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)
|
|
|
|
# Inteligência Artificial para Iniciantes - Um Currículo
|
|
|
|
||
|
|
|:---:|
|
|
| AI For Beginners - _Sketchnote por [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
|
|
|
|
Explore o mundo da **Inteligência Artificial** (IA) com o nosso currículo de 12 semanas e 24 lições! Inclui lições práticas, questionários e laboratórios. O currículo é acessível para iniciantes e cobre ferramentas como TensorFlow e PyTorch, bem como ética em IA
|
|
|
|
### 🌐 Suporte Multilíngue
|
|
|
|
#### Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
[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) | [Checo](../cs/README.md) | [Dinamarquês](../da/README.md) | [Holandês](../nl/README.md) | [Estónio](../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) | [Malayalam](../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) | [Polaco](../pl/README.md) | [Português (Brasil)](../pt-BR/README.md) | [Português (Portugal)](./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) | [Tamil](../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)
|
|
|
|
> **Prefere Clonar Localmente?**
|
|
>
|
|
> Este repositório inclui mais de 50 traduções de idiomas que aumentam significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, use sparse checkout:
|
|
>
|
|
> **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"
|
|
> ```
|
|
>
|
|
> Isto oferece-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
**Se desejar que sejam suportadas línguas adicionais as línguas suportadas estão listadas [aqui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
|
|
|
|
## Junte-se à Comunidade
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
## O que irá aprender
|
|
|
|
**[Mapa mental do Curso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
|
|
|
|
Neste currículo, você vai aprender:
|
|
|
|
* Diferentes abordagens à Inteligência Artificial, incluindo a abordagem simbólica "à moda antiga" com **Representação do Conhecimento** e raciocínio ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
|
|
* **Redes Neuronais** e **Deep Learning**, que estão no núcleo da IA moderna. Vamos ilustrar os conceitos por detrás destes tópicos importantes usando código em dois dos frameworks mais populares - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
|
|
* **Arquiteturas Neuronais** para trabalhar com imagens e texto. Iremos cobrir modelos recentes mas poderão não estar completamente atualizados com o estado da arte.
|
|
* Abordagens de IA menos populares, como **Algoritmos Genéticos** e **Sistemas Multi-Agente**.
|
|
|
|
O que não vamos cobrir neste currículo:
|
|
|
|
> [Encontre todos os recursos adicionais para este curso na nossa coleção Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
|
|
|
|
* Casos de negócio do uso de **IA nos Negócios**. Considere fazer a trilha de aprendizagem [Introdução à IA para utilizadores empresariais](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/).
|
|
* **Machine Learning Clássico**, que está bem descrito no nosso [Currículo de Machine Learning para Iniciantes](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
|
|
* Aplicações práticas de IA construídas usando **[Serviços Cognitivos](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Para isso, recomendamos que comece 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.
|
|
* **Frameworks Cloud 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 as trilhas de aprendizagem [Construir e operar soluções de machine learning 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 Machine Learning com Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
|
|
* **IA Conversacional** e **Chat Bots**. Existe uma trilha de aprendizagem separada [Criar soluções de IA conversacional](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e pode também consultar [este post no blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) para mais detalhes.
|
|
* **Matemática Profunda** por detrás do deep learning. Para isso, recomendamos [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, que está também disponível online em [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).
|
|
|
|
Para uma introdução suave aos tópicos de _IA na Cloud_ pode considerar fazer a Trilha de Aprendizagem [Comece com inteligência artificial na Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
|
|
|
|
# Conteúdo
|
|
|
|
| | Link da Lição | PyTorch/Keras/TensorFlow | Laboratório |
|
|
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
|
|
| 0 | [Configuração do Curso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configurar o Seu Ambiente de Desenvolvimento](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
|
|
| I | [**Introdução à IA**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
|
|
| 01 | [Introdução e História da IA](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
|
|
| II | **IA Simbólica** |
|
|
| 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) | |
|
|
| III | [**Introdução às Redes Neuronais**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
|
|
| 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Caderno](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
|
|
| 04 | [Perceptron Multi-Camadas e Criação do nosso Próprio Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Caderno](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
|
|
| 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) |
|
|
| 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 na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
|
|
| 06 | [Introdução à Visão Computacional. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Caderno](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
|
|
| 07 | [Redes Neuronais Convolucionais](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Arquitecturas 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) |
|
|
| 08 | [Redes Pré-treinadas e Transferência de Aprendizagem](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Dicas de Treino](./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) |
|
|
| 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) | |
|
|
| 10 | [Redes Generativas Adversariais 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) | |
|
|
| 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) |
|
|
| 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) | |
|
|
| 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 na Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
|
|
| 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) | |
|
|
| 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) | |
|
|
| 15 | [Modelação de Linguagem. Treinar os 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) |
|
|
| 16 | [Redes Neuronais 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) | |
|
|
| 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) |
|
|
| 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) | |
|
|
| 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) |
|
|
| 20 | [Modelos de Linguagem Grandes, 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) | |
|
|
| VI | **Outras Técnicas de IA** || |
|
|
| 21 | [Algoritmos Genéticos](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Caderno](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
|
|
| 22 | [Aprendizagem por Reforço Profunda](./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) |
|
|
| 23 | [Sistemas Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
|
|
| VII | **Ética em IA** | | |
|
|
| 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) | |
|
|
| IX | **Extras** | | |
|
|
| 25 | [Redes Multi-Modais, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Caderno](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
|
|
|
|
## Cada lição contém
|
|
* Material para leitura prévia
|
|
* Jupyter Notebooks executáveis, frequentemente específicos para o framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). O notebook executável contém também muito material teórico, pelo que para compreender o tópico necessita de percorrer pelo menos uma versão do notebook (quer PyTorch quer TensorFlow).
