AI-For-Beginners/translations/ne

शुरुवातकर्ताहरुका लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम

शुरुवातकर्ताका लागि AI - स्केच नोट @girlie_mac द्वारा

हाम्रो १२ हप्ता, २४-पाठको पाठ्यक्रमसँग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को संसार अन्वेषण गर्नुहोस्! यसमा व्यावहारिक पाठ, क्विजहरू, र प्रयोगशालाहरू समावेश छन्। यो पाठ्यक्रम शुरुवातकर्तामैत्री छ र TensorFlow र PyTorch जस्ता उपकरणहरू साथै AI मा नैतिकता समेट्छ।

🌐 बहुभाषी समर्थन

GitHub Action द्वारा समर्थित (स्वचालित र सधैं अपडेट)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

स्थानीय रूपमा क्लोन गर्न मन लाग्छ?

यस रिपोजिटरीमा ५०+ भाषा अनुवादहरू समावेश छन् जसले डाउनलोड आकार उल्लेखनीय रूपमा बढाउँछ। अनुवादहरू बिना क्लोन गर्न sparse checkout प्रयोग गर्नुहोस्:

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'

यसले तपाईंलाई कोर्स पूरा गर्न आवश्यक सबै सामग्री धेरै छिटो डाउनलोड गर्न दिन्छ।

यदि तपाईं थप अनुवाद भाषाहरूलाई समर्थन गर्न चाहनुहुन्छ भने ती यहाँ सूचीबद्ध छन्

कम्युनिटीमा सहभागी हुनुहोस्

तपाईं के सिक्नुहुनेछ

कोर्सको माइन्डम्याप

यस पाठ्यक्रममा, तपाईंले सिक्नुहुनेछ:

• कृत्रिम बुद्धिमत्ताका विभिन्न दृष्टिकोणहरू, जसमा "पुरानो" प्रतीकात्मक दृष्टिकोण सहित ज्ञान प्रतिनिधित्व र तर्क ({GOFAI}).
• न्यूरल नेटवर्कहरू र गहिरो सिकाइ, जुन आधुनिक AI को केन्द्रमा छन्। हामी यी महत्त्वपूर्ण विषयहरूका सैद्धान्तिक पक्षहरूलाई दुई लोकप्रिय फ्रेमवर्कहरूमा कोडको माध्यमबाट देखाउनेछौं - TensorFlow र PyTorch।
• छविहरू र पाठसँग काम गर्न न्यूरल आर्किटेक्चरहरू। हामी हालका मोडेलहरू समेट्नेछौं तर सायद सबैभन्दा नयाँ अवस्था (state-of-the-art) मा केही कमी रहला।
• कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोणहरू, जस्तै जेनेटिक एल्गोरिदमहरू र बहु-एजेन्ट प्रणालीहरू।

यस पाठ्यक्रममा हामी के समेट्ने छैनौं:

यस कोर्सका सबै थप स्रोतहरू Microsoft Learn को संग्रहमा फेला पार्नुहोस्

• बिजनेसमा AI को प्रयोग। यसका लागि Introduction to AI for business users Microsoft Learn मा लिनुहोस्, वा AI Business School जुन INSEAD सँग सहकार्यमा विकास गरिएको छ।
• क्लासिक मशीन लर्निङ जुन हाम्रो Machine Learning for Beginners Curriculum मा राम्रोसँग वर्णन गरिएको छ।
• व्यावहारिक AI अनुप्रयोगहरू, जो Cognitive Services प्रयोग गरेर बनाइन्छ। यसका लागि Microsoft Learn का दृष्टि, प्राकृतिक भाषा प्रक्रिया, Azure OpenAI सेवा सँग जनरेटिभ AI लगायतका मोड्युलहरू सुरु गर्न सिफारिस गरिन्छ।
• विशिष्ट ML क्लाउड फ्रेमवर्कहरू, जस्तै Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, वा Azure Databricks। यी सिक्न Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning र Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks लिन सकिन्छ।
• संवादी AI र च्याट बोटहरू। एक अलग Create conversational AI solutions सिकाइ पथ छ, र थप विवरणका लागि यस ब्लग पोस्ट पनि हेर्न सक्नुहुन्छ।
• गहिरो सिकाइ पछाडि रहेको गहिरो गणित। यसको लागि हामी Deep Learning लेखक Ian Goodfellow, Yoshua Bengio र Aaron Courville द्वारा लेखिएको सिफारिस गर्छौं, जुन अनलाइन पनि उपलब्ध छ https://www.deeplearningbook.org/ मा।

