AI-For-Beginners/translations/ne

सुरुवातीका लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक 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। 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)

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

यदि तपाईं थप भाषाहरूको अनुवाद चाहनुहुन्छ भने यहाँ सूचीबद्ध छन् यहाँ

समुदायमा सामेल हुनुहोस्

तपाईंले के सिक्नुहुनेछ

पाठ्यक्रमको मनम्याप

यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले सिक्नुहुनेछ:

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

हामीले यस पाठ्यक्रममा समेट्ने छैनौं:

यस पाठ्यक्रमका सबै अतिरिक्त स्रोतहरू हाम्रो Microsoft Learn संग्रहमा फेला पार्नुहोस्

• व्यवसायमा AI को प्रयोग को व्यापारिक केसहरू। व्यवसाय प्रयोगकर्ताहरूका लागि AI को परिचय सिक्ने मार्ग Microsoft Learn मा 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 व्यावहारिक AI अनुप्रयोगहरू। यसका लागि, हामी तपाईंलाई Microsoft Learn मा दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, Azure OpenAI सेवा प्रयोग गरेर जेनेरेटिभ AI र अन्यका लागि मोड्युलहरू सुरु गर्न सिफारिस गर्छौं।
• विशिष्ट मेसिन लर्निङ 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। त्यहाँ छुट्टै संवादात्मक AI समाधानहरू सिर्जना गर्नुहोस् सिक्ने मार्ग छ, र तपाईं यो ब्लग पोस्ट मा थप विवरणका लागि सन्दर्भ गर्न सक्नुहुन्छ।
• डीप लर्निङको गहिरो गणित। यसका लागि, हामी Deep Learning Ian Goodfellow, Yoshua Bengio र Aaron Courville द्वारा सिफारिस गर्छौं, जुन https://www.deeplearningbook.org/ मा अनलाइन उपलब्ध छ।

क्लाउडमा AI को 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 / Ontology /Concept Graph
III	न्यूरल नेटवर्कहरूको परिचय
03	Perceptron	Notebook	Lab
04	मल्टि-लेयर्ड Perceptron र हाम्रो आफ्नै फ्रेमवर्क सिर्जना गर्दै	Notebook	Lab
05	फ्रेमवर्क्स (PyTorch/TensorFlow) र ओभरफिटिङको परिचय	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 नेटवर्कहरू & CNN आर्किटेक्चरहरू	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
08	पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्कहरू र ट्रान्सफर लर्निङ र प्रशिक्षणका तरिकाहरू	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
09	अटोइन्कोडरहरू र VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्कहरू र कलात्मक शैली ट्रान्सफर	PyTorch / TensorFlow
11	वस्तु पहिचान	TensorFlow	प्रयोगशाला
12	सिमान्टिक 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	सिमान्टिक शब्द एम्बेडिङहरू। Word2Vec र GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	भाषा मोडलिङ। आफ्नै एम्बेडिङहरू प्रशिक्षण गर्नुहोस्	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
16	पुनरावर्ती न्युरल नेटवर्कहरू	PyTorch / TensorFlow
17	जेनेरेटिभ पुनरावर्ती नेटवर्कहरू	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
18	ट्रान्सफर्मरहरू। BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	नामित इकाई पहिचान	TensorFlow	प्रयोगशाला
20	ठूलो भाषा मोडलहरू, प्रम्प्ट प्रोग्रामिङ र थोरै-शट कार्यहरू	PyTorch
VI	अन्य AI प्रविधिहरू
21	जेनेटिक एल्गोरिदमहरू	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 नेटवर्कहरू, CLIP र VQGAN	नोटबुक

प्रत्येक पाठमा समावेश छ

• पूर्व-पढाइ सामग्री
• कार्यान्वयन योग्य Jupyter नोटबुकहरू, जुन प्रायः फ्रेमवर्क (PyTorch वा TensorFlow) का लागि विशिष्ट हुन्छन्। कार्यान्वयन योग्य नोटबुकमा धेरै सैद्धान्तिक सामग्री पनि समावेश छ, त्यसैले विषयलाई बुझ्नको लागि तपाईंले कम्तीमा एउटा संस्करणको नोटबुक (PyTorch वा TensorFlow) हेर्नुपर्छ।
• प्रयोगशालाहरू केही विषयहरूको लागि उपलब्ध छन्, जसले तपाईंलाई सिकेको सामग्रीलाई विशेष समस्यामा लागू गर्ने अवसर दिन्छ।
• केही खण्डहरूमा MS Learn मा सम्बन्धित विषयहरू समेट्ने लिंकहरू समावेश छन्।

सुरु गर्दै

• हामीले तपाईंलाई विकास वातावरण सेटअप गर्न मद्दत गर्न सेटअप पाठ सिर्जना गरेका छौं। - शिक्षकहरूको लागि, हामीले पाठ्यक्रम सेटअप पाठ पनि सिर्जना 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 उत्पादन प्रतिक्रिया वा निर्माण गर्दा प्रश्नहरू छन् भने हाम्रो Azure AI Foundry Developer Forum मा जानुहोस्।

क्विजहरू

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

सहयोग चाहिएको छ

के तपाईंसँग सुझावहरू छन् वा कुनै हिज्जे वा कोड त्रुटि फेला पार्नुभएको छ? कृपया एउटा 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 टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:

• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners .NET
• Generative AI with JavaScript
• Generative AI with Java
• AI for Beginners
• Data Science for Beginners
• ML for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for Agentic use
• Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
• Choose Your Own Copilot Adventure

---

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 अनुवादमा 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।