|
|
* **Laboratórios** disponíveis para alguns tópicos, que lhe dão oportunidade de tentar aplicar o material aprendido a um problema específico.
|
|
* Algumas secções contêm ligações para módulos da [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) que cobrem tópicos relacionados.
|
|
|
|
## Começar
|
|
|
|
### 🎯 Novo em IA? Comece Aqui!
|
|
|
|
Se é completamente novo em IA e quer exemplos rápidos e práticos, veja os nossos [**Exemplos para Iniciantes**](./examples/README.md)! Estes incluem:
|
|
|
|
- 🌟 **Olá Mundo da IA** - O seu primeiro programa de IA (reconhecimento de padrões)
|
|
- 🧠 **Rede Neural Simples** - Construa uma rede neural do zero
|
|
- 🖼️ **Classificador de Imagens** - Classifique imagens com comentários detalhados
|
|
- 💬 **Sentimento de Texto** - Analise texto positivo/negativo
|
|
|
|
Estes exemplos são desenhados para o ajudar a compreender conceitos de IA antes de se aprofundar na totalidade do currículo.
|
|
|
|
### 📚 Configuração Completa do Currículo
|
|
|
|
- Criámos uma [lição de configuração](./lessons/0-course-setup/setup.md) para ajudar na configuração do seu ambiente de desenvolvimento.
|
|
- Para Educadores, também criámos uma [lição para configuração do currículo](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)!
|
|
- Como [Executar o código no VSCode ou num Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
|
|
|
|
Siga estes passos:
|
|
|
|
Bifurque o Repositório: Clique no botão "Fork" no canto superior direito desta página.
|
|
|
|
Clone o Repositório: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
|
|
|
|
Não se esqueça de dar estrela (🌟) a este repositório para o encontrar mais facilmente mais tarde.
|
|
|
|
## Conheça outros aprendizes
|
|
|
|
Junte-se ao nosso [servidor oficial de Discord de IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) para conhecer e interagir com outros aprendizes a realizar este curso e obter apoio.
|
|
|
|
Se tiver comentários ou questões sobre o produto enquanto constrói, visite o nosso [Fórum de Desenvolvedores Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
## Questionários
|
|
|
|
> **Uma nota sobre questionários**: Todos os questionários estão contidos na pasta Quiz-app em etc\quiz-app, ou [Online Aqui](https://ff-quizzes.netlify.app/). Estão ligados a partir das lições e a aplicação pode ser executada localmente ou implementada na Azure; siga as instruções na pasta `quiz-app`. Estão a ser gradualmente localizados.
|
|
|
|
## Precisa de Ajuda
|
|
|
|
Tem sugestões ou encontrou erros de ortografia ou código? Abra um problema ou crie um pedido de pull.
|
|
|
|
## Agradecimentos Especiais
|
|
|
|
* **✍️ Autor Principal:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
|
|
* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
|
|
* **🎨 Ilustrador Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
|
|
* **✅ Criadora dos Questionários:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
|
|
* **🙏 Colaboradores Principais:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
|
|
|
|
## Outros Currículos
|
|
|
|
A nossa equipa produz outros currículos! Veja:
|
|
|
|
<!-- 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 / Agentes
|
|
[](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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Série de IA Generativa
|
|
[](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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Aprendizagem Básica
|
|
[](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)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Série Copilot
|
|
[](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 -->
|
|
|
|
## Obter Ajuda
|
|
|
|
Se ficar bloqueado ou tiver dúvidas sobre a criação de aplicações de IA, junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes em discussões sobre MCP. É uma comunidade de apoio onde perguntas são bem-vindas e o conhecimento é livremente partilhado.
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Se tiver comentários sobre o produto ou encontrar erros durante a construção, visite:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**Aviso Legal**:
|
|
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos pela precisão, por favor tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte oficial. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações erradas decorrentes do uso desta tradução.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |