AI-For-Beginners/translations/ur

مصنوعی ذہانت کے لیے ابتدائی رہنما - ایک نصاب

مصنوعی ذہانت کے لیے ابتدائی رہنما - اسکیچ نوٹ از @girlie_mac

مصنوعی ذہانت (AI) کی دنیا کو دریافت کریں ہمارے 12 ہفتوں کے 24 اسباق پر مشتمل نصاب کے ساتھ! اس میں عملی اسباق، کوئز اور لیبز شامل ہیں۔ یہ نصاب ابتدائی افراد کے لیے موزوں ہے اور TensorFlow اور PyTorch جیسے ٹولز کے ساتھ ساتھ AI کے اخلاقیات پر بھی روشنی ڈالتا ہے۔

🌐 کثیر زبان کی حمایت

GitHub ایکشن کے ذریعے معاون (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)

عربی | بنگالی | بلغاریائی | برمی (میانمار) | چینی (سادہ) | چینی (روایتی، ہانگ کانگ) | چینی (روایتی، مکاؤ) | چینی (روایتی، تائیوان) | کروشین | چیک | ڈینش | ڈچ | ایسٹونین | فنش | فرانسیسی | جرمن | یونانی | عبرانی | ہندی | ہنگریائی | انڈونیشیائی | اطالوی | جاپانی | کوریائی | لتھوانیائی | ملائی | مراٹھی | نیپالی | نائجیریائی پیجن | نارویجین | فارسی (ایرانی) | پولش | پرتگالی (برازیل) | پرتگالی (پرتگال) | پنجابی (گرمکھی) | رومانیائی | روسی | سربیائی (سیریلک) | سلوواک | سلووینیائی | ہسپانوی | سواحلی | سویڈش | ٹیگالوگ (فلپینی) | تمل | تھائی | ترکی | یوکرینی | اردو | ویتنامی

اگر آپ اضافی زبانوں کی حمایت چاہتے ہیں تو یہاں درج ہیں یہاں

کمیونٹی میں شامل ہوں

آپ کیا سیکھیں گے

کورس کا مائنڈ میپ

اس نصاب میں آپ سیکھیں گے:

• مصنوعی ذہانت کے مختلف طریقے، جن میں "پرانا اچھا" علامتی طریقہ شامل ہے علم کی نمائندگی اور استدلال (GOFAI)۔
• نیورل نیٹ ورکس اور ڈیپ لرننگ، جو جدید AI کا مرکز ہیں۔ ہم ان اہم موضوعات کے پیچھے تصورات کو دو مشہور فریم ورک - TensorFlow اور PyTorch میں کوڈ کے ذریعے واضح کریں گے۔
• نیورل آرکیٹیکچرز تصاویر اور متن کے ساتھ کام کرنے کے لیے۔ ہم حالیہ ماڈلز کا احاطہ کریں گے لیکن جدید ترین میں کچھ کمی ہو سکتی ہے۔
• کم مشہور AI طریقے، جیسے جینیٹک الگورتھمز اور ملٹی ایجنٹ سسٹمز۔

اس نصاب میں ہم کیا شامل نہیں کریں گے:

اس کورس کے تمام اضافی وسائل ہماری Microsoft Learn کلیکشن میں تلاش کریں

• AI کو کاروبار میں استعمال کرنے کے کاروباری کیسز۔ Introduction to AI for business users لرننگ پاتھ یا AI Business School، جو INSEAD کے تعاون سے تیار کیا گیا ہے، لینے پر غور کریں۔
• کلاسک مشین لرننگ، جو ہمارے Machine Learning for Beginners Curriculum میں اچھی طرح بیان کی گئی ہے۔
• Cognitive Services کا استعمال کرتے ہوئے عملی AI ایپلیکیشنز۔ اس کے لیے، ہم تجویز کرتے ہیں کہ آپ Microsoft Learn کے ماڈیولز کے ساتھ شروع کریں vision، natural language processing، Generative AI with Azure OpenAI Service اور دیگر۔
• مخصوص ML Cloud Frameworks، جیسے Azure Machine Learning، Microsoft Fabric، یا Azure Databricks۔ Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning اور Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks لرننگ پاتھ لینے پر غور کریں۔
• Conversational AI اور Chat Bots۔ ایک الگ Create conversational AI solutions لرننگ پاتھ موجود ہے، اور آپ مزید تفصیل کے لیے اس بلاگ پوسٹ کا حوالہ دے سکتے ہیں۔
• ڈیپ میتھمیٹکس ڈیپ لرننگ کے پیچھے۔ اس کے لیے، ہم تجویز کریں گے Deep Learning از ایان گڈفیلو، یوشوا بینگیو اور ایرن کورویل، جو آن لائن بھی دستیاب ہے https://www.deeplearningbook.org/۔

