그램 (패턴 인식)
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- 🧠 **간단한 신경망** - 신경망을 처음부터 직접 만들어 보기
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- 🧠 **간단한 신경망** - 처음부터 신경망 구축하기
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- 🖼️ **이미지 분류기** - 자세한 주석과 함께 이미지를 분류합니다
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- 💬 **텍스트 감정 분석** - 긍정/부정 텍스트를 분석합니다
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- 🖼️ **이미지 분류기** - 상세 주석과 함께 이미지 분류
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- 💬 **텍스트 감정 분석** - 긍정/부정 텍스트 분석
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이 예제들은 전체 커리큘럼에 뛰어들기 전에 AI 개념을 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
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이 예제들은 전체 커리큘럼을 시작하기 전에 AI 개념을 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
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### 📚 전체 커리큘럼 설정
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- 개발 환경 설정을 돕기 위해 [설정 수업](./lessons/0-course-setup/setup.md)을 만들었습니다. - 교육자를 위해 [커리큘럼 설정 수업](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)도 만들었습니다!
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- 개발 환경 설정을 도와드리는 [설정 수업](./lessons/0-course-setup/setup.md)을 만들었습니다. - 교육자를 위해서도 [커리큘럼 설정 수업](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)을 만들었습니다!
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- VSCode 또는 Codespace에서 [코드를 실행하는 방법](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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다음 단계를 따르세요:
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@ -139,21 +139,21 @@ AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면 [**초보자
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저장소 클론하기: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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나중에 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소에 별(🌟)을 잊지 말고 눌러주세요.
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이 저장소를 별표(🌟) 표시하여 나중에 쉽게 찾으세요.
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## 다른 학습자 만나기
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이 과정을 수강하는 다른 학습자들과 만나고 네트워킹하며 지원을 받으려면 [공식 AI 디스코드 서버](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)에 참여하세요.
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본 [공식 AI Discord 서버](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)에 참여하여 이 강좌를 수강하는 다른 학습자들과 교류하고 도움을 받으세요.
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제품 피드백이나 질문이 있으시면 [Azure AI Foundry 개발자 포럼](https://aka.ms/foundry/forum)을 방문하세요.
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제품 피드백이나 질문이 있으면 [Azure AI Foundry 개발자 포럼](https://aka.ms/foundry/forum)을 방문하세요.
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## 퀴즈
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> **퀴즈에 관한 참고:** 모든 퀴즈는 etc\quiz-app의 Quiz-app 폴더에 포함되어 있거나 [온라인에서 여기](https://ff-quizzes.netlify.app/)에서 제공합니다. 이들은 수업 안에서 링크되어 있으며 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다; `quiz-app` 폴더 내 지침을 따르세요. 점차 현지화되고 있습니다.
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> **퀴즈에 대한 안내**: 모든 퀴즈는 Quiz-app 폴더인 etc\quiz-app에 포함되어 있으며, 또는 [온라인에서 여기](https://ff-quizzes.netlify.app/)에서 확인할 수 있습니다. 퀴즈는 수업 내에서 링크되어 있고, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. `quiz-app` 폴더 내 지침을 따르세요. 점차적으로 현지화되고 있습니다.
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## 도움 요청
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제안사항이 있거나 맞춤법 또는 코드 오류를 발견하셨나요? 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 만들어 주세요.
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제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견했나요? 문제를 제기하거나 풀 리퀘스트를 만들어주세요.
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## 특별 감사
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@ -163,7 +163,7 @@ AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면 [**초보자
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* **✅ 퀴즈 제작자:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 핵심 기여자:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## 다른 커리큘럼
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## 기타 커리큘럼
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우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해보세요:
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@ -171,7 +171,7 @@ AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면 [**초보자
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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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@ -201,7 +201,7 @@ AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면 [**초보자
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### 코파일럿 시리즈
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### Copilot 시리즈
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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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@ -209,7 +209,7 @@ AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면 [**초보자
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## 도움 받기
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AI 앱 개발 중 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대한 토론에 참여하는 동료 학습자 및 경험 많은 개발자들과 함께하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원 커뮤니티입니다.
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AI 앱 개발 중에 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대해 토론하는 다른 학습자 및 경험 많은 개발자들과 교류하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원 커뮤니티입니다.
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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@ -220,6 +220,6 @@ AI 앱 개발 중 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대한 토론에 참
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**면책 조항**:
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이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있으니 유의하시기 바랍니다. 원본 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.
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**면책 조항**:
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이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나, 자동 번역은 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 유의해 주시기 바랍니다. 원본 문서의 원어 텍스트가 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문 인력의 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.
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