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AI-For-Beginners
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4
translations/bn/.co-op-translator.json
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@ -6,8 +6,8 @@
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164
translations/bn/README.md
View File

@ -12,26 +12,26 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য শিক্ষানবীষ - একটি পাঠ্যক্রম
# আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ফর বিগিনার্স - একটি পাঠ্যক্রম
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| শিখননবীষদের জন্য AI - _স্কেচনোট [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) দ্বারা_ |
| AI For Beginners - _স্কেচনোট [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) দ্বারা_ |
আমাদের ১২ সপ্তাহ, ২৪টি পাঠের পাঠ্যক্রমের সাথে **কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার** (AI) জগৎ অন্বেষণ করুন! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ, এবং ল্যাব। এই পাঠ্যক্রমটি শিক্ষানবীষদের জন্য-friendly এবং এতে TensorFlow এবং PyTorch এর মতো টুলসসহ AI-তে নীতিশাস্ত্রও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আমাদের ১২ সপ্তাহ এবং ২৪টি পাঠের পাঠ্যক্রমের মাধ্যমে **আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স** (AI) এর জগৎ আবিষ্কার করুন! এতে রয়েছে ব্যবহারিক পাঠ, কুইজ এবং ল্যাব। এই পাঠ্যক্রমটি শিক্ষানবিস-বান্ধব এবং এতে TensorFlow ও PyTorch এর মতো টুলগুলি এবং AI-তে নৈতিকতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
### 🌐 বহুভাষী সমর্থন
#### GitHub Action এর মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ঞ্চালিত এবং সর্বদা আপ-টু-ডেট)
#### GitHub অ্যাকশনের মাধ্যমে সমর্থিত (স্বয়ংক্রিয় ও সর্বদা আপ-টু-ডেট)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[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)
[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) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **স্থানীয়ভাবে ক্লোন করতে চান?**
>
> এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ রয়েছে যা ডাউনলোড সাইজ ব্যাপকভাবে বাড়ায়। অনুবাদ ছাড়া ক্লোন করতে, sparse checkout ব্যবহার করুন:
> এই রিপোজিটরিতে ৫০+ ভাষার অনুবাদ অন্তর্ভুক্ত, যা ডাউনলোডের আকার অনেক বাড়িয়ে দেয়। অনুবাদ ব্যতীত ক্লোন করতে স্পারস চেকআউট ব্যবহার করুন:
>
> **বাশ / macOS / Linux:**
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
> cd AI-For-Beginners
@ -45,122 +45,122 @@
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> এই ভাবে আপনি কোর্স সম্পন্ন করার জন্য যা যা দরকার তা অনেক দ্রুত ডাউনলোড করতে পাবেন।
> এটি আপনাকে দ্রুত ডাউনলোডসহ কোর্সটি সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় সবকিছু দেবে।
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**অতিরিক্ত অনুবাদের জন্য, আপনি চাইলে সমর্থিত ভাষাগুলোর তালিকা [এখানে](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) দেখতে পারেন।**
**আপনি যদি অতিরিক্ত অনুবাদের ভাষা সমর্থন চান, সেগুলি এখানে তালিকাভুক্ত রয়েছে [এখানে](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
## কমিউনিটিতে যোগ দিন
## সম্প্রদায়ে যোগ দিন
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
## আপনি কী শিখবেন
## আপনি যা শিখবেন
**[কোর্সের মাইন্ডম্যাপ](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
এই পাঠ্যক্রমে আপনি শিখবেন:
* কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি, যার মধ্যে রয়েছে "পুরনো সময়ের" প্রতীকী পদ্ধতি যা **জ্ঞান উপস্থাপনা** এবং যুক্তি (reasoning) ব্যবহার করে ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))।
* **নিউরাল নেটওয়ার্কস** এবং **ডীপ লার্নিং**, যা আধুনিক AI এর মূল ভিত্তি। আমরা এই গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির ধারণাগুলি কোডের মাধ্যমে দেখাব দুইটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) এবং [PyTorch](http://pytorch.org) ব্যবহার করে।
* চিত্র এবং টেক্সট নিয়ে কাজ করার জন্য **নিউরাল আর্কিটেকচার**। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলো আলোচনা করব যদিও কিছু অংশে সাম্প্রতিক উন্নতির থেকে সামান্য পিছিয়ে থাকতে পারে।
* কম জনপ্রিয় AI পদ্ধতি, যেমন **জেনেটিক অ্যালগরিদম** এবং **মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস**।
* আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের বিভিন্ন পন্থা, যার মধ্যে রয়েছে "পুরনো" প্রতীকী পন্থা যেমন **জ্ঞান প্রতিনিধিত্ব** এবং যুক্তি নির্ণয় ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))।
* **নিউরাল নেটওয়ার্কস** এবং **ডীপ লার্নিং**, যা আধুনিক AI’র মূল ভিত্তি। আমরা এই গুরুত্বপূর্ণ ধারণাগুলি দুটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) এবং [PyTorch](http://pytorch.org) - ব্যবহার করে কোডএর মাধ্যমে দেখাবো।
* চিত্র ও টেক্সট নিয়ে কাজ করার জন্য **নিউরাল আর্কিটেকচারস**। আমরা সাম্প্রতিক মডেলগুলি কভার করব, তবে হয়তো সাম্প্রতিকতম ক্ষেত্রগুলোতে কিছুটা কম হতে পারে।
* কম প্রচলিত AI পন্থা, যেমন **জেনেটিক অ্যালগরিদমস** এবং **মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমস**।
এই পাঠ্যক্রমে আমরা যা কভার করব না:
এই পাঠ্যক্রমে আমরা যা অন্তর্ভুক্ত করব না:
> [এই কোর্সের সব অতিরিক্ত রিসোর্স আমাদের Microsoft Learn সংগ্রহে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [এই কোর্সের জন্য সমস্ত অতিরিক্ত সম্পদগুলি আমাদের Microsoft Learn কালেকশনে খুঁজুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে AI** এর ব্যবহার। আপনি 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 বা [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) (যা [INSEAD](https://www.insead.edu/) এর সাথে সহযোগিতায় তৈরি) গ্রহণ করতে পারেন।
* **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং**, যা আমাদের [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) এ ভালোভাবে বর্ণিত।
* **[কগনিটিভ সার্ভিসেস](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** ব্যবহার করে বাস্তব AI অ্যাপ্লিকেশন। এ জন্য Microsoft Learn এর [দৃষ্টি](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Azure OpenAI সার্ভিস ব্যবহার করে জেনারেটিভ AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** এবং অন্যান্য মডিউলগুলো শুরু করার পরামর্শ দেই।
* বিশেষ 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)। আপনি [Azure Machine Learning সঙ্গে মেশিন লার্নিং সমাধান তৈরি এবং পরিচালনা করা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) এবং [Azure Databricks সঙ্গে মেশিন লার্নিং সমাধান তৈরি ও পরিচালনা করা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ গ্রহণ করতে পারেন।
* **কথোপকথন AI** এবং **চ্যাট বটস**। এর জন্য একটি আলাদা [কথোপকথন AI সমাধান তৈরি](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ আছে, এবং বিস্তারিত জানতে [এই ব্লগ পোস্ট](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) আপনি দেখতে পারেন।
* ডীপ লার্নিংয়ের পেছনের **গাণিতিক জটিলতা**। এ জন্য আমরা সুপারিশ করব [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) বইটি, লেখক Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville, যা অনলাইনে [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) এ উপলব্ধ।
* **ব্যবসায় AI ব্যবহারের** ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে। এর জন্য 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 অনুসরণ করুন, অথবা [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), যা [INSEAD](https://www.insead.edu/) এর সহযোগিতায় তৈরি।