क्लाउडमा AI विषयहरूमा सौम्य परिचयका लागि Get started with artificial intelligence on Azure सिकाइ पथ लिन सक्नुहुन्छ।

सामग्री

	पाठ लिंक	PyTorch/Keras/TensorFlow	प्रयोगशाला
0	कोर्स सेटअप	तपाईंको विकास वातावरण सेटअप गर्नुहोस्
I	AI परिचय
01	AI को परिचय र इतिहास	-	-
II	प्रतिनिधित्वात्मक AI
02	ज्ञान प्रतिनिधित्व र विशेषज्ञ प्रणालीहरू	विशेषज्ञ प्रणालीहरू / अन्तरङ्ग /अवधारणा ग्राफ
III	न्यूरल नेटवर्कहरूको परिचय
03	Perceptron	Notebook	Lab
04	मल्टि-लेयर्ड पर्सेप्ट्रोन र हाम्रो आफ्नै फ्रेमवर्क सिर्जना गर्ने	Notebook	Lab
05	फ्रेमवर्कमा परिचय (PyTorch/TensorFlow) र ओभरफिटिङ	PyTorch / Keras / TensorFlow	Lab
IV	कम्प्युटर भिजन	PyTorch / TensorFlow	माइक्रोसफ्ट अज्युरमा कम्प्युटर भिजन अन्वेषण गर्नुहोस्
06	कम्प्युटर भिजनमा परिचय। OpenCV	Notebook	Lab
07	कन्वोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू & CNN आर्किटेक्चरहरू	PyTorch /TensorFlow	Lab
08	पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्कहरू र ट्रान्सफर लर्निङ र Training Tricks	PyTorch / TensorFlow	Lab
09	अटोएन्कोडरहरू र VAEहरू	PyTorch / TensorFlow
10	जनरेटिभ एड्भर्सेरियल नेटवर्कहरू र कलात्मक शैली ट्रान्सफर	PyTorch / TensorFlow
11	वस्तु पहिचान	TensorFlow	Lab
12	सेम्यान्टिक सेग्मेन्टेशन। U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	प्राकृतिक भाषा प्रशोधन	PyTorch /TensorFlow	माइक्रोसफ्ट अज्युरमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन अन्वेषण गर्नुहोस्
13	पाठ प्रतिनिधित्व। बो/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	सेम्यान्टिक शब्द एम्बेडिङहरू। Word2Vec र GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	भाषा मोडलिङ। आफ्नै एम्बेडिङ प्रशिक्षण	PyTorch / TensorFlow	Lab
16	रकरेन्ट न्यूरल नेटवर्कहरू	PyTorch / TensorFlow
17	जनरेटिभ रकरेन्ट नेटवर्कहरू	PyTorch / TensorFlow	Lab
18	ट्रान्सफर्मरहरू। BERT।	PyTorch /TensorFlow
19	नामित इकाई पहिचान	TensorFlow	Lab
20	ठूला भाषा मोडलहरू, प्रम्प्ट प्रोग्रामिङ र केहि-शट कार्यहरू	PyTorch
VI	अन्य AI प्रविधिहरू
21	जेनेटिक एल्गोरिदमहरू	Notebook
22	गहिरो सुदृढीकरण सिकाइ	PyTorch /TensorFlow	Lab
23	मल्टि-एजेन्ट प्रणालीहरू
VII	AI एथिक्स
24	AI एथिक्स र जिम्मेवार AI	Microsoft Learn: Responsible AI Principles
IX	अतिरिक्तहरू
25	मल्टि-मोडल नेटवर्कहरू, CLIP र VQGAN	Notebook

प्रत्येक पाठमा समावेश छ

• पूर्व-पठन सामग्री
• कार्यान्वयन योग्य जुपिटर नोटबुकहरू, जुन प्रायः फ्रेमवर्क अनुसार विशेष हुन्छन् (PyTorch वा TensorFlow). कार्यान्वयन योग्य नोटबुकमा धेरै सैद्धान्तिक सामग्री पनि हुन्छ, त्यसैले विषय बुझ्न तपाईंले कम्तिमा एक संस्करणको नोटबुक (PyTorch वा TensorFlow) अवश्य हेर्नु पर्छ।
• केही विषयहरूका लागि उपलब्ध प्रयोगशालाहरू, जसले तपाईंलाई सिकेको सामग्रीलाई कुनै विशेष समस्यामा लागू गर्ने अवसर दिन्छ।
• केही खण्डहरूमा सम्बन्धित विषयहरू समेटिएका MS Learn मोड्यूलहरूको लिंकहरू छन्।

सुरु गर्ने तरिका

🎯 AI मा नयाँ? यहाँबाट सुरु गर्नुहोस्!

