[](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/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) # 초보자를 위한 인공지능 - 커리큘럼 || |:---:| | 초보자를 위한 인공지능 - _스케치노트 by [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | **인공지능**(AI)의 세계를 탐험해보세요! 12주 동안 진행되는 24개의 강의로 구성된 커리큘럼입니다. 실습 강의, 퀴즈, 실험실 활동이 포함되어 있으며, 초보자도 쉽게 따라할 수 있습니다. TensorFlow와 PyTorch 같은 도구뿐만 아니라 AI 윤리도 다룹니다. ### 🌐 다국어 지원 #### GitHub Action을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지) [프랑스어](../fr/README.md) | [스페인어](../es/README.md) | [독일어](../de/README.md) | [러시아어](../ru/README.md) | [아랍어](../ar/README.md) | [페르시아어 (파르시)](../fa/README.md) | [우르두어](../ur/README.md) | [중국어 (간체)](../zh/README.md) | [중국어 (번체, 마카오)](../mo/README.md) | [중국어 (번체, 홍콩)](../hk/README.md) | [중국어 (번체, 대만)](../tw/README.md) | [일본어](../ja/README.md) | [한국어](./README.md) | [힌디어](../hi/README.md) | [벵골어](../bn/README.md) | [마라티어](../mr/README.md) | [네팔어](../ne/README.md) | [펀자브어 (구르무키)](../pa/README.md) | [포르투갈어 (포르투갈)](../pt/README.md) | [포르투갈어 (브라질)](../br/README.md) | [이탈리아어](../it/README.md) | [폴란드어](../pl/README.md) | [터키어](../tr/README.md) | [그리스어](../el/README.md) | [태국어](../th/README.md) | [스웨덴어](../sv/README.md) | [덴마크어](../da/README.md) | [노르웨이어](../no/README.md) | [핀란드어](../fi/README.md) | [네덜란드어](../nl/README.md) | [히브리어](../he/README.md) | [베트남어](../vi/README.md) | [인도네시아어](../id/README.md) | [말레이어](../ms/README.md) | [타갈로그어 (필리핀어)](../tl/README.md) | [스와힐리어](../sw/README.md) | [헝가리어](../hu/README.md) | [체코어](../cs/README.md) | [슬로바키아어](../sk/README.md) | [루마니아어](../ro/README.md) | [불가리아어](../bg/README.md) | [세르비아어 (키릴)](../sr/README.md) | [크로아티아어](../hr/README.md) | [슬로베니아어](../sl/README.md) | [우크라이나어](../uk/README.md) | [버마어 (미얀마)](../my/README.md) **추가 번역을 원하시면 [여기](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)에 지원 가능한 언어 목록이 있습니다.** ## 커뮤니티에 참여하세요 [](https://discord.gg/kzRShWzttr) ## 학습 내용 **[코스 마인드맵](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** 이 커리큘럼에서 배우게 될 내용: * **지식 표현**과 추론을 포함한 "고전적" 상징적 접근 방식([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence))을 포함한 다양한 인공지능 접근 방식. * 현대 AI의 핵심인 **신경망**과 **딥러닝**. 이 중요한 주제의 개념을 [TensorFlow](http://Tensorflow.org)와 [PyTorch](http://pytorch.org)라는 두 가지 인기 있는 프레임워크를 사용하여 코드로 설명합니다. * 이미지와 텍스트 작업을 위한 **신경 아키텍처**. 최신 모델을 다루지만 최첨단 기술은 다소 부족할 수 있습니다. * **유전 알고리즘**과 **다중 에이전트 시스템**과 같은 덜 알려진 AI 접근 방식. 이 커리큘럼에서 다루지 않는 내용: > [Microsoft Learn 컬렉션에서 이 코스의 추가 리소스를 모두 찾을 수 있습니다](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * **비즈니스에서 AI 활용** 사례. Microsoft Learn에서 [비즈니스 사용자를 위한 AI 소개](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로를 수강하거나 [INSEAD](https://www.insead.edu/)와 협력하여 개발된 [AI 비즈니스 스쿨](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)을 고려하세요. * **고전적 머신러닝**, 이는 [초보자를 위한 머신러닝 커리큘럼](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners)에 잘 설명되어 있습니다. * **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**를 사용하여 구축된 실용적인 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 Service를 활용한 생성 AI](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** 등의 모듈을 시작하는 것을 추천합니다. * 특정 ML **클라우드 프레임워크**, 예를 들어 [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), 또는 [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). [Azure Machine Learning을 사용하여 머신러닝 솔루션 구축 및 운영](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 및 [Azure Databricks를 사용하여 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. * **대화형 AI** 및 **챗봇**. 별도의 [대화형 AI 솔루션 생성](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 학습 경로가 있으며, [이 블로그 게시물](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/)에서 자세한 내용을 참조할 수 있습니다. * 딥러닝의 **심화 수학적 내용**. 이를 위해 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618)을 추천하며, 온라인에서도 [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/)에서 이용할 수 있습니다. 클라우드에서 _AI_를 다루는 주제에 대한 간단한 소개를 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 고려하세요. # 콘텐츠 | | 강의 링크 | PyTorch/Keras/TensorFlow | 실습 | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [코스 설정](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [개발 환경 설정](./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 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 소개**](./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 퍼셉트론 및 자체 프레임워크 생성](./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 탐색](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 네트워크 및 전이 학습](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) 및 [훈련 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 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 | [생성적 적대 신경망 및 예술적 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) | | 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 탐색](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) | | | 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. 임베딩 직접 훈련하기](./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 | [생성적 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) | | | 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 Few-Shot 작업](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **기타 AI 기술** || | | 21 | [유전 알고리즘](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [노트북](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 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 | [다중 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 다음이 포함됩니다 * 사전 읽기 자료 * 실행 가능한 Jupyter 노트북, 주로 프레임워크(**PyTorch** 또는 **TensorFlow**)에 따라 제공됩니다. 실행 가능한 노트북에는 많은 이론적 내용이 포함되어 있으므로 주제를 이해하려면 PyTorch 또는 TensorFlow 중 하나의 버전을 반드시 학습해야 합니다. * **실습**은 일부 주제에서 제공되며, 학습한 내용을 특정 문제에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. * 일부 섹션에는 관련 주제를 다루는 [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) 모듈 링크가 포함되어 있습니다. ## 시작하기 ### 🎯 AI가 처음인가요? 여기서 시작하세요! AI가 처음이고 빠르게 실습 예제를 보고 싶다면 [**초보자 친화적 예제**](./examples/README.md)를 확인하세요! 여기에는 다음이 포함됩니다: - 🌟 **Hello AI World** - 첫 번째 AI 프로그램 (패턴 인식) - 🧠 **간단한 신경망** - 신경망을 처음부터 직접 구축하기 - 🖼️ **이미지 분류기** - 자세한 주석과 함께 이미지 분류하기 - 💬 **텍스트 감정 분석** - 긍정/부정 텍스트 분석하기 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 위해 [교사용 커리큘럼 설정 강의](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)도 준비했습니다! - [VSCode 또는 Codepace에서 코드 실행 방법](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) 다음 단계를 따르세요: 저장소 포크하기: 이 페이지 오른쪽 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요. 저장소 클론하기: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` 이 저장소를 나중에 쉽게 찾을 수 있도록 별표(🌟)를 잊지 마세요. ## 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 가입하세요. AI 앱을 개발하면서 제품 피드백이나 질문이 있다면 [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum)을 방문하세요. ## 퀴즈 > **퀴즈에 대한 안내**: 모든 퀴즈는 etc\quiz-app 폴더의 Quiz-app 폴더에 포함되어 있으며, [온라인에서도 확인 가능](https://ff-quizzes.netlify.app/)합니다. 퀴즈는 강의 내에서 링크로 연결되어 있으며, 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. `quiz-app` 폴더의 지침을 따라주세요. 퀴즈는 점차적으로 현지화되고 있습니다. ## 도움 요청 제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견하셨나요? 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 생성해주세요. ## 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 기여자:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## 다른 커리큘럼 우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해보세요: - [초보자를 위한 생성 AI](https://aka.ms/genai-beginners) - [초보자를 위한 생성 AI .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) - [JavaScript로 생성 AI](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [Java로 생성 AI](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java) - [초보자를 위한 AI](https://aka.ms/ai-beginners) - [초보자를 위한 데이터 과학](https://aka.ms/datascience-beginners) - [초보자를 위한 머신러닝](https://aka.ms/ml-beginners) - [초보자를 위한 사이버 보안](https://github.com/microsoft/Security-101) - [초보자를 위한 웹 개발](https://aka.ms/webdev-beginners) - [초보자를 위한 IoT](https://aka.ms/iot-beginners) - [초보자를 위한 XR 개발](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [GitHub Copilot을 활용한 에이전트적 사용 마스터하기](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming) - [C#/.NET 개발자를 위한 GitHub Copilot 마스터하기](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [나만의 Copilot 모험 선택하기](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) ## 도움 받기 AI 앱을 개발하다가 막히거나 질문이 있다면 다음을 이용하세요: [](https://aka.ms/foundry/discord) 제품 피드백이나 개발 중 오류가 있다면 다음을 방문하세요: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- **면책 조항**: 이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원본 문서의 원어 버전이 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.