233 lines
29 KiB
Markdown
233 lines
29 KiB
Markdown
[](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)
|
||
|
||
# Mesterséges intelligencia kezdőknek – Tananyag
|
||
|
||
||
|
||
|:---:|
|
||
| AI kezdőknek – _Sketchnote [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac) jóvoltából_ |
|
||
|
||
Fedezd fel a **mesterséges intelligencia** (MI) világát 12 hetes, 24 leckéből álló tananyagunkkal! Gyakorlati leckék, kvízek és laborok is részei. A tananyag kezdőbarát, és olyan eszközöket ölel fel, mint a TensorFlow és PyTorch, valamint érinti az MI etikai kérdéseit.
|
||
|
||
### 🌐 Többnyelvű támogatás
|
||
|
||
#### GitHub Akció által támogatott (Automatikus és mindig naprakész)
|
||
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
||
[Arab](../ar/README.md) | [Bengáli](../bn/README.md) | [Bolgár](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Kínai (egyszerűsített)](../zh-CN/README.md) | [Kínai (hagyományos, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Kínai (hagyományos, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Kínai (hagyományos, Tajvan)](../zh-TW/README.md) | [Horvát](../hr/README.md) | [Cseh](../cs/README.md) | [Dán](../da/README.md) | [Holland](../nl/README.md) | [Észt](../et/README.md) | [Finn](../fi/README.md) | [Francia](../fr/README.md) | [Német](../de/README.md) | [Görög](../el/README.md) | [Héber](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Magyar](./README.md) | [Indonéz](../id/README.md) | [Olasz](../it/README.md) | [Japán](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Koreai](../ko/README.md) | [Litván](../lt/README.md) | [Maláj](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepáli](../ne/README.md) | [Nigeriai pidzsine](../pcm/README.md) | [Norvég](../no/README.md) | [Perzsa (Fárszi)](../fa/README.md) | [Lengyel](../pl/README.md) | [Portugál (Brazília)](../pt-BR/README.md) | [Portugál (Portugália)](../pt-PT/README.md) | [Pandzsábi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Román](../ro/README.md) | [Orosz](../ru/README.md) | [Szerb (cirill)](../sr/README.md) | [Szlovák](../sk/README.md) | [Szlovén](../sl/README.md) | [Spanyol](../es/README.md) | [Szuahéli](../sw/README.md) | [Svéd](../sv/README.md) | [Tagalog (filippínó)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Török](../tr/README.md) | [Ukrajnai](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnámi](../vi/README.md)
|
||
|
||
> **Szeretnéd helyben klónozni?**
|
||
>
|
||
> Ez a tárhely több mint 50 nyelvi fordítást tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. Ha fordítások nélkül szeretnéd klónozni, használd a sparse checkoutot:
|
||
>
|
||
> **Bash / macOS / Linux:**
|
||
> ```bash
|
||
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
|
||
> cd AI-For-Beginners
|
||
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
|
||
> ```
|
||
>
|
||
> **CMD (Windows):**
|
||
> ```cmd
|
||
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
|
||
> cd AI-For-Beginners
|
||
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
|
||
> ```
|
||
>
|
||
> Így minden szükséges anyagot megkapsz a tanfolyam teljesítéséhez, sokkal gyorsabb letöltéssel.
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
||
|
||
**Ha további fordítási nyelveket szeretnél támogatni, azok listája [itt található](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
|
||
|
||
## Csatlakozz a közösséghez
|
||
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
||
|
||
## Mit fogsz megtanulni
|
||
|
||
**[A tanfolyam gondolattérképe](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
|
||
|
||
Ebben a tananyagban megtanulod:
|
||
|
||
* A mesterséges intelligencia különböző megközelítéseit, beleértve a „jó öreg” szimbolikus megközelítést a **tudásábrázolással** és a következtetéssel ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
|
||
* A **neurális hálózatokat** és a **mélytanulást**, amelyek a modern MI alapját képezik. E fontos témák mögött álló fogalmakat két népszerű keretrendszer – a [TensorFlow](http://Tensorflow.org) és a [PyTorch](http://pytorch.org) – kódpéldáival mutatjuk be.
|
||
* **Neurális architektúrákat** képek és szövegek feldolgozásához. Lefedjük a legfrissebb modelleket, bár az élvonalbeli megoldásokban lehet némi hiányosság.
|
||
* Kevésbé népszerű MI megközelítéseket, mint a **genetikus algoritmusok** és a **többügynökös rendszerek**.
|
||
|
||
Amit nem fedünk le ebben a tananyagban:
|
||
|
||
> [A tanfolyamhoz tartozó további összes forrás megtalálható a Microsoft Learn gyűjteményünkben](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
|
||
|
||
* Az **üzleti MI alkalmazások** eseteit. Érdemes megfontolni a [Bevezetés az üzleti felhasználók mesterséges intelligenciájába](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) tanulási útvonalat a Microsoft Learn-en, vagy az [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) programot, amelyet az [INSEAD](https://www.insead.edu/) együttműködésével fejlesztettek ki.
