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# Intelligence Artificielle pour Débutants - Un Programme

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|:---:|
| IA Pour Débutants - _Sketchnote par [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |

Explorez le monde de **l'Intelligence Artificielle** (IA) avec notre programme de 12 semaines et 24 leçons ! Il inclut des leçons pratiques, des quiz et des laboratoires. Le programme est adapté aux débutants et couvre des outils comme TensorFlow et PyTorch, ainsi que l'éthique en IA.


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> ```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"
> ```
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> Cela vous donne tout ce dont vous avez besoin pour compléter le cours avec un téléchargement beaucoup plus rapide.
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## Ce que vous apprendrez

**[Carte mentale du cours](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**

Dans ce programme, vous apprendrez :

* Différentes approches de l’Intelligence Artificielle, y compris l’approche symbolique "classique" avec la **Représentation des connaissances** et le raisonnement ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
* Les **Réseaux de Neurones** et **l’Apprentissage Profond**, qui sont au cœur de l’IA moderne. Nous illustrerons les concepts derrière ces sujets importants à l’aide de code dans deux des frameworks les plus populaires - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) et [PyTorch](http://pytorch.org).
* Les **Architectures Neuronales** pour travailler avec des images et du texte. Nous couvrirons des modèles récents mais pourrions être un peu en retard sur l’état de l’art.
* Des approches d’IA moins populaires, comme les **Algorithmes Génétiques** et les **Systèmes Multi-Agents**.

Ce que nous ne couvrirons pas dans ce programme :

> [Trouvez toutes les ressources supplémentaires pour ce cours dans notre collection Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)

* Les cas d’utilisation de **l’IA en entreprise**. Envisagez de suivre le parcours d’apprentissage [Introduction à l’IA pour les utilisateurs métier](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) sur Microsoft Learn, ou [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), développé en collaboration avec [INSEAD](https://www.insead.edu/).
* Le **Machine Learning Classique**, qui est bien décrit dans notre [Programme Machine Learning pour débutants](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
* Les applications pratiques d’IA construites à l’aide des **[Services Cognitifs](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Pour cela, nous vous recommandons de commencer par les modules Microsoft Learn pour la [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), le [traitement du langage naturel](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[l’IA générative avec Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** et d’autres.
* Les **Frameworks Cloud spécifiques au ML**, tels que [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). Envisagez d’utiliser les parcours d’apprentissage [Construire et exploiter des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) et [Construire et exploiter des solutions d’apprentissage automatique avec Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).
* L’**IA conversationnelle** et les **Chat Bots**. Il existe un parcours d’apprentissage séparé [Créer des solutions d’IA conversationnelle](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), et vous pouvez également vous référer à [cet article de blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) pour plus de détails.
* Les **Mathématiques Approfondies** derrière l’apprentissage profond. Pour cela, nous recommandons [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, disponible aussi en ligne sur [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/).

Pour une introduction douce aux sujets _IA sur le Cloud_, vous pouvez envisager de suivre le parcours d’apprentissage [Commencer avec l’intelligence artificielle sur Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum).

# Contenu

|     |                                                                 Lien de la leçon                                                                  |                                           PyTorch/Keras/TensorFlow                                          | Laboratoire                                                            |
| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
| 0  |                                 [Configuration du cours](./lessons/0-course-setup/setup.md)                                 |                      [Configurer votre environnement de développement](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)                       |   |
| I  |               [**Introduction à l’IA**](./lessons/1-Intro/README.md)      | | |
| 01  |       [Introduction et histoire de l’IA](./lessons/1-Intro/README.md)       |           -                            | -  |
| II |              **IA Symbolique**              |
| 02  |       [Représentation des Connaissances et Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/README.md)       |            [Systèmes Experts](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) /  [Ontologie](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Graphe de Concepts](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb)                             |  |
| III |                        [**Introduction aux Réseaux de Neurones**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
| 03  |                [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md)                 |                       [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb)                      | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) |
| 04  |                   [Perceptron Multi-Couches et Création de notre propre Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md)                   |        [Carnet](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb)        | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) |
| 05  |            [Introduction aux Frameworks (PyTorch/TensorFlow) et surapprentissage](./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  |            [**Vision par Ordinateur**](./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)| [Explorer la Vision par Ordinateur sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) |
| 06  |            [Introduction à la Vision par Ordinateur. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md)             |           [Carnet](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb)         | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) |
| 07  |            [Réseaux Neuronaux Convolutifs](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) &  [Architectures 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  |            [Réseaux Pré-entraînés et Apprentissage par Transfert](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) et [Astuces d'Entraînement](./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  |            [Autoencodeurs et 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  |            [Réseaux Antagonistes Génératifs & Transfert de Style Artistique](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md)             |           [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb)             |  |
| 11  |            [Détection d'Objets](./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  |            [Segmentation Sémantique. 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  |            [**Traitement du Langage Naturel**](./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) | [Explorer le Traitement du Langage Naturel sur Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)|
| 13  |            [Représentation de Texte. 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 Sémantiques. Word2Vec et 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  |            [Modélisation du Langage. Entraîner vos propres 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  |            [Réseaux Neuronaux Récurrents](./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  |            [Réseaux Récurrents Génératifs](./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  |            [Reconnaissance d'Entités Nommées](./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  |            [Grands Modèles de Langage, Programmation de Prompt et Tâches 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 |            **Autres Techniques d'IA** || |
| 21  |            [Algorithmes Génétiques](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md)             |           [Carnet](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
| 22  |            [Apprentissage par Renforcement Profond](./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  |            [Systèmes Multi-Agents](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md)             |  | |
| VII |            **Éthique de l'IA** | | |
| 24  |            [Éthique de l'IA et IA Responsable](./lessons/7-Ethics/README.md)             |           [Microsoft Learn: Principes pour une IA Responsable](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | |
| IX  |            **Compléments** | | |
| 25  |            [Réseaux Multi-Modalités, CLIP et VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md)             |           [Carnet](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb)    | |

