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[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/)
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[](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD)
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[](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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# Intelligence Artificielle pour Débutants - Un Programme
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| IA Pour Débutants - _Sketchnote par [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il inclut des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.
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### 🌐 Support Multilingue
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#### Pris en charge via GitHub Action (Automatisé & Toujours à jour)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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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](./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)
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> **Préférez cloner localement ?**
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>
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> Ce dépôt inclut plus de 50 traductions de langues ce qui augmente considérablement la taille du téléchargement. Pour cloner sans traductions, utilisez le sparse checkout :
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>
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> **Bash / macOS / Linux :**
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> ```bash
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
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> ```
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>
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> **CMD (Windows) :**
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> ```cmd
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> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
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> cd AI-For-Beginners
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> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
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> ```
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>
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> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Si vous souhaitez que d'autres langues soient prises en charge, elles sont listées [ici](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Rejoignez la Communauté
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## Ce que vous apprendrez
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**[Carte mentale du cours](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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Dans ce programme, vous apprendrez :
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* Différentes approches de l’Intelligence Artificielle, y compris l’approche symbolique "classique" avec la **Représentation des connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* Les **Réseaux de Neurones** et **l’Apprentissage Profond**, qui sont au cœur de l’IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants à l’aide de code dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
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* Les **Architectures Neuronales** pour travailler avec des images et du texte. Nous couvrirons des modèles récents mais pourrions être un peu en retard sur l’état de l’art.
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* Des approches d’IA moins populaires, comme les **Algorithmes Génétiques** et les **Systèmes Multi-Agents**.
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Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :
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> [Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Les cas d’utilisation de **l’IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en collaboration avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* Le **Machine Learning Classique**, qui est bien décrit dans notre [Programme Machine Learning pour débutants](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Les applications pratiques d’IA construites à l’aide des **[Services Cognitifs](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous vous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[l’IA générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et d’autres.
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* Les **Frameworks Cloud spécifiques au ML**, tels que [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), ou [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Envisagez d’utiliser les parcours d’apprentissage [Construire et exploiter des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Construire et exploiter des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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* L’**IA conversationnelle** et les **Chat Bots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d’IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), et vous pouvez également vous référer à [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
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* Les **Mathématiques Approfondies** derrière l’apprentissage profond. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, disponible aussi en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Pour une introduction douce aux sujets _IA sur le Cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Contenu
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| | Lien de la leçon | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratoire |
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| 0 | [Configuration du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurer votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduction à l’IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduction et histoire de l’IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Symbolique** |
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| 02 | [Représentation des Connaissances et Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de Concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introduction aux Réseaux de Neurones**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multi-Couches et Création de notre propre Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introduction aux Frameworks (PyTorch/TensorFlow) et surapprentissage](./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) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) |
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| IV | [**Vision par Ordinateur**](./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)| [Explorer la Vision par Ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introduction à la Vision par Ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Carnet](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Réseaux Neuronaux Convolutifs](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architectures CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) |
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| 08 | [Réseaux Pré-entraînés et Apprentissage par Transfert](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d'Entraînement](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) |
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| 09 | [Autoencodeurs et VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Réseaux Antagonistes Génératifs & Transfert de Style Artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
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| 11 | [Détection d'Objets](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) |
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| 12 | [Segmentation Sémantique. 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) | |
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| V | [**Traitement du Langage Naturel**](./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) | [Explorer le Traitement du Langage Naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Représentation de Texte. 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) | |
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| 14 | [Embeddings Sémantiques. Word2Vec et 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) | |
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| 15 | [Modélisation du Langage. Entraîner vos propres embeddings](./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) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) |
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| 16 | [Réseaux Neuronaux Récurrents](./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) | |
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| 17 | [Réseaux Récurrents Génératifs](./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) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) |
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| 18 | [Transformers. 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) | |
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| 19 | [Reconnaissance d'Entités Nommées](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) |
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| 20 | [Grands Modèles de Langage, Programmation de Prompt et Tâches Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Autres Techniques d'IA** || |
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| 21 | [Algorithmes Génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Carnet](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Apprentissage par Renforcement Profond](./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) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) |
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| 23 | [Systèmes Multi-Agents](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Éthique de l'IA** | | |
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| 24 | [Éthique de l'IA et IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principes pour une IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Compléments** | | |
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| 25 | [Réseaux Multi-Modalités, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Carnet](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Chaque leçon contient
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* Matériel de pré-lecture
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* Notebooks Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le notebook exécutable contient également beaucoup de contenu théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez suivre au moins une version du notebook (soit PyTorch soit TensorFlow).
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* **Laboratoires** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'opportunité d'essayer d'appliquer le matériel appris à un problème spécifique.
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* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets liés.
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## Démarrage
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### 🎯 Nouveau en IA ? Commencez ici !
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Si vous êtes complètement nouveau en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples adaptés aux débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :
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- 🌟 **Bonjour Monde IA** - Votre premier programme IA (reconnaissance de motifs)
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- 🧠 **Réseau de Neurones Simple** - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro
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- 🖼️ **Classificateur d’Images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés
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- 💬 **Analyse de Sentiment de Texte** - Analyse des textes positifs/négatifs
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Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d’IA avant d’aborder le programme complet.
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### 📚 Configuration complète du programme
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- Nous avons créé une [leçon d'installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement.
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- Pour les éducateurs, nous avons également créé une [leçon de configuration des programmes](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) !
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- Comment [exécuter le code dans VSCode ou un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Suivez ces étapes :
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Forker le dépôt : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.
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Cloner le dépôt : `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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N’oubliez pas d’étoiler (🌟) ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.
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## Rencontrez d’autres apprenants
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Rejoignez notre [serveur Discord officiel de l’IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d’autres apprenants suivant ce cours et obtenir du soutien.
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Si vous avez des retours sur le produit ou des questions lors de la création, visitez notre [forum développeur Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Quiz
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> **Une note à propos des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/). Ils sont liés depuis les leçons, le quiz app peut être lancé localement ou déployé sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement traduits.
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## Besoin d’aide
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Avez-vous des suggestions ou trouvé des erreurs d’orthographe ou de code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.
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## Remerciements spéciaux
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* **✍️ Auteur principal :** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Éditeur :** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratrice de sketchnotes :** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Créateur de quiz :** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Contributeurs principaux :** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Autres programmes
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Notre équipe produit d’autres programmes ! Découvrez :
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
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### LangChain
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[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
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[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
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### Azure / Edge / MCP / Agents
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série IA Générative
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-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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### Apprentissage Fondamental
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Série Copilot
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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## Obtenir de l’aide
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