|
||
* A **klasszikus gépi tanulást**, amelyet részletesen bemutat a [Gépi tanulás kezdőknek tananyag](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
|
||
* A gyakorlati MI alkalmazásokat, amelyeket **[Kognitív szolgáltatásokkal](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** építenek. Ehhez ajánlott a Microsoft Learn moduljaiban kezdeni a [látásfeldolgozással](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [természetes nyelvfeldolgozással](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generatív MI az Azure OpenAI Szolgáltatással](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** és másokkal.
|
||
* Konkrét ML **felhőkeretrendszereket**, mint az [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) vagy [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Érdemes fontolóra venni az [Azure Machine Learning használatával gépi tanulási megoldások fejlesztése és üzemeltetése](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) és a [Gépi tanulási megoldások fejlesztése és üzemeltetése Azure Databricks használatával](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) tanulási útvonalakat.
|
||
* A **konverzációs MI-t** és **chatbotokat**. Erre külön [Konverzációs MI megoldások létrehozása](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) tanulási útvonal érhető el, és további részletekért olvasható [ez a blogbejegyzés](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/).
|
||
* A mélytanulás mögöttes **matematikáját**. Ehhez ajánljuk Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) című könyvét, amely online is elérhető [itt](https://www.deeplearningbook.org/).
|
||
|
||
A _felhőben történő MI_ finom bevezetéséhez érdemes megfontolni a [Ismerkedés a mesterséges intelligenciával Azure-on](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) tanulási útvonalat.
|
||
|
||
# Tartalom
|
||
|
||
| | Lecke link | PyTorch/Keras/TensorFlow | Labor |
|
||
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------- |
|
||
| 0 | [A tanfolyam beállítása](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Fejlesztőkörnyezet beállítása](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
|
||
| I | [**Bevezetés az MI-be**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
|
||
| 01 | [Bevezetés és az MI története](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
|
||
| II | **Szimbolikus MI** |
|
||
| 02 | [Tudásreprezentáció és szakértői rendszerek](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Szakértői rendszerek](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontológia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Fogalom gráf](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
|
||
| III | [**Bevezetés az ideghálókba**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
|
||
| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Jegyzetfüzet](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
|
||
| 04 | [Többrétegű perceptron és saját keretrendszer készítése](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Jegyzetfüzet](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Labor](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
|
||
| 05 | [Bevezetés a keretrendszerekbe (PyTorch/TensorFlow) és a túlillesztés](./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 | [**Számítógépes látás**](./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)| [Fedezd fel a számítógépes látást a Microsoft Azure-on](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
|
||
| 06 | [Bevezetés a számítógépes látásba. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Jegyzetfüzet](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Labor](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
|
||
| 07 | [Konvolúciós ideghálók](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN architektúrák](./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 | [Előre betanított hálózatok és átviteli tanulás](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) és [Tanítási trükkök](./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 | [Autoenkóderek és VAE-k](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
|
||
| 10 | [Generatív ellentétes hálózatok és művészi stílusátvitel](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | |
|
||
| 11 | [Objektumfelismerés](./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 | [Szemantikus szegmentálás. 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 | [**Természetes nyelv feldolgozás**](./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) | [Fedezd fel a természetes nyelv feldolgozást a Microsoft Azure-on](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
|
||
| 13 | [Szöveg reprezentáció. 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 | [Szemantikus szóbeágyazások. Word2Vec és 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 | [Nyelv modellálás. Saját beágyazások tanítása](./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 | [Rekurzív ideghálók](./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 | [Generatív rekurzív hálózatok](./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 | [Transformerek. 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 | [Névvel ellátott entitások felismerése](./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 | [Nagy nyelvi modellek, prompt programozás és kevéspéldányos feladatok](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [PyTorch](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
|
||
| VI | **Egyéb AI technikák** || |
|
||
| 21 | [Genetikus algoritmusok](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Jegyzetfüzet](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
|
||
| 22 | [Mély megerősítéses tanulás](./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 | [Több ügynök rendszerek](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
|
||
| VII | **AI etika** | | |
|
||
| 24 | [AI etika és felelős mesterséges intelligencia](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Felelős MI alapelvek](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
|
||
| IX | **Extrák** | | |
|
||
| 25 | [Többmodalitású hálózatok, CLIP és VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Jegyzetfüzet](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
|
||
|
||
## Minden lecke tartalmaz
|
||
* Előolvasási anyag
|
||
* Végrehajtható Jupyter jegyzetfüzetek, amelyek gyakran keretrendszer-specifikusak (**PyTorch** vagy **TensorFlow**). A végrehajtható jegyzetfüzet sok elméleti anyagot is tartalmaz, ezért a témakör megértéséhez legalább az egyik verziót végig kell menni (akár PyTorch, akár TensorFlow).
|
||
* Egyes témákhoz elérhetőek **Laborok**, amelyek lehetőséget adnak a megtanult anyag egy adott problémára való alkalmazásának kipróbálására.
|
||
* Néhány szakasz tartalmaz linkeket [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) modulokhoz, amelyek kapcsolódó témákat fednek le.
|
||
|
||
## Kezdés
|
||
|
||
### 🎯 Új vagy az AI-ban? Kezdd itt!
|
||
|
||
Ha teljesen új vagy az AI-ban és gyors, gyakorlati példákat szeretnél, nézd meg [**Kezdőknek szánt példáinkat**](./examples/README.md)! Ezek tartalmazzák:
|
||
|
||
- 🌟 **Hello AI Világ** - az első AI programod (mintafelismerés)
|
||
- 🧠 **Egyszerű neurális hálózat** - építs neurális hálózatot az alapoktól
|
||
- 🖼️ **Kép osztályozó** - képek osztályozása részletes megjegyzésekkel
|
||
- 💬 **Szöveg érzelmelemzés** - pozitív/negatív szövegek elemzése
|
||
|
||
Ezek a példák segítenek megérteni az AI fogalmait, mielőtt belemerülnél a teljes tananyagba.
|
||
|
||
### 📚 Teljes tananyag beállítása
|
||
|
||
- Létrehoztunk egy [beállító tananyagot](./lessons/0-course-setup/setup.md), amely segít a fejlesztői környezeted beállításában.
|
||
- Oktatók számára készítettünk egy [tananyagbeállító leckét](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) is!
|
||
- Hogyan [futtasd a kódot VSCode-ban vagy Codespace-ben](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
|
||
|
||
Kövesd ezeket a lépéseket:
|
||
|
||
Forkold a tárhelyet: Kattints a "Fork" gombra a képernyő jobb felső sarkában.
|
||
|
||
Klónozd a tárhelyet: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
|
||
|
||
Ne felejts el csillagozni (🌟) ezt a repót, hogy később könnyebben megtaláld.
|
||
|
||
## Ismerkedj meg más tanulókkal
|
||
|
||
Csatlakozz hivatalos [AI Discord szerverünkhöz](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum), hogy találkozz és hálózatot építs más, ugyanezt a kurzust végző tanulókkal, és kérj támogatást.
|
||
|
||
Ha visszajelzésed vagy kérdésed van a termékkel kapcsolatban építés közben, látogass el az [Azure AI Foundry fejlesztői fórumra](https://aka.ms/foundry/forum).
|
||
|
||
## Kvízek
|
||
|
||
> **Megjegyzés a kvízekről**: Minden kvíz megtalálható a Quiz-app mappában az etc\quiz-app alatt, vagy [online itt](https://ff-quizzes.netlify.app/). Ezek a leckékből hivatkozhatók, a kvíz alkalmazás helyben is futtatható vagy telepíthető Azure-ra; kövesd az útmutatót a `quiz-app` mappában. Fokozatosan lokalizálják őket.
|
||
|
||
## Segítséget keresünk
|
||
|
||
Van javaslatod vagy találtál helyesírási vagy kódhibákat? Hozz létre egy hibajegyet vagy pull request-et.
|
||
|
||
## Külön köszönet
|
||
|
||
* **✍️ Elsődleges szerző:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
|
||
* **🔥 Szerkesztő:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
|
||
* **🎨 Sketchnote illusztrátor:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
|
||
* **✅ Kvízkészítő:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
|
||
* **🙏 Fő hozzájárulók:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
|
||
|
||
## Más tananyagok
|
||
|
||
Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg:
|
||
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
|
||
### LangChain
|
||
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
|
||
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
||
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
||
---
|
||
|
||
### Azure / Edge / MCP / Ügynökök
|
||
[](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)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Generatív AI sorozat
|
||
[](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)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Alapvető tanulás
|
||
[](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 sorozat
|
||
[](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)
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
|
||
|
||
## Segítségkérés
|
||
|
||
Ha elakadsz vagy kérdéseid vannak AI alkalmazások fejlesztése közben, csatlakozz más tanulókhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz az MCP fórumán. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak és a tudás szabadon megosztott.
|
||
|
||
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
||
|
||
Ha termékvisszajelzésed vagy hibajelentésed van építés közben, látogass el:
|
||
|
||
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
||
**Nyilatkozat**:
|
||
Ezt a dokumentumot az AI fordító szolgáltatás [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével fordítottuk le. Bár igyekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások tartalmazhatnak hibákat vagy pontatlanságokat. Az eredeti dokumentum a saját nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén szakmai, emberi fordítást javaslunk. Nem vállalunk felelősséget az ebből a fordításból eredő félreértésekért vagy helytelen értelmezésekért.
|
||
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |