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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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# Inteligência Artificial para Iniciantes - Um Currículo
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| AI For Beginners - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com nosso currículo de 12 semanas e 24 lições! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é amigável para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, bem como ética em IA.
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### 🌐 Suporte Multilíngue
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#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
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[Árabe](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Búlgaro](../bg/README.md) | [Birmanês (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinês (Simplificado)](../zh-CN/README.md) | [Chinês (Tradicional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinês (Tradicional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinês (Tradicional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croata](../hr/README.md) | [Tcheco](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estoniano](../et/README.md) | [Finlandês](../fi/README.md) | [Francês](../fr/README.md) | [Alemão](../de/README.md) | [Grego](../el/README.md) | [Hebraico](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Húngaro](../hu/README.md) | [Indonésio](../id/README.md) | [Italiano](../it/README.md) | [Japonês](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Lituano](../lt/README.md) | [Malaio](../ms/README.md) | [Malaiala](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Pidgin Nigeriano](../pcm/README.md) | [Norueguês](../no/README.md) | [Persa (Farsi)](../fa/README.md) | [Polonês](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](./README.md) | [Português (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romeno](../ro/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Sérvio (Cirílico)](../sr/README.md) | [Eslovaco](../sk/README.md) | [Esloveno](../sl/README.md) | [Espanhol](../es/README.md) | [Suaíli](../sw/README.md) | [Sueco](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tâmil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Tailandês](../th/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Ucraniano](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md)
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> **Prefere clonar localmente?**
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> Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas, o que aumenta significativamente o tamanho do download. Para clonar sem traduções, use o 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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> **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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> Isso lhe dará tudo o que precisa para concluir o curso com um download muito mais rápido.
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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**Se desejar que idiomas adicionais sejam suportados, eles estão listados [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Junte-se à Comunidade
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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## O que você vai aprender
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**[Mapa Mental do Curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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Neste currículo, você aprenderá:
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* Diferentes abordagens para Inteligência Artificial, incluindo a abordagem "boa e velha" simbólica com **Representação do Conhecimento** e raciocínio ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Redes Neurais** e **Aprendizado Profundo**, que estão no cerne da IA moderna. Ilustraremos os conceitos por trás desses tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Arquiteturas Neurais** para trabalhar com imagens e texto. Cobriremos modelos recentes, mas que podem ser um pouco insuficientes para o estado da arte.
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* Abordagens de IA menos populares, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multiagentes**.
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O que não cobriremos neste currículo:
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> [Encontre todos os recursos adicionais para este curso em nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* Casos de negócios usando **IA nos Negócios**. Considere fazer o caminho de aprendizado [Introdução à IA para usuários de negócios](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) na Microsoft Learn, ou a [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), desenvolvida em cooperação com a [INSEAD](https://www.insead.edu/).
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* **Aprendizado de Máquina Clássico**, que é bem descrito em nosso [Currículo de Aprendizado de Máquina para Iniciantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Aplicações práticas de IA construídas usando **[Serviços Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para isso, recomendamos começar com os módulos Microsoft Learn para [visão](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [processamento de linguagem natural](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[IA Generativa com Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e outros.
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* **Frameworks de Nuvem** específicos para ML, como [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). Considere usar os caminhos de aprendizado [Construir e operar soluções de aprendizado de máquina com Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Construir e operar soluções de aprendizado de máquina com 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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* **IA Conversacional** e **Chat Bots**. Há um caminho de aprendizado separado [Criar soluções de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e você também pode consultar [este post no blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para mais detalhes.
