[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) # Künstliche Intelligenz für Einsteiger - Ein Lehrplan || |:---:| | AI For Beginners - _Sketchnote von [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | Erkunden Sie die Welt der **Künstlichen Intelligenz** (KI) mit unserem 12-wöchigen, 24-Lektionen-Lehrplan! Er enthält praktische Lektionen, Quizze und Labore. Der Lehrplan ist anfängerfreundlich und behandelt Tools wie TensorFlow und PyTorch sowie Ethik in der KI ### 🌐 Mehrsprachige Unterstützung #### Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell) [Arabisch](../ar/README.md) | [Bengalisch](../bn/README.md) | [Bulgarisch](../bg/README.md) | [Burmesisch (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinesisch (vereinfacht)](../zh/README.md) | [Chinesisch (traditionell, Hongkong)](../hk/README.md) | [Chinesisch (traditionell, Macau)](../mo/README.md) | [Chinesisch (traditionell, Taiwan)](../tw/README.md) | [Kroatisch](../hr/README.md) | [Tschechisch](../cs/README.md) | [Dänisch](../da/README.md) | [Niederländisch](../nl/README.md) | [Estnisch](../et/README.md) | [Finnisch](../fi/README.md) | [Französisch](../fr/README.md) | [Deutsch](./README.md) | [Griechisch](../el/README.md) | [Hebräisch](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Ungarisch](../hu/README.md) | [Indonesisch](../id/README.md) | [Italienisch](../it/README.md) | [Japanisch](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Koreanisch](../ko/README.md) | [Litauisch](../lt/README.md) | [Malaysisch](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalesisch](../ne/README.md) | [Nigerianisches Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegisch](../no/README.md) | [Persisch (Farsi)](../fa/README.md) | [Polnisch](../pl/README.md) | [Portugiesisch (Brasilien)](../br/README.md) | [Portugiesisch (Portugal)](../pt/README.md) | [Panjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Rumänisch](../ro/README.md) | [Russisch](../ru/README.md) | [Serbisch (Kyrillisch)](../sr/README.md) | [Slowakisch](../sk/README.md) | [Slowenisch](../sl/README.md) | [Spanisch](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Schwedisch](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Türkisch](../tr/README.md) | [Ukrainisch](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamesisch](../vi/README.md) **Wenn Sie zusätzliche Übersetzungen wünschen, sind unterstützte Sprachen [hier](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) aufgeführt** ## Treten Sie der Community bei [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) ## Was Sie lernen werden **[Mindmap des Kurses](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** In diesem Lehrplan lernen Sie: * Verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz, einschließlich des „guten alten“ symbolischen Ansatzes mit **Wissensrepräsentation** und Schlussfolgerung ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). * **Neuronale Netze** und **Deep Learning**, die den Kern der modernen KI bilden. Wir veranschaulichen die Konzepte hinter diesen wichtigen Themen mit Code in zwei der populärsten Frameworks - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) und [PyTorch](http://pytorch.org). * **Neuronale Architekturen** für die Arbeit mit Bildern und Text. Wir behandeln aktuelle Modelle, könnten aber etwas hinter dem Stand der Technik zurückbleiben. * Weniger verbreitete KI-Ansätze, wie **genetische Algorithmen** und **Multi-Agenten-Systeme**. Was wir in diesem Lehrplan nicht behandeln werden: > [Finden Sie alle zusätzlichen Ressourcen für diesen Kurs in unserer Microsoft Learn-Sammlung](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * Business-Fälle für den Einsatz von **KI im Unternehmen**. Ziehen Sie in Betracht, den Lernpfad [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) auf Microsoft Learn oder die [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), entwickelt in Zusammenarbeit mit [INSEAD](https://www.insead.edu/), zu besuchen. * **Klassisches Machine Learning**, das in unserem [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) gut beschrieben ist. * Praktische KI-Anwendungen, die mit **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** erstellt wurden. Dafür empfehlen wir, mit Microsoft Learn-Modulen zu [Vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natürlicher Sprachverarbeitung](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)** und anderen zu beginnen. * Spezifische ML-**Cloud-Frameworks**, wie [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) oder [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Ziehen Sie in Betracht, die Lernpfade [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) und [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) zu nutzen. * **Konversationelle KI** und **Chatbots**. Es gibt einen separaten Lernpfad [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), und Sie können sich auch [diesen Blogbeitrag](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) für weitere Details ansehen. * **Tiefgehende Mathematik** hinter Deep Learning. Dafür empfehlen wir [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville, das auch online unter [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) verfügbar ist. Für eine sanfte Einführung in Themen zu _KI in der Cloud_ können Sie den Lernpfad [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) absolvieren. # Inhalt | | Lektionslink | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [Kurs-Setup](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**Einführung in KI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [Einführung und Geschichte der KI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **Symbolische KI** | | 02 | [Wissensrepräsentation und Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Expertensysteme](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Konzeptgraph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | | III | [**Einführung in neuronale Netze**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| | 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | | 04 | [Mehrschichtiges Perceptron und Erstellen unseres eigenen Frameworks](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | | 05 | [Einführung in Frameworks (PyTorch/TensorFlow) und Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | | IV | [**Computer Vision**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Computer Vision auf Microsoft Azure erkunden](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | | 06 | [Einführung in Computer Vision. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [Faltungsneuronale Netze](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN-Architekturen](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [Vortrainierte Netzwerke und Transferlernen](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) and [Training-Tricks](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [Autoencoder und VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | | 10 | [Generative Adversarial Networks & Künstlerischer Stiltransfer](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [Objekterkennung](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [Semantische Segmentierung. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | | V | [**Natürliche Sprachverarbeitung**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Natural Language Processing auf Microsoft Azure erkunden](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [Textrepräsentation. BoW/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [Semantische Wort-Einbettungen. Word2Vec und GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | | 15 | [Sprachmodellierung. Eigene Einbettungen trainieren](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [Rekurrente Neuronale Netze](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | | 17 | [Generative Rekurrente Netze](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [TensorFlow](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [Transformer. 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 | [Erkennung benannter Entitäten](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | | 20 | [Große Sprachmodelle, Prompt-Programmierung und Few-Shot-Aufgaben](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **Andere KI-Techniken** || | | 21 | [Genetische Algorithmen](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 22 | [Tiefes Verstärkungslernen](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Labor](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [Multi-Agenten-Systeme](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **KI-Ethik** | | | | 24 | [KI-Ethik und verantwortungsvolle KI](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Prinzipien für verantwortungsvolle KI](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | | IX | **Extras** | | | | 25 | [Multimodale Netzwerke, CLIP und VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## Jede Lektion enthält * Vorbereitendes Material * Ausführbare Jupyter-Notebooks, die oft framework-spezifisch sind (**PyTorch** oder **TensorFlow**). Das ausführbare Notebook enthält auch viel theoretisches Material. Um das Thema zu verstehen, sollten Sie mindestens eine Version des Notebooks durcharbeiten (entweder PyTorch oder TensorFlow). * **Labore** für einige Themen, die Ihnen die Möglichkeit geben, das Gelernte auf ein konkretes Problem anzuwenden. * Einige Abschnitte enthalten Links zu [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) Modulen, die verwandte Themen behandeln. ## Erste Schritte ### 🎯 Neu in der KI? Hier anfangen! Wenn Sie komplett neu in der KI sind und schnelle, praxisnahe Beispiele möchten, schauen Sie sich unsere [**Beispiele für Einsteiger**](./examples/README.md) an! Diese beinhalten: - 🌟 **Hello AI World** - Ihr erstes KI-Programm (Mustererkennung) - 🧠 **Einfaches neuronales Netzwerk** - Ein neuronales Netzwerk von Grund auf erstellen - 🖼️ **Bildklassifikator** - Bilder mit ausführlichen Kommentaren klassifizieren - 💬 **Textsentiment** - Analysiere positiven/negativen Text Diese Beispiele sollen dir helfen, KI-Konzepte zu verstehen, bevor du in das vollständige Curriculum eintauchst. ### 📚 Einrichten des vollständigen Curriculums - Wir haben eine [Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/setup.md) erstellt, die dir beim Einrichten deiner Entwicklungsumgebung hilft. - Für Lehrkräfte haben wir ebenfalls eine [Curriculum-Setup-Lektion](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) erstellt! - Wie man [den Code in VSCode oder Codepace ausführt](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) Follow these steps: Fork the Repository: Click on the "Fork" button at the top-right corner of this page. Clone the Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` Don't forget to star (🌟) this repo to find it easier later. ## Meet other Learners Tritt unserem [offiziellen AI-Discord-Server](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) bei, um andere Lernende dieses Kurses zu treffen, dich zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten. If you have product feedback or questions whilst building visit our [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) ## Quizze > **A note about quizzes**: All quizzes are contained in the Quiz-app folder in etc\quiz-app, or [Online hier](https://ff-quizzes.netlify.app/) Sie sind in den Lektionen verlinkt; die Quiz-App kann lokal ausgeführt oder in Azure bereitgestellt werden; befolge die Anweisungen im `quiz-app`-Ordner. Sie werden nach und nach lokalisiert. ## Hilfe gesucht Hast du Vorschläge oder Rechtschreib- oder Codefehler gefunden? Erstelle ein Issue oder sende einen Pull Request. ## Besonderer Dank * **✍️ Hauptautor:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 Redakteur:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD * **🎨 Sketchnote-Illustrator:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) * **✅ Quiz-Ersteller:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) * **🙏 Kernbeitragende:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## Weitere Curricula Unser Team stellt weitere Curricula bereit! Schau dir diese an: ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agenten [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Generative AI-Serie [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Kernbereiche [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Copilot-Serie [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Hilfe erhalten Wenn du feststeckst oder Fragen zum Erstellen von KI-Apps hast, tritt Diskussionen mit anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern über MCP bei. Es ist eine unterstützende Community, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird. [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) If you have product feedback or errors while building visit: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- Haftungsausschluss: Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Ausgangssprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Bei wichtigen Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Verwendung dieser Übersetzung ergeben.