यदि तपाईं पूर्ण रूपमा AI मा नयाँ हुनुहुन्छ र छिटो, प्रयोगात्मक उदाहरणहरू खोज्दै हुनुहुन्छ भने, हाम्रा शुरुवाती मैत्री उदाहरणहरू हेर्नुहोस्! यीमा समावेश छन्:

• 🌟 Hello AI World - तपाईंको पहिलो AI प्रोग्राम (प्याटर्न मान्यता)
• 🧠 साधारण न्यूरल नेटवर्क - शुन्यबाट न्यूरल नेटवर्क बनाउने
• 🖼️ छवि वर्गीकर्ता - विस्तृत टिप्पणीहरू सहित छविहरू वर्गीकरण गर्ने
• 💬 पाठ भावना - सकारात्मक/नकारात्मक पाठ विश्लेषण गर्नुहोस्

यी उदाहरणहरू तपाईंलाई पूर्ण पाठ्यक्रममा डुब्नुअघि AI अवधारणाहरू बुझ्न सहयोग गर्न डिजाइन गरिएको हो।

📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप

• हामीले तपाईंलाई विकास वातावरण सेटअप गर्न सहयोगको लागि सेटअप पाठ सिर्जना गरेका छौं। - शिक्षकहरूका लागि, हामीले तपाईंको लागि पनि पाठ्यक्रम सेटअप पाठ तयार पारेका छौं!
• कसरी VSCode वा Codespace मा कोड चलाउने

यी चरणहरू पालन गर्नुहोस्:

रिपोजिटोरी फोर्क गर्नुहोस्: यस पृष्ठको माथिल्लो-दायाँ कुनामा रहेको "Fork" बटनमा क्लिक गर्नुहोस्।

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

पछि फेला पार्न सजिलो बनाउन यो रिपोमा स्टार (🌟) दिन नबिर्सनुहोस्।

अन्य शिक्षार्थीहरूलाई भेट्नुहोस्

हाम्रो आधिकारिक AI डिस्कार्ड सर्भर मा सहभागी भएर यस कोर्स लिने अन्य शिक्षार्थीहरूसँग भेट्नुहोस् र नेटवर्क बनाउनुहोस् र सहयोग पाउनुहोस्।

यदि तपाईंले उत्पादन प्रतिक्रिया वा प्रश्नहरू हुनुहुन्छ भने हाम्रो Azure AI Foundry Developer Forum भ्रमण गर्नुहोस्

क्विजहरू

क्विजहरू बारे एउटा नोट: सबै क्विजहरू Quiz-app फोल्डरमा etc\quiz-app मा समावेश छन्, वा यहाँ अनलाइन उपलब्ध छन्। तिनीहरू पाठहरूबाट लिंक गरिएको छन्, क्विज एप स्थानीय रूपमा चलाउन वा Azure मा डिप्लोय गर्न सकिन्छ; quiz-app फोल्डरमा निर्देशनहरू अनुसरण गर्नुहोस्। तिनीहरू क्रमशः स्थानीयकरण हुँदैछन्।

सहयोग चाहिन्छ

के तपाईंसँग सुझावहरू छन् वा वर्तनी वा कोड त्रुटिहरू भेट्टाउनुभयो? समस्या उठाउनुहोस् वा पुल अनुरोध सिर्जना गर्नुहोस्।

विशेष धन्यवाद

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

अन्य पाठ्यक्रमहरू

हाम्रो टोलीले अन्य पाठ्यक्रमहरू उत्पादन गर्छ! जाँच गर्नुहोस्:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

जनरेटिभ AI शृंखला

---

कोर सिकाइ

---

कोपिलट श्रृंखला

सहयोग पाउनुहोस्

यदि तपाईं अड्किनुभयो वा AI अनुप्रयोगहरू निर्माण गर्दा कुनै प्रश्न छ भने। MCP सम्बन्धी छलफलहरूमा सहपाठी शिक्षार्थीहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरूसँग सहभागी हुनुहोस्। यो एक सहायक समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागतयोग्य छन् र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ।

यदि निर्माण गर्दा तपाईंसँग उत्पादन प्रतिक्रिया वा त्रुटिहरू छन् भने:

---

अस्वीकरण:
यो कागजात AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरी अनुवाद गरिएको हो। हामी शुद्धताको लागि प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटि वा गलतफहमी हुन सक्दछ। मूल कागजात यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि व्यावसायिक मानवीय अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलतफहमी वा व्याख्यामा हामी जिम्मेवार हुनेछैनौं।