AI in the Cloud کے موضوعات کے لیے ایک نرم تعارف کے لیے آپ Get started with artificial intelligence on Azure لرننگ پاتھ لینے پر غور کر سکتے ہیں۔

مواد

	سبق کا لنک	PyTorch/Keras/TensorFlow	لیب
0	کورس سیٹ اپ	اپنا ڈیولپمنٹ ماحول سیٹ کریں
I	مصنوعی ذہانت کا تعارف
01	مصنوعی ذہانت کا تعارف اور تاریخ	-	-
II	علامتی AI
02	علم کی نمائندگی اور ماہر نظام	ماہر نظام / اونٹولوجی /تصوراتی گراف
III	نیورل نیٹ ورکس کا تعارف
03	پرسپٹرون	نوٹ بک	لیب
04	ملٹی لیئرڈ پرسیپٹرون اور اپنا فریم ورک بنانا	نوٹ بک	لیب
05	فریم ورک کا تعارف (PyTorch/TensorFlow) اور اوورفٹنگ	PyTorch / Keras / TensorFlow	لیب
IV	کمپیوٹر وژن	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure پر کمپیوٹر وژن کو دریافت کریں
06	کمپیوٹر وژن کا تعارف۔ OpenCV	نوٹ بک	لیب
07	کنوولوشنل نیورل نیٹ ورکس & CNN آرکیٹیکچرز	PyTorch /TensorFlow	لیب
08	پری ٹرینڈ نیٹ ورکس اور ٹرانسفر لرننگ اور ٹریننگ ٹرکس	PyTorch / TensorFlow	لیب
09	آٹو اینکوڈرز اور VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس اور آرٹسٹک اسٹائل ٹرانسفر	PyTorch / TensorFlow
11	آبجیکٹ ڈیٹیکشن	TensorFlow	لیب
12	سیمینٹک سیگمنٹیشن۔ U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	نیچرل لینگویج پروسیسنگ	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure پر نیچرل لینگویج پروسیسنگ کو دریافت کریں
13	ٹیکسٹ ریپریزنٹیشن۔ Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	سیمینٹک ورڈ ایمبیڈنگز۔ Word2Vec اور GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	لینگویج ماڈلنگ۔ اپنے ایمبیڈنگز کو ٹرین کریں	PyTorch / TensorFlow	لیب
16	ریکَرَنٹ نیورل نیٹ ورکس	PyTorch / TensorFlow
17	جنریٹو ریکَرَنٹ نیٹ ورکس	PyTorch / TensorFlow	لیب
18	ٹرانسفارمرز۔ BERT.	PyTorch /TensorFlow
19	نامزد ادارہ کی شناخت	TensorFlow	لیب
20	بڑے لینگویج ماڈلز، پرامپٹ پروگرامنگ اور چند شاٹ ٹاسکس	PyTorch
VI	دیگر AI تکنیکیں
21	جینیٹک الگورتھمز	نوٹ بک
22	ڈیپ ریئنفورسمنٹ لرننگ	PyTorch /TensorFlow	لیب
23	ملٹی ایجنٹ سسٹمز
VII	AI اخلاقیات
24	AI اخلاقیات اور ذمہ دار AI	Microsoft Learn: ذمہ دار AI اصول
IX	اضافی مواد
25	ملٹی موڈل نیٹ ورکس، CLIP اور VQGAN	نوٹ بک

ہر سبق میں شامل ہے

• پری ریڈنگ مواد
• قابل عمل Jupyter نوٹ بکس، جو اکثر فریم ورک (PyTorch یا TensorFlow) کے لیے مخصوص ہوتی ہیں۔ قابل عمل نوٹ بک میں بہت سا نظریاتی مواد بھی شامل ہوتا ہے، لہذا موضوع کو سمجھنے کے لیے آپ کو کم از کم ایک ورژن (PyTorch یا TensorFlow) کے ذریعے جانا ہوگا۔
• لیبز کچھ موضوعات کے لیے دستیاب ہیں، جو آپ کو سیکھے گئے مواد کو کسی خاص مسئلے پر لاگو کرنے کا موقع فراہم کرتی ہیں۔
• کچھ سیکشنز میں MS Learn ماڈیولز کے لنکس شامل ہیں جو متعلقہ موضوعات کا احاطہ کرتے ہیں۔

شروعات کریں

🎯 AI میں نئے ہیں؟ یہاں سے شروع کریں!

اگر آپ AI میں بالکل نئے ہیں اور فوری، عملی مثالیں چاہتے ہیں، تو ہمارے ابتدائی دوستانہ مثالیں دیکھیں! ان میں شامل ہیں:

• 🌟 ہیلو AI ورلڈ - آپ کا پہلا AI پروگرام (پیٹرن کی شناخت)
• 🧠 سادہ نیورل نیٹ ورک - نیورل نیٹ ورک کو شروع سے بنائیں
• 🖼️ امیج کلاسیفائر - تفصیلی تبصروں کے ساتھ تصاویر کو کلاسیفائی کریں
• 💬 ٹیکسٹ سینٹیمنٹ - مثبت/منفی ٹیکسٹ کا تجزیہ کریں

یہ مثالیں AI کے تصورات کو سمجھنے میں مدد کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں، اس سے پہلے کہ آپ مکمل نصاب میں جائیں۔

📚 مکمل نصاب کی ترتیب

• ہم نے آپ کے ترقیاتی ماحول کو ترتیب دینے میں مدد کے لیے ایک سیٹ اپ سبق تیار کیا ہے۔
• اساتذہ کے لیے، ہم نے آپ کے لیے ایک نصاب ترتیب سبق بھی تیار کیا ہے!
• کوڈ کو VSCode یا Codepace میں چلانے کا طریقہ

ان مراحل کی پیروی کریں:

ریپوزیٹری کو فورک کریں: اس صفحے کے اوپر دائیں کونے میں "Fork" بٹن پر کلک کریں۔

ریپوزیٹری کو کلون کریں: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

اس ریپو کو اسٹار (🌟) دینا نہ بھولیں تاکہ بعد میں اسے آسانی سے تلاش کر سکیں۔

دوسرے سیکھنے والوں سے ملاقات کریں

ہمارے آفیشل AI Discord سرور میں شامل ہوں تاکہ اس کورس کو لینے والے دوسرے سیکھنے والوں سے ملاقات کریں، نیٹ ورک کریں اور مدد حاصل کریں۔

اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں رائے یا سوالات ہوں تو Azure AI Foundry Developer Forum پر جائیں۔

کوئزز

کوئزز کے بارے میں ایک نوٹ: تمام کوئزز Quiz-app فولڈر میں etc\quiz-app میں موجود ہیں، یا آن لائن یہاں۔ یہ اسباق کے اندر سے لنک کیے گئے ہیں۔ کوئز ایپ کو مقامی طور پر چلایا جا سکتا ہے یا Azure پر ڈیپلائی کیا جا سکتا ہے؛ quiz-app فولڈر میں دی گئی ہدایات پر عمل کریں۔ یہ بتدریج مقامی زبانوں میں ترجمہ کیے جا رہے ہیں۔

مدد درکار ہے

کیا آپ کے پاس تجاویز ہیں یا آپ نے ہجے یا کوڈ کی غلطیاں پائی ہیں؟ ایک مسئلہ اٹھائیں یا ایک پل ریکویسٹ بنائیں۔

خصوصی شکریہ

• ✍️ بنیادی مصنف: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 ایڈیٹر: Jen Looper, PhD
• 🎨 اسکیچ نوٹ مصور: Tomomi Imura
• ✅ کوئز تخلیق کار: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 بنیادی معاونین: Evgenii Pishchik

دیگر نصاب

ہماری ٹیم دیگر نصاب بھی تیار کرتی ہے! دیکھیں:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Core Learning

---

Copilot Series

مدد حاصل کرنا

اگر آپ کو AI ایپس بنانے میں کوئی مسئلہ ہو یا سوالات ہوں، تو MCP کے بارے میں گفتگو میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات کا خیر مقدم کیا جاتا ہے اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔

اگر آپ کو پروڈکٹ کے بارے میں رائے یا تعمیر کے دوران غلطیاں ہوں تو یہاں جائیں:

---

اعلانِ لاتعلقی:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستگی ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے لیے ہم ذمہ دار نہیں ہیں۔