AI-For-Beginners/translations/ne

सुरुवातीका लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता - पाठ्यक्रम

सुरुवातीका लागि AI - Sketchnote by @girlie_mac

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को संसार अन्वेषण गर्नुहोस् हाम्रो १२ हप्ताको, २४ पाठको पाठ्यक्रमसँग! यसमा व्यावहारिक पाठहरू, क्विजहरू, र प्रयोगशालाहरू समावेश छन्। यो पाठ्यक्रम सुरुवातीका लागि उपयुक्त छ र TensorFlow र PyTorch जस्ता उपकरणहरू साथै AI मा नैतिकता समेट्छ।

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Korean | Lithuanian | Malay | Marathi | Nepali | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरू चाहनुहुन्छ भने यहाँ सूचीबद्ध छन् यहाँ

समुदायमा सामेल हुनुहोस्

तपाईंले के सिक्नुहुनेछ

पाठ्यक्रमको माइन्डम्याप

यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले सिक्नुहुनेछ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ताका विभिन्न दृष्टिकोणहरू, जसमा "पुरानो" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण ज्ञान प्रतिनिधित्व र तर्कसहित (GOFAI)।
• न्यूरल नेटवर्कहरू र डीप लर्निङ, जुन आधुनिक AI को केन्द्रमा छन्। हामी यी महत्त्वपूर्ण विषयहरूको अवधारणालाई दुई लोकप्रिय फ्रेमवर्कहरू - TensorFlow र PyTorch मा कोड प्रयोग गरेर चित्रण गर्नेछौं।
• छविहरू र पाठसँग काम गर्नका लागि न्यूरल आर्किटेक्चरहरू। हामी हालका मोडेलहरू समेट्नेछौं तर अत्याधुनिक मोडेलहरूमा केही कमी हुन सक्छ।
• कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोणहरू, जस्तै जेनेटिक एल्गोरिदमहरू र मल्टि-एजेन्ट सिस्टमहरू।

हामीले यस पाठ्यक्रममा समेट्ने छैनौं:

यस पाठ्यक्रमका लागि सबै अतिरिक्त स्रोतहरू हाम्रो Microsoft Learn संग्रहमा फेला पार्नुहोस्

• व्यवसायमा AI को प्रयोग को व्यापारिक केसहरू। व्यवसाय प्रयोगकर्ताहरूका लागि AI को परिचय सिक्ने मार्ग लिनुहोस्, वा AI व्यवसाय स्कूल, INSEAD सँग सहकार्यमा विकसित।
• क्लासिक मेसिन लर्निङ, जुन हाम्रो सुरुवातीका लागि मेसिन लर्निङ पाठ्यक्रम मा राम्रोसँग वर्णन गरिएको छ।
• कग्निटिभ सर्भिसहरू प्रयोग गरेर बनाइएका व्यावहारिक AI अनुप्रयोगहरू। यसका लागि, हामी तपाईंलाई Microsoft Learn मा भिजन, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, Azure OpenAI सेवा प्रयोग गरेर जेनेरेटिभ AI र अन्यका लागि मोड्युलहरू सुरु गर्न सिफारिस गर्छौं।
• विशिष्ट ML क्लाउड फ्रेमवर्कहरू, जस्तै Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, वा Azure Databricks। Azure Machine Learning र Azure Databricks सिक्ने मार्गहरू प्रयोग गर्न विचार गर्नुहोस्।
• संवादात्मक AI र च्याट बोटहरू। छुट्टै संवादात्मक AI समाधानहरू सिर्जना गर्नुहोस् सिक्ने मार्ग छ, र तपाईं यो ब्लग पोस्ट मा थप विवरणको लागि सन्दर्भ गर्न सक्नुहुन्छ।
• डीप लर्निङको गहिरो गणित। यसका लागि, हामी डीप लर्निङ Ian Goodfellow, Yoshua Bengio र Aaron Courville द्वारा सिफारिस गर्छौं, जुन https://www.deeplearningbook.org/ मा अनलाइन उपलब्ध छ।

क्लाउडमा AI विषयहरूको कोमल परिचयका लागि तपाईं Azure मा कृत्रिम बुद्धिमत्तासँग सुरु गर्नुहोस् सिक्ने मार्ग लिन विचार गर्न सक्नुहुन्छ।

सामग्री

	पाठ लिंक	PyTorch/Keras/TensorFlow	प्रयोगशाला
0	पाठ्यक्रम सेटअप	तपाईंको विकास वातावरण सेटअप गर्नुहोस्
I	AI को परिचय
01	AI को परिचय र इतिहास	-	-
II	प्रतीकात्मक AI
02	ज्ञान प्रतिनिधित्व र विशेषज्ञ प्रणालीहरू	विशेषज्ञ प्रणालीहरू / ओन्टोलोजी /अवधारणा ग्राफ
III	न्यूरल नेटवर्कहरूको परिचय
03	पर्सेप्ट्रोन	नोटबुक	प्रयोगशाला
04	मल्टि-लेयर्ड पर्सेप्ट्रोन र आफ्नै फ्रेमवर्क बनाउने	नोटबुक	प्रयोगशाला
05	फ्रेमवर्कको परिचय (PyTorch/TensorFlow) र ओभरफिटिङ	PyTorch / Keras / TensorFlow	प्रयोगशाला
IV	कम्प्युटर भिजन	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure मा कम्प्युटर भिजन अन्वेषण गर्नुहोस्
06	कम्प्युटर भिजनको परिचय। OpenCV	नोटबुक	प्रयोगशाला
07	कन्भोलुसनल न्युरल नेटवर्क & CNN आर्किटेक्चर	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
08	प्रि-ट्रेन गरिएको नेटवर्क र ट्रान्सफर लर्निङ र ट्रेनिङ ट्रिक्स	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
09	अटोइन्कोडर र VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्क र कलात्मक शैली ट्रान्सफर	PyTorch / TensorFlow
11	वस्तु पहिचान	TensorFlow	प्रयोगशाला
12	सेम्यान्टिक सेग्मेन्टेसन। U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	प्राकृतिक भाषा प्रशोधन	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure मा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन अन्वेषण गर्नुहोस्
13	पाठ प्रतिनिधित्व। Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	सेम्यान्टिक शब्द एम्बेडिङ। Word2Vec र GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	भाषा मोडेलिङ। आफ्नै एम्बेडिङ ट्रेनिङ गर्नुहोस्	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
16	पुनरावर्ती न्युरल नेटवर्क	PyTorch / TensorFlow
17	जेनेरेटिभ पुनरावर्ती नेटवर्क	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
18	ट्रान्सफर्मर। BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	नामित इकाई पहिचान	TensorFlow	प्रयोगशाला
20	ठूलो भाषा मोडेल, प्रम्प्ट प्रोग्रामिङ र थोरै-शट कार्यहरू	PyTorch
VI	अन्य AI प्रविधिहरू
21	जेनेटिक एल्गोरिदम	नोटबुक
22	डीप रिइन्फोर्समेन्ट लर्निङ	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
23	मल्टि-एजेन्ट प्रणालीहरू
VII	AI नैतिकता
24	AI नैतिकता र जिम्मेवार AI	Microsoft Learn: जिम्मेवार AI सिद्धान्तहरू
IX	थप सामग्रीहरू
25	मल्टि-मोडल नेटवर्क, CLIP र VQGAN	नोटबुक

प्रत्येक पाठमा समावेश छ

• पूर्व-पढाइ सामग्री
• कार्यान्वयन योग्य Jupyter नोटबुकहरू, जुन प्रायः फ्रेमवर्क (PyTorch वा TensorFlow) मा आधारित हुन्छ। कार्यान्वयन योग्य नोटबुकमा धेरै सैद्धान्तिक सामग्री पनि समावेश छ, त्यसैले विषयलाई बुझ्नको लागि कम्तीमा एउटा संस्करण (PyTorch वा TensorFlow) को नोटबुक हेर्नु आवश्यक छ।
• प्रयोगशाला केही विषयहरूको लागि उपलब्ध छ, जसले तपाईंलाई सिकेको सामग्रीलाई विशेष समस्यामा लागू गर्ने अवसर दिन्छ।
• केही खण्डहरूमा MS Learn मा सम्बन्धित विषयहरू समेटिएका लिंकहरू समावेश छन्।

सुरु गर्दै

🎯 AI मा नयाँ? यहाँबाट सुरु गर्नुहोस्!

यदि तपाईं AI मा बिल्कुल नयाँ हुनुहुन्छ र छिटो, व्यावहारिक उदाहरणहरू चाहनुहुन्छ भने हाम्रो सुरुवाती-अनुकूल उदाहरणहरू हेर्नुहोस्! यी समावेश छन्:

• 🌟 Hello AI World - तपाईंको पहिलो AI कार्यक्रम (प्याटर्न पहिचान)
• 🧠 साधारण न्युरल नेटवर्क - स्क्र्याचबाट न्युरल नेटवर्क बनाउनुहोस्
• 🖼️ इमेज क्लासिफायर - विस्तृत टिप्पणीसहित छविहरू वर्गीकरण गर्नुहोस्
• 💬 पाठ भावना - सकारात्मक/नकारात्मक पाठको विश्लेषण गर्नुहोस्

यी उदाहरणहरू तपाईंलाई AI अवधारणाहरू बुझ्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएको छ पूर्ण पाठ्यक्रममा प्रवेश गर्नु अघि।

📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप

• हामीले तपाईंको विकास वातावरण सेटअप गर्न मद्दत गर्न सेटअप पाठ तयार गरेका छौं।
• शिक्षकहरूका लागि, हामीले तपाईंहरूका लागि पनि पाठ्यक्रम सेटअप पाठ तयार गरेका छौं!
• VSCode वा Codepace मा कोड कसरी चलाउने

यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

रेपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस्: यस पृष्ठको माथि-दायाँ कुनामा रहेको "Fork" बटनमा क्लिक गर्नुहोस्।

रेपोजिटरी क्लोन गर्नुहोस्: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

यो रेपो पछि सजिलै फेला पार्नको लागि स्टार (🌟) गर्न नबिर्सनुहोस्।

अन्य सिक्नेहरूसँग भेट्नुहोस्

हाम्रो औपचारिक AI Discord सर्भर मा सामेल हुनुहोस् ताकि यस कोर्स लिने अन्य सिक्नेहरूसँग भेटघाट र नेटवर्क गर्न सक्नुहोस् र सहयोग प्राप्त गर्न सक्नुहोस्।

यदि तपाईंलाई निर्माण गर्दा कुनै उत्पादनको प्रतिक्रिया वा प्रश्नहरू छन् भने हाम्रो Azure AI Foundry Developer Forum मा जानुहोस्।

क्विजहरू

क्विजहरूको बारेमा नोट: सबै क्विजहरू etc\quiz-app को Quiz-app फोल्डरमा समावेश छन्, वा अनलाइन यहाँ। ती पाठहरूबाट लिंक गरिएका छन्। क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; quiz-app फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। ती क्रमिक रूपमा स्थानीयकरण गरिँदैछन्।

सहयोग चाहिएको छ

तपाईंसँग सुझावहरू छन् वा वर्तनी वा कोड त्रुटिहरू फेला पारेको छ? एक मुद्दा उठाउनुहोस् वा पुल अनुरोध सिर्जना गर्नुहोस्।

विशेष धन्यवाद

• ✍️ मुख्य लेखक: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 सम्पादक: Jen Looper, PhD
• 🎨 स्केच नोट चित्रकार: Tomomi Imura
• ✅ क्विज सिर्जनाकर्ता: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 मुख्य योगदानकर्ता: Evgenii Pishchik

अन्य पाठ्यक्रमहरू

हाम्रो टिमले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:

Azure / Edge / MCP / एजेन्टहरू

---

जेनेरेटिभ AI श्रृंखला

---

मुख्य सिकाइ

---

Copilot श्रृंखला

सहयोग प्राप्त गर्दै

यदि तपाईं अड्किनुहुन्छ वा AI एप्स निर्माणको बारेमा कुनै प्रश्न छ भने, सामेल हुनुहोस्:

यदि तपाईंलाई उत्पादनको प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने जानुहोस्:

---

अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको छ। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादहरूमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।