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* **Matemática Profunda** por trás do aprendizado profundo. Para isso, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que também está disponível online em [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
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Para uma introdução suave aos tópicos de _IA na Nuvem_, você pode considerar fazer o caminho de aprendizado [Comece com inteligência artificial no Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
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# Conteúdo
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| | Link da Aula | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratório |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configuração do Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurar seu Ambiente de Desenvolvimento](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introdução à IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introdução e História da IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **IA Simbólica** |
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| 02 | [Representação de Conhecimento e Sistemas Especialistas](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemas Especialistas](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Grafo de Conceitos](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introdução às Redes Neurais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
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| 04 | [Perceptron Multicamadas e Criando nosso Próprio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
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| 05 | [Introdução a Frameworks (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./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 | [**Visão Computacional**](./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)| [Explore Visão Computacional no Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
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| 06 | [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
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| 07 | [Redes Neurais Convolucionais](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquiteturas 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 | [Redes Pré-treinadas e Transfer Learning](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Truques de Treinamento](./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 | [Autoencoders e 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 | [Redes Adversariais Generativas e Transferência de Estilo Artístico](./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 | [Detecção de Objetos](./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 | [Segmentação Semântica. 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 | [**Processamento de Linguagem Natural**](./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) | [Explore Processamento de Linguagem Natural no Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
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| 13 | [Representação de Texto. 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 semânticos de palavras. Word2Vec e 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 | [Modelagem de Linguagem. Treinando seus próprios 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 | [Redes Neurais Recorrentes](./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 | [Redes Recorrentes Generativas](./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 | [Reconhecimento de Entidades Nomeadas](./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 | [Modelos de Linguagem em Grande Escala, Programação de Prompt e Tarefas 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 | **Outras Técnicas de IA** || |
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| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Aprendizado por Reforço Profundo](./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 | [Sistemas Multiagentes](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Ética em IA** | | |
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| 24 | [Ética em IA e IA Responsável](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Princípios de IA Responsável](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
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| IX | **Extras** | | |
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| 25 | [Redes Multimodais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Cada lição contém
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* Material para pré-leitura
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* Jupyter Notebooks executáveis, que geralmente são específicos para o framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). O notebook executável também contém muito material teórico, portanto, para entender o tema, você precisa passar por pelo menos uma versão do notebook (seja PyTorch ou TensorFlow).
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* **Laboratórios** disponíveis para alguns tópicos, que dão a você a oportunidade de tentar aplicar o material aprendido em um problema específico.
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* Algumas seções contêm links para módulos [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que abordam tópicos relacionados.
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## Começando
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### 🎯 Novo em IA? Comece Aqui!
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Se você é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, confira nossos [**Exemplos para Iniciantes**](./examples/README.md)! Eles incluem:
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- 🌟 **Olá Mundo IA** - Seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrão)
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- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construa uma rede neural do zero
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- 🖼️ **Classificador de Imagens** - Classifique imagens com comentários detalhados
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- 💬 **Sentimento de Texto** - Analise texto positivo/negativo
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Esses exemplos são projetados para ajudar você a entender os conceitos de IA antes de mergulhar no currículo completo.
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### 📚 Configuração Completa do Currículo
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- Criamos uma [aula de configuração](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ajudar você a configurar seu ambiente de desenvolvimento.
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- Para Educadores, também criamos uma [aula de configuração do currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
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- Como [executar o código no VSCode ou em um Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Siga estes passos:
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Faça um fork do Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
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Clone o Repositório: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Não esqueça de dar uma estrela (🌟) neste repositório para encontrá-lo mais facilmente depois.
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## Conheça outros Estudantes
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Participe do nosso [servidor oficial de Discord IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conhecer e se conectar com outros alunos deste curso e obter suporte.
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Se você tiver feedback ou perguntas sobre o produto durante o desenvolvimento, visite nosso [Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Questionários
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> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários ficam na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou [Online Aqui](https://ff-quizzes.netlify.app/) Eles são vinculados dentro das aulas e o app de quiz pode ser executado localmente ou implantado no Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Eles estão sendo gradualmente localizados.
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## Ajuda Necessária
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Você tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou no código? Abra uma issue ou crie um pull request.
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## Agradecimentos Especiais
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* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Ilustradora Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Criadora de Questionários:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Colaboradores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Outros Currículos
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Nossa equipe produz outros currículos! Confira:
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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 / Agentes
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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 de IA Generativa
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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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### Aprendizado Básico
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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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