* **ক্লাসিক মেশিন লার্নিং**, যা আমাদের [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) এ ভালভাবে বর্ণনা আছে।
* ব্যবহারিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি যা **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** ব্যবহার করে তৈরি। এর জন্য Microsoft Learn এর [ভিশন](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Azure OpenAI Service এর সাথে Genereative AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** এবং অন্যান্য মডিউল শুরু করার পরামর্শ দেয়া হয়।
* নির্দিষ্ট এমএল **ক্লাউড ফ্রেমওয়ার্কস**, 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) এবং [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 ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
* **কথোপকথন AI** এবং **চ্যাট বটস**। আলাদা [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) শেখার পথ রয়েছে, এবং বিস্তারিত জানার জন্য [এই ব্লগ পোস্টটি](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) দেখুন।
* ডীপ লার্নিংয়ের পেছনের **গভীর গাণিতিক দিক**। এর জন্য আমরা Ian Goodfellow, Yoshua Bengio এবং Aaron Courville রচিত [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) বইটি পরামর্শ দেবো, যা অনলাইনে [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) এ উপলব্ধ।
_এআই ইন দ্য ক্লাউড_ বিষয়গুলোর একটি কোমল পরিচিতির জন্য আপনি [Azure এর ওপর 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।
_এআই ইন দ্য ক্লাউড_ বিষয়গুলির জন্য একটি স্নিগ্ধ পরিচয়ের জন্য [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 নেওয়ার কথা ভাবতে পারেন।
# বিষয়বস্তু
| | পাঠের লিঙ্ক | PyTorch/Keras/TensorFlow | ল্যাব |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [কোর্স সেটআপ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [আপনার উন্নয়ন পরিবেশ সেটআপ করুন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| 0 | [কোর্স সেটআপ](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ করুন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI পরিচিতি**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AI এর পরিচিতি এবং ইতিহাস](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| 01 | [AI-এর পরিচিতি এবং ইতিহাস](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **প্রতীকী AI** |
| 02 | [জ্ঞান উপস্থাপন এবং বিশেষজ্ঞ সিস্টেম](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [বিশেষজ্ঞ সিস্টেম](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [অন্তর্জ্ঞান](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[ধারণা গ্রাফ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**নিউরাল নেটওয়ার্কে পরিচিতি**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 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-লেয়ার্ড 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 | [ফ্রেমওয়ার্কগুলোর 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)| [মাইক্রোসফট অ্যাজিউরে কম্পিউটার ভিশন এক্সপ্লোর করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06 | [কম্পিউটার ভিশনে 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) |
| 07 | [কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN স্থাপত্য](./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 | [পূর্ব-প্রশিক্ষিত নেটওয়ার্ক 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) |
| 09 | [অটোএনকোডার এবং VAE গুলো](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [জেনারেটিভ অ্যাডভার্সিয়াল 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) | |
| 11 | [অবজেক্ট সনাক্তকরণ](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [ল্যাব](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 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) | |
| 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) | [মাইক্রোসফট অ্যাজিউরে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [টেক্সট উপস্থাপন। 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) | |
| 14 | [সেমান্টিক শব্দ এমবেডিং। Word2Vec এবং 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) | |
| 15 | [ভাষা মডেলিং। নিজের 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) |
| 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) | |
| 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) |
| 18 | [ট্রান্সফরমার। 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) | |
| 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) |
| 02 | [জ্ঞানের 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 নেটওয়ার্কের পরিচিতি**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [পারসেপট্রন](./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 পারসেপট্রন 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 ওভারফিটিং এর 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) |
| 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)| [মাইক্রোসফট আজুরে কম্পিউটার ভিশন অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 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) |
| 07 | [কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক](./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-ট্রেইনড নেটওয়ার্ক 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) |
| 09 | [অটোএনকোডার 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) | |
| 10 | [জেনেরেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক ও 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) | |
| 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) |
| 12 | [সিম্যান্টিক 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) | |
| 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) | [মাইক্রোসফট আজুরে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অন্বেষণ করুন](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [পাঠ উপস্থাপনা। বৌ/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) | |
| 14 | [সিম্যান্টিক ওয়ার্ড এমবেডিংস। ওয়ার্ড২ভেক 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) | |
| 15 | [ভাষা মডেলিং। আপনার 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) |
| 16 | [রেকারেন্ট 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) | |
| 17 | [জেনেরেটিভ রেকারেন্ট 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) |
| 18 | [ট্রান্সফরমারস। 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) | |
| 19 | [নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি](./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) |
| 20 | [বড় ভাষার মডেল, প্রম্পট প্রোগ্রামিং এবং ফিউ-শট টাস্ক](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **অন্যান্য AI কৌশলসমূহ** || |
| VI | **অন্যান্য এআই প্রযুক্তি** || |
| 21 | [জেনেটিক অ্যালগরিদম](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [নোটবুক](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 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) |
| 23 | [মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI নৈতিকতা** | | |
| 24 | [AI নৈতিকতা এবং দায়িত্বশীল AI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [মাইক্রোসফট লার্ন: দায়বদ্ধ AI নীতিমালা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| VII | **এআই নৈতিকতা** | | |
| 24 | [এআই নৈতিকতা এবং দায়িত্বশীল এআই](./lessons/7-Ethics/README.md) | [মাইক্রোসফট লার্ন: দায়িত্বশীল এআই নীতিমালা](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **অতিরিক্ত** | | |
| 25 | [মাল্টি-মোডাল নেটওয়ার্কস, CLIP এবং VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [নোটবুক](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## প্রতিটি পাঠে রয়েছে
* প্রাক-পঠন সামগ্রী
* executable Jupyter Notebooks, যা প্রায়শই ফ্রেমওয়ার্ক-নির্দিষ্ট (**PyTorch** বা **TensorFlow**) হয়। executable notebook-এ অনেক তাত্ত্বিক সামগ্রীও থাকে, তাই বিষয় বুঝতে হলে আপনাকে কমপক্ষে একটি সংস্করণ (PyTorch বা TensorFlow যেকোনো একটি) পড়া প্রয়োজন।
* কিছু বিষয়ের জন্য **ল্যাবস** উপলব্ধ, যা আপনাকে শেখা বিষয়টি একটি নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
* কিছু অংশে [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) মডিউলের লিঙ্ক রয়েছে যা সম্পর্কিত বিষয়গুলি আচ্ছাদিত করে।
## প্রতি পাঠে রয়েছে
* প্রিঃরিডিং মেটেরিয়াল
* এক্সিকিউটেবল জুপিটার নোটবুক, যা প্রায়ই নির্দিষ্ট ফ্রেমওয়ার্কের জন্য থাকে (**PyTorch** বা **TensorFlow**)। এক্সিকিউটেবল নোটবুকটিতে অনেক তাত্ত্বিক মেটেরিয়ালও থাকে, তাই বিষয়টি বুঝতে হলে আপনাকে নোটবুকের অন্তত একটি সংস্করণ (বা PyTorch বা TensorFlow) পড়তে হবে।
* কিছু বিষয়ে **ল্যাব** পাওয়া যায়, যা আপনাকে শেখানো মেটেরিয়ালটি নির্দিষ্ট সমস্যায় প্রয়োগ করার সুযোগ দেয়।
* কিছু সেকশন রয়েছে যেখানে [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) মডিউলের লিঙ্ক আছে যা সম্পর্কিত বিষয়গুলো কভার করে।
## শুরু করা
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এই উদাহরণগুলো তৈরি করা হয়েছে যাতে আপনি পুরো কারিকুলামের আগে এআই ধারণাগুলো বুঝতে পারেন।
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### 📚 পুরো কারিকুলাম সেটআপ
- আমরা একটি [সেটআপ পাঠ](./lessons/0-course-setup/setup.md) তৈরি করেছি যাতে আপনার ডেভেলপমেন্ট পরিবেশ সেটআপে সাহায্য করা হয়। - শিক্ষকদের জন্যও আমরা একটি [পাঠ্যক্রম সেটআপ পাঠ](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) তৈরি করেছি!
- কীভাবে [VSCode বা Codespace-এ কোড চালানো যায়](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- আমরা একটি [সেটআপ লেসন](./lessons/0-course-setup/setup.md) তৈরি করেছি যাতে আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপে সাহায্য করতে পারি। - শিক্ষকদের জন্যও একটি [কারিকুলাম সেটআপ লেসন](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) তৈরি করেছি!
- কিভাবে [VSCode বা Codespace-এ কোড চালাবেন](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
এই ধাপগুলি অনুসরণ করুন:
এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:
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রিপোজিটরি ক্লোন করুন: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
রেপোজিটরি ক্লোন করুন: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
ভুলবেন না এই রিপোতে (🌟) স্টার দিতে যাতে পরে সহজে খুঁজে পাবেন।
এই রেপোটি পরবর্তীতে সহজে খুঁজে পেতে স্টার (🌟) দিতে ভুলবেন না।
## অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন
আমাদের [অফিশিয়াল AI Discord সার্ভার](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)-এ যোগ দিয়ে এই কোর্স নিচ্ছে এমন অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে পরিচিত হন এবং নেটওয়ার্ক গড়ে তুলুন এবং সহায়তা নিন।
আমাদের [অফিশিয়াল AI Discord সার্ভারে](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) যোগ দিন এবং এই কোর্সে অংশ নেওয়া অন্যান্য শিক্ষার্থীদের সাথে যোগাযোগ করুন এবং সাহায্য পান।
আপনি যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা প্রশ্ন থাকে তৈরি করার সময়, তাহলে আমাদের [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) পরিদর্শন করুন।
আপনার যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা কোড তৈরির সময় প্রশ্ন থাকে, আমাদের [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) দেখতে পারেন।
## কুইজ
> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সব কুইজ `etc\quiz-app` ফোল্ডারের Quiz-app-এ থাকে, অথবা [অনলাইন এখানে](https://ff-quizzes.netlify.app/)। এগুলি পাঠ্যক্রমের অন্তর্ভুক্ত কুইজ অ্যাপ থেকে লিঙ্ক করা হয়েছে; কুইজ অ্যাপ স্থানীয়ভাবে চালানো যায় বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যায়; `quiz-app` ফোল্ডারে নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। এগুলি ক্রমশ স্থানীয়কৃত হচ্ছে।
> **কুইজ সম্পর্কে একটি নোট**: সমস্ত কুইজ কুইজ-অ্যাপ ফোল্ডারে রয়েছে etc\quiz-app, অথবা [অনলাইনে এখানে](https://ff-quizzes.netlify.app/)। এগুলো লেসনের মধ্যে লিঙ্ক করা হয়েছে। কুইজ অ্যাপটিকে লোকালি চালানো যায় বা Azure-এ ডিপ্লয় করা যায়; `quiz-app` ফোল্ডারের নির্দেশনা অনুসরণ করুন। এগুলো ধাপে ধাপে লোকালাইজ করা হচ্ছে।
## সাহায্য প্রয়োজন
আপনার কি কোনো পরামর্শ আছে বা বানানের ভুল বা কোড ত্রুটি পাওয়া গেছে? একটি ইস্যু তোলা বা একটি পুল রিকোয়েস্ট তৈরি করুন।
আপনার যদি কোনো পরামর্শ থাকে বা বানান বা কোড ভুল খুঁজে পান, তাহলে একটি ইস্যু তৈরি করুন বা পুল রিকোয়েস্ট দিন।
## বিশেষ ধন্যবাদ
@ -168,11 +168,11 @@ _এআই ইন দ্য ক্লাউড_ বিষয়গুলোর এ
* **🔥 সম্পাদক:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), পিএইচডি
* **🎨 স্কেচনোট ইলাস্ট্রেটর:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ কুইজ নির্মাতা:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 প্রধান অবদানকারী:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **🙏 মূল অবদানকারীরা:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## অন্যান্য পাঠ্যক্রম
## অন্যান্য কারিকুলাম
আমাদের দল অন্যান্য পাঠ্যক্রমও তৈরি করে! দেখুন:
আমাদের টিম অন্যান্য কারিকুলাম তৈরি করে! দেখুন:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -214,19 +214,19 @@ _এআই ইন দ্য ক্লাউড_ বিষয়গুলোর এ
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## সাহায্য নিন
আপনি আটকে গেলে বা AI অ্যাপ তৈরি সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকলে MCP সম্পর্কে আলোচনায় সহকর্মী শিক্ষার্থী এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সাথে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক কমিউনিটি যেখানে প্রশ্নগুলি স্বাগত এবং জ্ঞান বিনামূল্যে শেয়ার করা হয়।
আপনি আটকে গেলে বা AI অ্যাপ তৈরি সম্পর্কে কোনো প্রশ্ন থাকলে, MCP সম্পর্কিত আলোচনা এবং অভিজ্ঞ ডেভেলপারদের সঙ্গে যোগ দিন। এটি একটি সহায়ক সম্প্রদায় যেখানে প্রশ্ন উত্সাহিত এবং জ্ঞান অবাধে শেয়ার করা হয়।
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
আপনি যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা ত্রুটি তৈরি করার সময় পান, তাহলে দেখুন:
আপনার যদি প্রোডাক্ট ফিডব্যাক বা নির্মাণকালে ত্রুটি থাকে তাহলে এড়িয়ে যান:
[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**অস্বীকৃতি**:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার চেষ্টা করি, কিন্তু স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা ভুল থাকতে পারে। মূল নথিটি তার নিজ ভাষায়ই কর্তAuthority সূত্র হিসাবে বিবেচনা করা উচিৎ। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ প্রয়োজন। অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যার জন্য আমরা দায়ী নই।
**ডিসক্লেইমার**:
এই ডকুমেন্টটি AI অনুবাদ পরিষেবা [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ব্যবহার করে অনূদিত হয়েছে। আমরা যথাযথতার জন্য চেষ্টা করি, তবে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল বা ত্রুটি থাকতে পারে। মূল ডকুমেন্টটি তার নিজস্ব ভাষায়ই কর্তৃত্বপূর্ণ উৎস হিসাবে বিবেচিত হওয়া উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য পেশাদার মানব অনুবাদ নির্দেশ করা হয়। এই অনুবাদের ব্যবহার থেকে উদ্ভূত কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা বিভ্রাটের জন্য আমরা দায়বদ্ধ নয়।
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

4
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View File

@ -6,8 +6,8 @@
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226
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@ -12,25 +12,24 @@
[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
# शुरुआती लोगों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - एक पाठ्यक्रम
# शुरुआती लोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
|:---:|
| शुरुआती लोगों के लिए AI - _स्केचनोट [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) द्वारा_ |
हमारे 12 सप्ताह, 24-लेसन के पाठ्यक्रम के साथ **आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस** (AI) की दुनिया को खोजें! इसमें व्यावहारिक पाठ, क्विज़ और लैब शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआती दोस्तों के लिए उपयुक्त है और TensorFlow और PyTorch जैसे टूल्स, साथ ही AI में नैतिकता को भी कवर करता है।
| शुरुआती लोगों के लिए AI - _स्केचनोट द्वारा [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
हमारे 12 सप्ताह, 24-पाठ्यक्रम के साथ **कृत्रिम बुद्धिमत्ता** (AI) की दुनिया का अन्वेषण करें! इसमें व्यावहारिक पाठ, क्विज़, और लैब्स शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआत के लिए अनुकूल है और इसमें TensorFlow और PyTorch जैसे उपकरणों के साथ-साथ AI में नैतिकता को भी शामिल किया गया है।
### 🌐 बहुभाषी समर्थन
#### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतन)
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
[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)
[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) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md)
> **स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करते हैं?**
>
> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं, जो डाउनलोड आकार को काफी बढ़ा देते हैं। अनुवाद के बिना क्लोन करने के लिए, sparse checkout का उपयोग करें:
> इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं, जिससे डाउनलोड का आकार काफी बढ़ जाता है। अनुवादों के बिना क्लोन करने के लिए, sparsely चेकआउट का उपयोग करें:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -46,12 +45,12 @@
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> इससे आपको पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सभी सामग्री मिलेंगी, वह भी बहुत तेज डाउनलोड के साथ।
> यह आपको तेज़ डाउनलोड के साथ पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ देता है।
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
**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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## आप क्या सीखेंगे
@ -60,169 +59,168 @@
इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे:
* आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विभिन्न दृष्टिकोण, जिनमें "पुराना" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण **ज्ञान प्रतिनिधित्व** और तर्क सहित ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) शामिल हैं।
* **न्यूरल नेटवर्क** और **डीप लर्निंग**, जो आधुनिक AI के मूल में हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे की अवधारणाओं को दो सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) और [PyTorch](http://pytorch.org) - में कोड के उपयोग से समझाएंगे।
* छवियों और पाठ के साथ काम करने के लिए **न्यूरल आर्किटेक्चर**। हम हाल के मॉडल कवर करेंगे, लेकिन संभवतः अत्याधुनिक में थोड़ा कम होंगे।
* कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे कि **जेनेटिक एल्गोरिदम** और **मल्टी-एजेंट सिस्टम**।
* कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न दृष्टिकोण, जिसमें "अच्छा पुराना" सांकेतिक दृष्टिकोण शामिल है जिसमें **ज्ञान प्रतिनिधित्व** और तर्कशक्ति ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) शामिल हैं।
* **न्यूरल नेटवर्क** और **डीप लर्निंग**, जो आधुनिक AI के मूल में हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे की अवधारणाओं को दो सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) और [PyTorch](http://pytorch.org) के कोड का उपयोग करके समझाएंगे।
* छवियों और टेक्स्ट के साथ काम करने के लिए **न्यूरल आर्किटेक्चर**। हम हाल के मॉडलों को कवर करेंगे लेकिन हो सकता है कि यह अत्याधुनिक में थोड़ा कमज़ोर हो।
* कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे कि **जननिक एल्गोरिदम** और **मल्टी-एजेंट सिस्टम**।
इस पाठ्यक्रम में हम क्या शामिल नहीं करेंगे:
> [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)
> [इस कोर्स के सभी अतिरिक्त संसाधन हमारी Microsoft Learn संग्रह में पाएँ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* व्यावसायिक मामलों में **AI का उपयोग**। Microsoft Learn पर [व्यावसायिक 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 रास्ते, या [AI बिजनेस स्कूल](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), जो [INSEAD](https://www.insead.edu/) के साथ सहयोग में विकसित किया गया है, लेने पर विचार करें।
* **क्लासिक मशीन लर्निंग**, जो हमारे [शुरुआती लोगों के लिए मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) में अच्छी तरह से वर्णित है।
* **[कॉग्निटिव सर्विसेज](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** का उपयोग करके व्यावहारिक AI अनुप्रयोग। इसके लिए, हम आपको Microsoft Learn के [दृष्टि](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 से शुरू करने की सलाह देते हैं।
* 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)। [Azure Machine Learning के साथ मशीन लर्निंग समाधान बनाएँ 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 बनाएँ और संचालित करें](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के रास्ते उपयोग पर विचार करें।
* **संवादात्मक AI** और **चैट बॉट्स**। इसके लिए एक अलग [संवादात्मक AI समाधान बनाएँ](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का रास्ता 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।
* गहन सीखने के पीछे **गहरी गणित**। इसके लिए हम Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, और Aaron Courville द्वारा लिखित [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) की सलाह देंगे, जो ऑनलाइन भी उपलब्ध है [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)।
* व्यवसाय में **AI के व्यावसायिक मामले**। Microsoft Learn 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 का रास्ता आज़माएं, या [AI Business School](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।
* **क्लासिक मशीन लर्निंग**, जिसका अच्छा वर्णन हमारे [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) में है।
* व्यावहारिक AI अनुप्रयोग जो **[Cognitive Services](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 मॉड्यूल की सिफारिश करते हैं जैसे [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)** और अन्य।
* 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)। इन के लिए [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) और [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) सीखने के रास्तों का उपयोग करने पर विचार करें।
* **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 रास्ता 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।
* गहन शिक्षण के पीछे **गहरी गणित**। इसके लिए, हम Ian Goodfellow, Yoshua Bengio और Aaron Courville द्वारा लिखित [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।
_क्लाउड में AI_ विषयों का सौम्य परिचय पाने के लिए, आप [Azure पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ शुरू करें](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के रास्ते को चुन सकते हैं।
_क्लाउड में AI_ विषयों का आसान परिचय प्राप्त करने के लिए, 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 का रास्ता भी अपना सकते हैं।
# सामग्री
| | पाठ लिंक | PyTorch/Keras/TensorFlow | लैब |
| :-: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [कोर्स सेटअप](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [अपने विकास पर्यावरण को सेटअप करें](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| | पाठ लिंक | PyTorch/Keras/TensorFlow | लैब |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [कोर्स सेटअप](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [अपना विकास पर्यावरण सेट करें](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI का परिचय**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AI का परिचय और इतिहास](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **प्रतीकात्मक AI** |
| 02 | [ज्ञान प्रतिनिधित्व और विशेषज्ञ प्रणाली](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [विशेषज्ञ प्रणाली](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [ऑन्टोलॉजी](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[कॉन्सेप्ट ग्राफ](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**न्यूरल नेटवर्क का परिचय**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| II | **सांकेतिक AI** |
| 02 | [ज्ञान प्रस्तुति और विशेषज्ञ प्रणालियाँ](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [विशेषज्ञ प्रणालियाँ](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [ऑन्टोलॉजी](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[कॉन्सेप्ट ग्राफ़](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
| III | [**न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [पर्सेप्ट्रॉन](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [मल्टी-लेयर्ड पर्सेप्ट्रॉन और हमारा 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) |
| 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) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| 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) |
| 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) |
| 07 | [कन्वॉल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क](./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) |
| 08 | [पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क और ट्रांसफर लर्निंग](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) और [प्रशिक्षण 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) |
| 09 | [ऑटोएन्कोडर्स और VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [जनरेटिव एडवर्सैरियल नेटवर्क 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) | |
| 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) |
| 12 | [सिमेंटिक 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) | |
| 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)|
| 13 | [पाठ प्रतिनिधित्व. बोव/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) | |
| 14 | [सिमेंटिक 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) | |
| 15 | [भाषा मॉडलिंग. अपने स्वयं के 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) |
| 16 | [रिकरेंट 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) | |
| 17 | [जनरेटिव रिकरेंट 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) |
| 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) | |
| 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) |
| 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) | |
| VI | **अन्य AI तकनीकें** || |
| 04 | [मल्टी-लेयर्ड पर्सेप्ट्रॉन और अपनी खुद की 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) |
| 05 | [फ्रेमवर्क्स का परिचय (पाइटॉर्च/टेंसर्फ्लो) और ओवरफ़िटिंग](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [केरस](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| IV | [**कंप्यूटर विज़न**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [पाइटॉर्च](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [टेंसर्फ्लो](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [माइक्रोसॉफ्ट अजूर पर कंप्यूटर विज़न एक्सप्लोर करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 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) |
| 07 | [कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN आर्किटेक्चर](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क्स और ट्रांसफर लर्निंग](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) और [प्रशिक्षण ट्रिक्स](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 09 | [ऑटोएन्कोडर्स और VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
| 10 | [जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स और आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रांसफर](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [ऑब्जेक्ट डिटेक्शन](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 12 | [सामान्य अर्थ पहचान। U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | |
| V | [**प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण**](./lessons/5-NLP/README.md) | [पाइटॉर्च](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[टेंसर्फ्लो](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [माइक्रोसॉफ्ट अजूर पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एक्सप्लोर करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13 | [पाठ प्रतिनिधित्व। बो/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | |
| 14 | [सामान्य शब्द एम्बेडिंग। Word2Vec और GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | |
| 15 | [भाषा मॉडलिंग। अपनी खुद की एम्बेडिंग का प्रशिक्षण](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](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) |
| 16 | [रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | |
| 17 | [जनरेटिव रिक्रेंट नेटवर्क्स](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](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) |
| 18 | [ट्रांसफ़ॉर्मर्स। BERT।](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | |
| 19 | [नामित इकाई मान्यता](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [टेंसर्फ्लो](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [विस्तृत भाषा मॉडल, प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग और फ्यू-शॉट कार्य](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [पाइटॉर्च](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **अन्य एआई तकनीकें** || |
| 21 | [जेनिटिक अल्गोरिदम](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [नोटबुक](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22 | [डीप रिइंफोर्समेंट 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) |
| 23 | [मल्टी-एजेंट सिस्टम](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI नैतिकता** | | |
| 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) | |
| 22 | [डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[टेंसर्फ्लो](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [मल्टी-एजेंट सिस्टम्स](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **एआई नैतिकता** | | |
| 24 | [एआई नैतिकता और जिम्मेदार एआई](./lessons/7-Ethics/README.md) | [माइक्रोसॉफ्ट लर्न: जिम्मेदार एआई सिद्धांत](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX | **अतिरिक्त** | | |
| 25 | [मल्टी-मॉडल नेटवर्क, CLIP और VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [नोटबुक](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
| 25 | [मल्टी-मोडल नेटवर्क्स, CLIP और VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [नोटबुक](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## प्रत्येक पाठ में होता है
* पूर्व-पठन सामग्री
* निष्पादनीय Jupyter नोटबुक, जो अक्सर फ्रेमवर्क (**PyTorch** या **TensorFlow**) के लिए विशिष्ट होती हैं। निष्पादनीय नोटबुक में बहुत सारा सैद्धांतिक सामग्री भी होता है, इसलिए विषय को समझने के लिए आपको नोटबुक का कम से कम एक संस्करण (या तो PyTorch या TensorFlow) देखना आवश्यक है।
* कुछ विषयों के लिए उपलब्ध **प्रयोगशालाएं**, जो आपको आपने सीखे हुए सामग्री को एक विशिष्ट समस्या पर लागू करने का अवसर देती हैं।
* कुछ अनुभागों में [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) मॉड्यूल के लिंक होते हैं जो संबंधित विषयों को कवर करते हैं।
## प्रत्येक पाठ में शामिल हैं
* प्री-रीडिंग सामग्री
* निष्पादन योग्य जुपिटर नोटबुक्स, जो अक्सर फ्रेमवर्क के लिए विशिष्ट होती हैं (**PyTorch** या **TensorFlow**)। निष्पादन योग्य नोटबुक में बहुत सारा सिद्धांतात्मक सामग्री भी होती है, इसलिए विषय को समझने के लिए आपको कम से कम नोटबुक के एक संस्करण (या तो PyTorch या TensorFlow) को देखना चाहिए।
* कुछ विषयों के लिए उपलब्ध **लैब** जो आपको सीखी गई सामग्री को किसी विशेष समस्या पर लागू करने का अवसर देती हैं।
* कुछ खंडों में [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) मॉड्यूल के लिंक होते हैं जो संबंधित विषयों को कवर करते हैं।
## शुरुआत करना
## शुरूआत करना
### 🎯 AI में नए हैं? यहां से शुरू करें!
यदि आप AI में बिलकुल नए हैं और त्वरित, व्यावहारिक उदाहरण चाहते हैं, तो हमारे [**शुरुआती-अनुकूल उदाहरण**](./examples/README.md) देखें! इनमें शामिल हैं:
यदि आप AI में बिल्कुल नए हैं और त्वरित, हाथों-हाथ उदाहरणों की तलाश कर रहे हैं, तो हमारे [**Beginner-Friendly Examples**](./examples/README.md) देखें! इनमें शामिल हैं:
- 🌟 **हैलो AI वर्ल्ड** - आपका पहला AI प्रोग्राम (पैटर्न रिकग्निशन)
- 🧠 **सरल न्यूरल नेटवर्क** - ज़मीन से न्यूरल नेटवर्क बनाएं
- 🖼️ **छवि वर्गीकर्ता** - विस्तृत टिप्पणियों के साथ छवियों को वर्गीकृत करें
- 💬 **पाठ भावना विश्लेषण** - सकारात्मक/नकारात्मक पाठ विश्लेषण करें
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ये उदाहरण आपको पूर्ण पाठ्यक्रम में प्रवेश करने से पहले AI अवधारणाओं को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
ये उदाहरण आपको पूर्ण पाठ्यक्रम में जाने से पहले AI की अवधारणाओं को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
### 📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप
### 📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप
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## अन्य शिक्षार्थियों से मिलें
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## प्रश्नोत्तरी
## प्रश्नोत्तरी
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> **प्रश्नोत्तरी के बारे में एक नोट**: सभी प्रश्नोत्तरी Quiz-app फ़ोल्डर में `etc\quiz-app` में हैं, या आप उन्हें [यहां ऑनलाइन भी देख सकते हैं](https://ff-quizzes.netlify.app/)। ये लेसन के भीतर लिंक की गई हैं। प्रश्नोत्तरी ऐप को आप स्थानीय रूप से चला सकते हैं या Azure पर तैनात कर सकते हैं; इसके निर्देश `quiz-app` फ़ोल्डर में उपलब्ध हैं। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है।
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## विशेष धन्यवाद
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* **✍️ मुख्य लेखक:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 संपादक:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 स्केचनोट चित्रकार:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ प्रश्नोत्तरी निर्माता:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 कोर योगदानकर्ता:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **🙏 मुख्य योगदानकर्ता:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## अन्य पाठ्यक्रम
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### LangChain
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### LangChain
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### Azure / Edge / MCP / Agents
[![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Generative AI Series
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Generative AI Series
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-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
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Core Learning
[![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilot Series
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
### Copilot Series
[![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## सहायता प्राप्त करें
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यदि आप अटक गए हैं या AI ऐप बनाने में कोई प्रश्न है, तो MCP पर चर्चा में अन्य शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स से जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्न पूछे जा सकते हैं और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।
यदि आप फंस जाते हैं या AI ऐप बनाने को लेकर कोई प्रश्न हैं, तो MCP के बारे में चर्चाओं में साथी शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्नों का स्वागत है और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है।
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इस दस्तावेज़ का अनुवाद AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके किया गया है। यद्यपि हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियाँ या असंगतियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़, जिसे इसकी मूल भाषा में प्रस्तुत किया गया है, उसे अधिकृत स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।
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4
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View File

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159
translations/ko/README.md
View File

@ -16,20 +16,21 @@
|![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)|
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| AI 초보자를 위한 커리큘럼 - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 제공 스케치노트_ |
| 초보자를 위한 AI - _[@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) 스케치노트_ |
12주, 24개의 레슨으로 구성된 **인공지능**(AI) 세계를 탐험하세요! 이 커리큘럼에는 실습 강의, 퀴즈, 랩이 포함되어 있습니다. 초보자 친화적이며 TensorFlow와 PyTorch 같은 도구와 AI 윤리에 대해 다룹니다.
12주, 24강의 커리큘럼으로 <strong>인공지능</strong>(AI)의 세계를 탐험하세요! 실용적 강의, 퀴즈, 실습이 포함되어 있습니다. 이 커리큘럼은 초보자에게 친숙하며 TensorFlow, PyTorch 같은 도구와 AI 윤리를 다룹니다.
### 🌐 다중 언어 지원
#### GitHub Action을 통한 지원 (자동화 및 항상 최신 유지)
### 🌐 다국어 지원
#### GitHub Action을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)
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[Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/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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@ -45,10 +46,10 @@
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**추가 언어 지원을 원하시면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)에서 지원되는 언어 목록을 확인하세요.**
**추가 번역 언어 지원을 원하시면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)를 참고하세요**
## 커뮤니티에 참여하세요
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@ -59,121 +60,121 @@
이 커리큘럼에서 배우게 될 내용:
* "고전적인" 지식 표현 및 추론([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))을 포함한 다양한 인공지능 접근 방식.
* 현대 AI의 핵심인 **신경망**과 **딥러닝**. 이 중요한 개념들을 두 가지 인기 프레임워크인 [TensorFlow](http://Tensorflow.org)와 [PyTorch](http://pytorch.org)로 코드 예시를 통해 설명합니다.
* 이미지 및 텍스트 작업을 위한 **신경 아키텍처**. 최신 모델을 다루지만 최신 연구 동향은 일부 부족할 수 있습니다.
* 덜 알려진 AI 접근 방식인 **유전 알고리즘**과 **멀티 에이전트 시스템**.
* "고전적" 기호적 접근 방식과 **지식 표현** 및 추론을 포함한 다양한 인공지능 접근법 ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* 현대 AI의 핵심인 <strong>신경망</strong>과 <strong>딥러닝</strong>. 이 중요한 주제를 이해하기 위해, 가장 인기 있는 두 프레임워크 - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) 와 [PyTorch](http://pytorch.org) 의 코드로 개념을 설명합니다.
* 이미지 및 텍스트 작업용 **신경 구조들**. 최신 모델들을 다루지만 최첨단 모델까지는 다소 부족할 수 있습니다.
* 상대적으로 덜 알려진 AI 접근법, 예를 들어 <strong>유전 알고리즘</strong>과 **다중 에이전트 시스템**.
이 커리큘럼에서 다루지 않는 내용:
> [이 코스에 대한 추가 자료는 Microsoft Learn 컬렉션에서 모두 확인하세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
> [Microsoft Learn 컬렉션에서 이 코스의 모든 추가 자료를 찾으세요](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
* **비즈니스에서의 AI** 활용 사례. Microsoft Learn의 [비즈니스 사용자를 위한 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 협력하여 개발한 [AI 비즈니스 스쿨](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)를 추천합니다.
* 잘 설명된 **고전 머신러닝**은 [초보자를 위한 머신러닝 커리큘럼](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)에서 확인하세요.
* **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**를 활용한 실용적인 AI 응용. 이를 위해 Microsoft Learn 모듈에서 [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 생성 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 등을 시작해 보세요.
* [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), [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 등 특정 머신러닝 클라우드 프레임워크. [Azure Machine Learning으로 머신러닝 솔루션 구축 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)과 [Azure Databricks로 머신러닝 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 추천합니다.
* **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, [이 블로그 글](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)도 참고하세요.
* 딥러닝의 **심도 있는 수학적 이론**. 이 주제는 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)을 추천하며, 온라인으로도 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)에서 볼 수 있습니다.
* **비즈니스에서의 AI** 활용 사례. Microsoft Learn의 [기업 사용자를 위한 AI 입문](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로 또는 [AI 비즈니스 스쿨](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)을 INSEAD와 협력하여 개발한 과정을 고려하세요.
* 우리 [초보자를 위한 머신러닝 커리큘럼](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)에 잘 설명된 **고전적 머신러닝**.
* <strong>[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)</strong>로 구축된 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 서비스로 생성 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 등 모듈부터 시작하기를 권장합니다.
* [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 머신러닝 솔루션 구축 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)과 [Azure Databricks로 머신러닝 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 고려하세요.
* <strong>대화형 AI</strong>와 <strong>챗봇</strong>. 별도로 [대화형 AI 솔루션 만들기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로가 있으며, 자세한 내용은 [이 블로그 포스트](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)를 참조하세요.
* 딥러닝 뒤의 **심도 있는 수학**. 이를 위해 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)을 추천하며, 온라인 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)에서 이용 가능합니다.
_클라우드에서의 AI_에 대한 부드러운 입문을 원한다면 [Azure에서 인공지능 시작하기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 고려해 보세요.
_클라우드에서 AI_ 주제에 부드럽게 입문하려면 [Azure에서 인공지능 시작하기](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 고려해 보세요.
# 목차
# 콘텐츠
| | 수업 링크 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 실습 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------- |
| 0 | [코스 세팅](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [개발 환경 설정하기](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI 소개**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AI 소개 및 역사](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **상징적 인공지능** |
| 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) | |
| III | [**신경망 소개**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| | 강의 링크 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 실습 |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0 | [코스 설정](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [개발 환경 설정하기](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
| I | [**AI 소개**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
| 01 | [AI 소개 및 역사](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
| II | **기호적 AI** |
| 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) | |
| III | [**신경망 입문**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03 | [퍼셉트론](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [노트북](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [실습](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04 | [다층 퍼셉트론과 자체 프레임워크 만들기](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [노트북](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [실습](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 04 | [다층 퍼셉트론 및 자체 프레임워크 만들기](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [노트북](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [실습](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 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) | [실습](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
| 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) |
| 06 | [컴퓨터 비전 소개. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [노트북](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 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) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [사전 학습된 네트워크와 전이 학습](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 및 [학습 요령](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 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) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
| 08 | [사전 학습된 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) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
| 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) | |
| 10 | [생성적 적대 신경망 및 예술 스타일 전이](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [객체 탐지](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 10 | [생성적 적대 신경망 및 예술적 스타일 변환](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
| 11 | [객체 검출](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [실습](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
| 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) | |
| 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)|
| 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) | |
| 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)|
| 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) | |
| 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) | |
| 15 | [언어 모델링. 나만의 임베딩 학습하기](./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) | [실습](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 15 | [언어 모델링. 자체 임베딩 학습](./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) | [실습](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
| 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) | |
| 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) | [실습](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
| 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) | |
| 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) | |
| 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) | [실습](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
| 20 | [대형 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 소수 샷 작업](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **기타 AI 기법** || |
| 20 | [대규모 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 few-shot 과제](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
| VI | **기타 AI 기술** || |
| 21 | [유전 알고리즘](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [노트북](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 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) | [실습](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [다중 에이전트 시스템](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| 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) | [실습](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
| 23 | [멀티 에이전트 시스템](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
| VII | **AI 윤리** | | |
| 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) | |
| IX | **추가 자료** | | |
| 25 | [멀티모달 네트워크, CLIP 및 VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [노트북](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
## 각 강의에는
* 사전 학습 자료
* 프레임워크(**PyTorch** 또는 **TensorFlow**)에 특화된 실행 가능한 Jupyter 노트북. 실행 가능한 노트북에는 많은 이론적 내용도 포함되어 있어 주제를 이해하려면 적어도 한 버전의 노트북(PyTorch 또는 TensorFlow 중 하나)을 꼭 살펴봐야 합니다.
* 일부 주제에 대해 제공되는 **랩**으로, 학습한 내용을 특정 문제에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.
* 관련 주제를 다루는 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 모듈로 연결되는 링크가 포함된 섹션도 있습니다.
## 각 강의는 포함합니다
* 사전 학습 자료
* 프레임워크(**PyTorch** 또는 **TensorFlow**)에 특화된 실행 가능한 Jupyter 노트북. 실행 가능한 노트북에는 많은 이론적 자료도 포함되어 있어, 주제를 이해하려면 노트북 버전 중 최소 하나(PyTorch 또는 TensorFlow)를 반드시 살펴봐야 합니다.
* 일부 주제에는 **랩(Labs)** 이 제공되어 배운 내용을 특정 문제에 적용해 볼 기회를 제공합니다.
* 일부 섹션에는 관련 주제를 다루는 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 모듈에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
## 시작하기
### 🎯 AI가 처음인가요? 여기서 시작하세요!
### 🎯 AI 초보자라면 여기서 시작하세요!
AI가 완전히 처음이고 빠르고 실습 위주의 예제를 원한다면, [**초보자 친화적 예제**](./examples/README.md)를 확인해 보세요! 여기에는 다음이 포함됩니다:
AI가 완전히 처음이고 빠르고 실습 위주의 예제를 보고 싶다면, [**초보자 친화적 예제**](./examples/README.md)를 확인하세요! 여기에는 다음이 포함됩니다:
- 🌟 **Hello AI World** - 당신의 첫 AI 프로그램(패턴 인식)
- 🧠 **간단한 신경망** - 신경망을 처음부터 만들어 보기
- 🖼️ **이미지 분류기** - 자세한 주석과 함께 이미지 분류
- 💬 **텍스트 감성 분석** - 긍정/부정 텍스트 분석
- 🌟 **Hello AI World** - 첫 AI 프로그램 (패턴 인식)
- 🧠 **간단한 신경망** - 신경망을 처음부터 구축하기
- 🖼️ **이미지 분류기** - 상세 주석이 달린 이미지 분류
- 💬 **텍스트 감정분석** - 긍정/부정 텍스트 분석
이 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 AI 개념을 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.
이 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 AI 개념을 이해하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.
### 📚 전체 커리큘럼 설정
- 개발 환경 설정을 돕기 위해 [설정 강의](./lessons/0-course-setup/setup.md)를 만들었습니다.
- 교육자를 위해서는 [커리큘럼 설정 강의](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)도 준비되어 있습니다!
- VSCode 또는 Codespace에서 [코드를 실행하는 방법](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
- 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 준비했습니다!
- [VSCode 또는 Codespace에서 코드 실행 방법](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
다음 단계를 따라 주세요:
다음 단계를 따르세요:
저장소 포크하기: 이 페이지 우측 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요.
리포지토리 포크: 이 페이지 오른쪽 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요.
저장소 클론하기: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
리포지토리 복제: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
나중에 더 쉽게 찾으려면 이 저장소에 별(🌟)을 꼭 눌러주세요.
나중에 더 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소에 별(🌟) 표시하는 것을 잊지 마세요.
## 학습자 모임
## 다른 학습자 만나기
이 과정을 수강하는 다른 학습자들과 만나고 네트워킹하며 지원을 받을 수 있는 [공식 AI Discord 서버](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)에 참여하세요.
이 과정에 참여하는 다른 학습자와 네트워킹하고 지원받으려면 [공식 AI Discord 서버](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum)에 참여하세요.
제품 피드백이나 질문이 있으면 [Azure AI Foundry 개발자 포럼](https://aka.ms/foundry/forum)을 방문해 주세요.
제품 피드백이나 질문이 있으면 [Azure AI Foundry 개발자 포럼](https://aka.ms/foundry/forum)을 방문하세요.
## 퀴즈
> **퀴즈에 관한 주의 사항**: 모든 퀴즈는 etc\quiz-app 폴더 내 Quiz-app 폴더에 들어 있으며, [온라인](https://ff-quizzes.netlify.app/)에서도 이용 가능합니다. 각 강의 내에서 연결되어 있고, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. `quiz-app` 폴더 내 지침을 따르세요. 점차적으로 현지화 작업이 진행 중입니다.
> **퀴즈에 관한 참고 사항**: 모든 퀴즈는 etc\quiz-app 폴더 내의 Quiz-app 폴더에 포함되어 있거나 [온라인에서 여기](https://ff-quizzes.netlify.app/)에서 이용할 수 있습니다. 퀴즈는 각 수업에서 연결되어 있으며, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 `quiz-app` 폴더 내 지침을 따르세요. 현재 점진적으로 현지화 중입니다.
## 도움이 필요합니다
제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견했다면 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 만들어 주세요.
제안 사항이 있거나 철자나 코드 오류를 발견했다면 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 만들어 주세요.
## 특별 감사
* **✍️ 주요 저자:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 편집자:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 스케치노트 일러스트레이터:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 퀴즈 제작자:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 핵심 공헌자:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
* **✍️ 주 저자:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
* **🔥 편집자:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
* **🎨 스케치노트 일러스트레이터:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
* **✅ 퀴즈 제작자:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
* **🙏 핵심 기여자:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
## 다른 커리큘럼
## 기타 커리큘럼
우리 팀에서 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요:
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### LangChain
@ -190,7 +191,7 @@ AI가 완전히 처음이고 빠르고 실습 위주의 예제를 원한다면,
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### 생성형 AI 시리즈
### 생성 AI 시리즈
[![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -217,17 +218,17 @@ AI가 완전히 처음이고 빠르고 실습 위주의 예제를 원한다면,
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AI 앱 개발 중에 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대해 학습하는 동료 학습자와 경험 많은 개발자들이 모여 있는 토론에 참여하세요. 질문이 언제든 환영받고 지식을 자유롭게 공유하는 따뜻한 커뮤니티입니다.
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[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
제품 피드백이나 오류가 있으면 다음을 방문하세요:
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