AI-For-Beginners/translations/ne

सुरुवातका लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम

सुरुवातका लागि AI - @girlie_mac द्वारा स्केच नोट

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को संसार अन्वेषण गर्नुहोस् हाम्रो १२ हप्ते, २४ पाठको पाठ्यक्रमसँग! यसमा व्यावहारिक पाठहरू, प्रश्नोत्तर, र प्रयोगशालाहरू समावेश छन्। यो पाठ्यक्रम सुरुवातकर्ताहरूका लागि उपयुक्त छ र TensorFlow र PyTorch जस्ता उपकरणहरू साथै AI मा नैतिकता समेट्छ।

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सधैं अद्यावधिक)

अरबी | बंगाली | बुल्गेरियन | बर्मेली (म्यानमार) | चिनियाँ (सरलीकृत) | चिनियाँ (पारम्परिक, हङकङ) | चिनियाँ (पारम्परिक, मकाउ) | चिनियाँ (पारम्परिक, ताइवान) | क्रोएसियन | चेक | डेनिश | डच | एस्टोनियन | फिनिश | फ्रान्सेली | जर्मन | ग्रीक | हिब्रू | हिन्दी | हंगेरीयन | इन्डोनेसियन | इटालियन | जापानी | कोरियन | लिथुआनियन | मलय | मराठी | नेपाली | नाइजेरियन पिजिन | नर्वेजियन | फारसी (फारसी) | पोलिश | पोर्चुगिज (ब्राजिल) | पोर्चुगिज (पोर्चुगल) | पञ्जाबी (गुरमुखी) | रोमानियन | रुसी | सर्बियन (सिरिलिक) | स्लोभाक | स्लोभेनियन | स्पेनिश | स्वाहिली | स्विडिश | टागालोग (फिलिपिनो) | तमिल | थाई | टर्किश | युक्रेनी | उर्दू | भियतनामी

यदि तपाईं थप अनुवादहरू चाहनुहुन्छ भने, यहाँ सूचीबद्ध भाषाहरू यहाँ हेर्नुहोस्।

समुदायमा सामेल हुनुहोस्

तपाईंले के सिक्नुहुनेछ

पाठ्यक्रमको माईन्डम्याप

यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले सिक्नुहुनेछ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ताका विभिन्न दृष्टिकोणहरू, जस्तै "पुरानो" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण ज्ञान प्रतिनिधित्व र तर्कसहित (GOFAI)।
• न्यूरल नेटवर्कहरू र डीप लर्निङ, जुन आधुनिक AI को केन्द्रमा छन्। हामी यी महत्त्वपूर्ण विषयहरूको अवधारणाहरू TensorFlow र PyTorch जस्ता लोकप्रिय फ्रेमवर्कहरूमा कोड प्रयोग गरेर व्याख्या गर्नेछौं।
• छविहरू र पाठहरूसँग काम गर्नका लागि न्यूरल आर्किटेक्चरहरू। हामी हालका मोडेलहरू समेट्नेछौं तर अत्याधुनिक मोडेलहरूमा अलिकति कमी हुन सक्छ।
• कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोणहरू, जस्तै जेनेटिक एल्गोरिदमहरू र मल्टि-एजेन्ट प्रणालीहरू।

यो पाठ्यक्रममा हामीले समेट्ने छैनौं:

यस पाठ्यक्रमका सबै अतिरिक्त स्रोतहरू हाम्रो Microsoft Learn संग्रहमा फेला पार्नुहोस्

• व्यवसायमा AI को प्रयोग को व्यापारिक केसहरू। व्यवसाय प्रयोगकर्ताहरूका लागि AI को परिचय सिकाइ मार्ग लिनुहोस्, वा AI व्यवसाय स्कूल, जुन INSEAD सँगको सहकार्यमा विकास गरिएको हो।
• क्लासिक मेसिन लर्निङ, जुन हाम्रो सुरुवातकर्ताहरूका लागि मेसिन लर्निङ पाठ्यक्रम मा राम्रोसँग वर्णन गरिएको छ।
• कग्निटिभ सर्भिसेस प्रयोग गरेर बनाइएका व्यावहारिक AI अनुप्रयोगहरू। यसका लागि, हामी तपाईंलाई Microsoft Learn मा दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, Azure OpenAI सेवा प्रयोग गरेर जेनेरेटिभ AI र अन्यका लागि मोड्युलहरू सुरु गर्न सिफारिस गर्छौं।
• विशिष्ट ML क्लाउड फ्रेमवर्कहरू, जस्तै Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, वा Azure Databricks। Azure Machine Learning र Azure Databricks सिकाइ मार्गहरू प्रयोग गर्न विचार गर्नुहोस्।
• संवादात्मक AI र च्याट बटहरू। यसका लागि छुट्टै संवादात्मक AI समाधानहरू सिर्जना गर्नुहोस् सिकाइ मार्ग छ, र तपाईं यो ब्लग पोस्ट मा थप विवरण हेर्न सक्नुहुन्छ।
• डीप लर्निङको गहिरो गणित। यसका लागि, हामी डीप लर्निङ इयान गुडफेलो, योशुआ बेन्जियो र आरोन कर्भिलद्वारा सिफारिस गर्छौं, जुन https://www.deeplearningbook.org/ मा अनलाइन उपलब्ध छ।