## Chaque leçon contient
* Matériel de pré-lecture  
* Notebooks Jupyter exécutables, souvent spécifiques au framework (**PyTorch** ou **TensorFlow**). Le notebook exécutable contient également beaucoup de contenu théorique, donc pour comprendre le sujet, vous devez suivre au moins une version du notebook (soit PyTorch soit TensorFlow).  
* **Laboratoires** disponibles pour certains sujets, qui vous donnent l'opportunité d'essayer d'appliquer le matériel appris à un problème spécifique.  
* Certaines sections contiennent des liens vers des modules [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) qui couvrent des sujets liés.

## Démarrage

### 🎯 Nouveau en IA ? Commencez ici !

Si vous êtes complètement nouveau en IA et souhaitez des exemples rapides et pratiques, consultez nos [**Exemples adaptés aux débutants**](./examples/README.md) ! Ceux-ci incluent :

- 🌟 **Bonjour Monde IA** - Votre premier programme IA (reconnaissance de motifs)  
- 🧠 **Réseau de Neurones Simple** - Construisez un réseau de neurones à partir de zéro  
- 🖼️ **Classificateur d’Images** - Classifiez des images avec des commentaires détaillés  
- 💬 **Analyse de Sentiment de Texte** - Analyse des textes positifs/négatifs

Ces exemples sont conçus pour vous aider à comprendre les concepts d’IA avant d’aborder le programme complet.

### 📚 Configuration complète du programme

- Nous avons créé une [leçon d'installation](./lessons/0-course-setup/setup.md) pour vous aider à configurer votre environnement de développement.  
- Pour les éducateurs, nous avons également créé une [leçon de configuration des programmes](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) !  
- Comment [exécuter le code dans VSCode ou un Codespace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)

Suivez ces étapes :

Forker le dépôt : Cliquez sur le bouton "Fork" en haut à droite de cette page.

Cloner le dépôt : `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`

N’oubliez pas d’étoiler (🌟) ce dépôt pour le retrouver plus facilement plus tard.

## Rencontrez d’autres apprenants

Rejoignez notre [serveur Discord officiel de l’IA](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) pour rencontrer et réseauter avec d’autres apprenants suivant ce cours et obtenir du soutien.

Si vous avez des retours sur le produit ou des questions lors de la création, visitez notre [forum développeur Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)

## Quiz

> **Une note à propos des quiz** : Tous les quiz se trouvent dans le dossier Quiz-app dans etc\quiz-app, ou [en ligne ici](https://ff-quizzes.netlify.app/). Ils sont liés depuis les leçons, le quiz app peut être lancé localement ou déployé sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier `quiz-app`. Ils sont progressivement traduits.

## Besoin d’aide

Avez-vous des suggestions ou trouvé des erreurs d’orthographe ou de code ? Ouvrez une issue ou créez une pull request.

## Remerciements spéciaux

* **✍️ Auteur principal :** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD  
* **🔥 Éditeur :** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD  
* **🎨 Illustratrice de sketchnotes :** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)  
* **✅ Créateur de quiz :** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)  
* **🙏 Contributeurs principaux :** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)

## Autres programmes

Notre équipe produit d’autres programmes ! Découvrez :

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### LangChain  
[![LangChain4j pour débutants](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)  
[![LangChain.js pour débutants](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)  
[![LangChain pour débutants](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)  
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### Azure / Edge / MCP / Agents  
[![AZD pour débutants](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Edge AI pour débutants](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![MCP pour débutants](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Agents IA pour débutants](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)

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### Série IA Générative  
[![IA Générative pour débutants](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![IA Générative (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![IA Générative (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![IA Générative (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-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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### Apprentissage Fondamental  
[![ML pour débutants](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Data Science pour débutants](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![IA pour débutants](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Cybersécurité pour débutants](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)  
[![Développement Web pour débutants](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![IoT pour débutants](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Développement XR pour débutants](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)

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### Série Copilot  
[![Copilot pour Programmation Assistée par IA](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Copilot pour C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
[![Aventures Copilot](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)  
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## Obtenir de l’aide

Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d’applications IA. Rejoignez d’autres apprenants et développeurs expérimentés dans des discussions sur MCP. C’est une communauté de soutien où les questions sont bienvenues et les connaissances partagées librement.

[![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)

Si vous avez des retours sur le produit ou des erreurs lors de la création, visitez :  

[![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum)

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