क्लाउडमा AI विषयहरूको कोमल परिचयका लागि, तपाईं Azure मा कृत्रिम बुद्धिमत्तासँग सुरु गर्नुहोस् सिकाइ मार्ग लिन विचार गर्न सक्नुहुन्छ।

सामग्री

	पाठ लिंक	PyTorch/Keras/TensorFlow	प्रयोगशाला
0	पाठ्यक्रम सेटअप	तपाईंको विकास वातावरण सेटअप गर्नुहोस्
I	AI को परिचय
01	AI को परिचय र इतिहास	-	-
II	प्रतीकात्मक AI
02	ज्ञान प्रतिनिधित्व र विशेषज्ञ प्रणालीहरू	विशेषज्ञ प्रणालीहरू / ओन्टोलोजी /अवधारणा ग्राफ
III	न्यूरल नेटवर्कहरूको परिचय
03	परसेप्ट्रोन	नोटबुक	प्रयोगशाला
04	मल्टि-लेयर्ड पर्सेप्ट्रोन र आफ्नै फ्रेमवर्क बनाउने	नोटबुक	प्रयोगशाला
05	फ्रेमवर्क्स (PyTorch/TensorFlow) को परिचय र ओभरफिटिङ	PyTorch / Keras / TensorFlow	प्रयोगशाला
IV	कम्प्युटर भिजन	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure मा कम्प्युटर भिजन अन्वेषण गर्नुहोस्
06	कम्प्युटर भिजनको परिचय। OpenCV	नोटबुक	प्रयोगशाला
07	कन्भोलुसनल न्युरल नेटवर्क्स & CNN आर्किटेक्चरहरू	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
08	पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्कहरू र ट्रान्सफर लर्निङ र प्रशिक्षणका ट्रिक्सहरू	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
09	अटोइन्कोडरहरू र VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	जेनेरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्क्स र आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रान्सफर	PyTorch / TensorFlow
11	अवजेक्ट डिटेक्सन	TensorFlow	प्रयोगशाला
12	सेम्यान्टिक सेग्मेन्टेसन। U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	प्राकृतिक भाषा प्रशोधन	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure मा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन अन्वेषण गर्नुहोस्
13	पाठ प्रतिनिधित्व। Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	सेम्यान्टिक शब्द एम्बेडिङ। Word2Vec र GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	भाषा मोडेलिङ। आफ्नै एम्बेडिङ प्रशिक्षण गर्नुहोस्	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
16	रेकरेन्ट न्युरल नेटवर्क्स	PyTorch / TensorFlow
17	जेनेरेटिभ रेकरेन्ट नेटवर्क्स	PyTorch / TensorFlow	प्रयोगशाला
18	ट्रान्सफर्मर्स। BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	नेम्ड इन्टिटी रिकग्निशन	TensorFlow	प्रयोगशाला
20	ठूला भाषा मोडेलहरू, प्रम्प्ट प्रोग्रामिङ र थोरै-शट कार्यहरू	PyTorch
VI	अन्य AI प्रविधिहरू
21	जेनेटिक एल्गोरिदमहरू	नोटबुक
22	डीप रिइन्फोर्समेन्ट लर्निङ	PyTorch /TensorFlow	प्रयोगशाला
23	मल्टि-एजेन्ट सिस्टमहरू
VII	AI नैतिकता
24	AI नैतिकता र जिम्मेवार AI	Microsoft Learn: जिम्मेवार AI सिद्धान्तहरू
IX	थप सामग्रीहरू
25	मल्टि-मोडल नेटवर्कहरू, CLIP र VQGAN	नोटबुक

प्रत्येक पाठमा समावेश छ

• पूर्व-पढाइ सामग्री
• कार्यान्वयन योग्य Jupyter नोटबुकहरू, जुन प्रायः फ्रेमवर्क (PyTorch वा TensorFlow) का लागि विशिष्ट हुन्छन्। कार्यान्वयन योग्य नोटबुकमा धेरै सैद्धान्तिक सामग्री पनि समावेश छ, त्यसैले विषयलाई बुझ्नका लागि कम्तिमा एउटा संस्करण (PyTorch वा TensorFlow) को नोटबुक हेर्नु आवश्यक छ।
• प्रयोगशालाहरू केही विषयहरूका लागि उपलब्ध छन्, जसले तपाईंलाई सिकेको सामग्रीलाई विशेष समस्यामा लागू गर्न प्रयास गर्ने अवसर दिन्छ।
• केही खण्डहरूमा MS Learn मा सम्बन्धित विषयहरू समेटिएका लिंकहरू छन्।

सुरु गर्दै

🎯 AI मा नयाँ हुनुहुन्छ? यहाँबाट सुरु गर्नुहोस्!

यदि तपाईं AI मा पूर्ण रूपमा नयाँ हुनुहुन्छ र छिटो, व्यावहारिक उदाहरणहरू चाहनुहुन्छ भने, हाम्रो सुरुवाती-अनुकूल उदाहरणहरू हेर्नुहोस्! यी समावेश छन्:

• 🌟 Hello AI World - तपाईंको पहिलो AI प्रोग्राम (प्याटर्न पहिचान)
• 🧠 साधारण न्युरल नेटवर्क - सुरुबाट न्युरल नेटवर्क निर्माण गर्नुहोस्
• 🖼️ इमेज क्लासिफायर - विस्तृत टिप्पणीहरूसहित छविहरू वर्गीकरण गर्नुहोस्
• 💬 पाठ भावना - सकारात्मक/नकारात्मक पाठ विश्लेषण गर्नुहोस्

यी उदाहरणहरू तपाईंलाई पूर्ण पाठ्यक्रममा प्रवेश गर्नु अघि AI अवधारणाहरू बुझ्न मद्दत गर्न डिजाइन गरिएका छन्।

📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप

• हामीले तपाईंको विकास वातावरण सेटअप गर्न मद्दत गर्न सेटअप पाठ तयार गरेका छौं।
• शिक्षकहरूका लागि, हामीले तपाईंहरूका लागि पनि पाठ्यक्रम सेटअप पाठ तयार गरेका छौं!
• VSCode वा Codepace मा कोड कसरी चलाउने

यी चरणहरू पालना गर्नुहोस्:

रेपोजिटरी फोर्क गर्नुहोस्: यस पृष्ठको माथि-दायाँ कुनामा रहेको "Fork" बटनमा क्लिक गर्नुहोस्।

रेपोजिटरी क्लोन गर्नुहोस्: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

यो रेपोलाई पछि सजिलै फेला पार्नको लागि स्टार (🌟) गर्न नबिर्सनुहोस्।

अन्य सिक्नेहरूसँग भेटघाट गर्नुहोस्

हाम्रो औपचारिक AI Discord सर्भर मा सामेल हुनुहोस् ताकि यस कोर्स लिने अन्य सिक्नेहरूसँग भेटघाट र नेटवर्क गर्न सक्नुहोस् र सहयोग प्राप्त गर्न सक्नुहोस्।

यदि तपाईंले निर्माण गर्दा कुनै उत्पादन प्रतिक्रिया वा प्रश्नहरू छन् भने हाम्रो Azure AI Foundry Developer Forum मा जानुहोस्।

क्विजहरू

क्विजहरूको बारेमा नोट: सबै क्विजहरू Quiz-app फोल्डरमा etc\quiz-app मा छन्, वा अनलाइन यहाँ। ती पाठहरू भित्र लिंक गरिएका छन्। क्विज एपलाई स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; quiz-app फोल्डरमा निर्देशनहरू पालना गर्नुहोस्। ती क्रमिक रूपमा स्थानीयकरण हुँदैछन्।

सहयोग चाहिएको छ

तपाईंसँग सुझावहरू छन् वा कुनै स्पेलिङ वा कोड त्रुटि फेला पार्नुभएको छ? एउटा इश्यू उठाउनुहोस् वा पुल अनुरोध सिर्जना गर्नुहोस्।

विशेष धन्यवाद

• ✍️ मुख्य लेखक: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 सम्पादक: Jen Looper, PhD
• 🎨 स्केच नोट चित्रकार: Tomomi Imura
• ✅ क्विज सिर्जनाकर्ता: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 मुख्य योगदानकर्ता: Evgenii Pishchik

अन्य पाठ्यक्रमहरू

हाम्रो टिमले अन्य पाठ्यक्रमहरू पनि उत्पादन गर्दछ! हेर्नुहोस्:

Azure / Edge / MCP / एजेन्टहरू

---

Generative AI Series

---

मुख्य सिकाइ

---

Copilot Series

सहयोग प्राप्त गर्दै

यदि तपाईं अड्किनुहुन्छ वा AI एप्स निर्माणको बारेमा कुनै प्रश्नहरू छन् भने। अन्य सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरू MCP को बारेमा छलफलमा सामेल हुनुहोस्। यो सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागत गरिन्छ र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ।

यदि तपाईंले निर्माण गर्दा कुनै उत्पादन प्रतिक्रिया वा त्रुटिहरू छन् भने यहाँ जानुहोस्:

---

अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। यसको मूल भाषामा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्त्वपूर्ण जानकारीका लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याका लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।