[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) [![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/AI-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com) [![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/AI-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [![Binder](https://mybinder.org/badge_logo.svg)](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [![Gitter](https://badges.gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners.svg)](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) # शुरुआती लोगों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता - एक पाठ्यक्रम |![Sketchnote by @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/raw/main/lessons/sketchnotes/ai-overview.png)| |:---:| | शुरुआती लोगों के लिए AI - _स्केचनोट द्वारा [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | हमारे 12 सप्ताह, 24-पाठ्यक्रम के साथ **कृत्रिम बुद्धिमत्ता** (AI) की दुनिया का अन्वेषण करें! इसमें व्यावहारिक पाठ, क्विज़, और लैब्स शामिल हैं। यह पाठ्यक्रम शुरुआत के लिए अनुकूल है और इसमें TensorFlow और PyTorch जैसे उपकरणों के साथ-साथ AI में नैतिकता को भी शामिल किया गया है। ### 🌐 बहुभाषी समर्थन #### GitHub Action के माध्यम से समर्थित (स्वचालित और हमेशा अद्यतन) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh-CN/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../zh-HK/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../zh-MO/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../zh-TW/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](./README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Khmer](../km/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../pt-BR/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt-PT/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) > **स्थानीय रूप से क्लोन करना पसंद करते हैं?** > > इस रिपॉजिटरी में 50+ भाषा अनुवाद शामिल हैं, जिससे डाउनलोड का आकार काफी बढ़ जाता है। अनुवादों के बिना क्लोन करने के लिए, sparsely चेकआउट का उपयोग करें: > > **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" > ``` > > यह आपको तेज़ डाउनलोड के साथ पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए आवश्यक सब कुछ देता है। **यदि आप अतिरिक्त अनुवाद भाषाओं का समर्थन चाहते हैं तो वे [यहाँ](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md) सूचीबद्ध हैं** ## समुदाय में शामिल हों [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) ## आप क्या सीखेंगे **[पाठ्यक्रम का माइंडमैप](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे: * कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न दृष्टिकोण, जिसमें "अच्छा पुराना" सांकेतिक दृष्टिकोण शामिल है जिसमें **ज्ञान प्रतिनिधित्व** और तर्कशक्ति ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)) शामिल हैं। * **न्यूरल नेटवर्क** और **डीप लर्निंग**, जो आधुनिक AI के मूल में हैं। हम इन महत्वपूर्ण विषयों के पीछे की अवधारणाओं को दो सबसे लोकप्रिय फ्रेमवर्क - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) और [PyTorch](http://pytorch.org) के कोड का उपयोग करके समझाएंगे। * छवियों और टेक्स्ट के साथ काम करने के लिए **न्यूरल आर्किटेक्चर**। हम हाल के मॉडलों को कवर करेंगे लेकिन हो सकता है कि यह अत्याधुनिक में थोड़ा कमज़ोर हो। * कम लोकप्रिय AI दृष्टिकोण, जैसे कि **जननिक एल्गोरिदम** और **मल्टी-एजेंट सिस्टम**। इस पाठ्यक्रम में हम क्या शामिल नहीं करेंगे: > [इस कोर्स के सभी अतिरिक्त संसाधन हमारी Microsoft Learn संग्रह में पाएँ](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * व्यवसाय में **AI के व्यावसायिक मामले**। Microsoft Learn पर [Introduction to AI for business users](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का रास्ता आज़माएं, या [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), जिसे [INSEAD](https://www.insead.edu/) के साथ सहयोग में विकसित किया गया है। * **क्लासिक मशीन लर्निंग**, जिसका अच्छा वर्णन हमारे [Machine Learning for Beginners Curriculum](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners) में है। * व्यावहारिक AI अनुप्रयोग जो **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** का उपयोग करके बनाए गए हैं। इसके लिए, हम Microsoft Learn के मॉड्यूल की सिफारिश करते हैं जैसे [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI with Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** और अन्य। * विशिष्ट ML **क्लाउड फ्रेमवर्क**, जैसे [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), या [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)। इन के लिए [Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) और [Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने के रास्तों का उपयोग करने पर विचार करें। * **संवादी AI** और **चैट बॉट्स**। इसके लिए एक अलग [Create conversational AI solutions](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का रास्ता है, और आप अधिक विवरण के लिए [इस ब्लॉग पोस्ट](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) को भी देख सकते हैं। * गहन शिक्षण के पीछे **गहरी गणित**। इसके लिए, हम Ian Goodfellow, Yoshua Bengio और Aaron Courville द्वारा लिखित [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) की सिफारिश करते हैं, जो ऑनलाइन [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/) पर भी उपलब्ध है। _क्लाउड में AI_ विषयों का आसान परिचय प्राप्त करने के लिए, आप [Get started with artificial intelligence on Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) सीखने का रास्ता भी अपना सकते हैं। # सामग्री | | पाठ लिंक | PyTorch/Keras/TensorFlow | लैब | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [कोर्स सेटअप](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [अपना विकास पर्यावरण सेट करें](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**AI का परिचय**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [AI का परिचय और इतिहास](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **सांकेतिक AI** | | 02 | [ज्ञान प्रस्तुति और विशेषज्ञ प्रणालियाँ](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [विशेषज्ञ प्रणालियाँ](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [ऑन्टोलॉजी](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[कॉन्सेप्ट ग्राफ़](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | | III | [**न्यूरल नेटवर्क्स का परिचय**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| | 03 | [पर्सेप्ट्रॉन](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | | 04 | [मल्टी-लेयर्ड पर्सेप्ट्रॉन और अपनी खुद की फ्रेमवर्क बनाना](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [नोटबुक](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | | 05 | [फ्रेमवर्क्स का परिचय (पाइटॉर्च/टेंसर्फ्लो) और ओवरफ़िटिंग](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [केरस](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | | IV | [**कंप्यूटर विज़न**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [पाइटॉर्च](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [टेंसर्फ्लो](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [माइक्रोसॉफ्ट अजूर पर कंप्यूटर विज़न एक्सप्लोर करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | | 06 | [कंप्यूटर विज़न का परिचय। OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [नोटबुक](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [CNN आर्किटेक्चर](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क्स और ट्रांसफर लर्निंग](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) और [प्रशिक्षण ट्रिक्स](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [ऑटोएन्कोडर्स और VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | | 10 | [जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क्स और आर्टिस्टिक स्टाइल ट्रांसफर](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [ऑब्जेक्ट डिटेक्शन](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [सामान्य अर्थ पहचान। U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | | V | [**प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण**](./lessons/5-NLP/README.md) | [पाइटॉर्च](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[टेंसर्फ्लो](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [माइक्रोसॉफ्ट अजूर पर प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एक्सप्लोर करें](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [पाठ प्रतिनिधित्व। बो/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [सामान्य शब्द एम्बेडिंग। Word2Vec और GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | | 15 | [भाषा मॉडलिंग। अपनी खुद की एम्बेडिंग का प्रशिक्षण](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | | 17 | [जनरेटिव रिक्रेंट नेटवर्क्स](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.ipynb) / [टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [ट्रांसफ़ॉर्मर्स। BERT।](./lessons/5-NLP/18-Transformers/README.md) | [पाइटॉर्च](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[टेंसर्फ्लो](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | | 19 | [नामित इकाई मान्यता](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [टेंसर्फ्लो](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | | 20 | [विस्तृत भाषा मॉडल, प्रॉम्प्ट प्रोग्रामिंग और फ्यू-शॉट कार्य](./lessons/5-NLP/20-LangModels/README.md) | [पाइटॉर्च](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **अन्य एआई तकनीकें** || | | 21 | [जेनिटिक अल्गोरिदम](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [नोटबुक](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 22 | [डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [पाइटॉर्च](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[टेंसर्फ्लो](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [प्रयोगशाला](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [मल्टी-एजेंट सिस्टम्स](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **एआई नैतिकता** | | | | 24 | [एआई नैतिकता और जिम्मेदार एआई](./lessons/7-Ethics/README.md) | [माइक्रोसॉफ्ट लर्न: जिम्मेदार एआई सिद्धांत](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | | IX | **अतिरिक्त** | | | | 25 | [मल्टी-मोडल नेटवर्क्स, CLIP और VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [नोटबुक](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## प्रत्येक पाठ में शामिल हैं * प्री-रीडिंग सामग्री * निष्पादन योग्य जुपिटर नोटबुक्स, जो अक्सर फ्रेमवर्क के लिए विशिष्ट होती हैं (**PyTorch** या **TensorFlow**)। निष्पादन योग्य नोटबुक में बहुत सारा सिद्धांतात्मक सामग्री भी होती है, इसलिए विषय को समझने के लिए आपको कम से कम नोटबुक के एक संस्करण (या तो PyTorch या TensorFlow) को देखना चाहिए। * कुछ विषयों के लिए उपलब्ध **लैब** जो आपको सीखी गई सामग्री को किसी विशेष समस्या पर लागू करने का अवसर देती हैं। * कुछ खंडों में [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) मॉड्यूल के लिंक होते हैं जो संबंधित विषयों को कवर करते हैं। ## शुरूआत करना ### 🎯 AI में नए हैं? यहां से शुरू करें! यदि आप AI में बिल्कुल नए हैं और त्वरित, हाथों-हाथ उदाहरणों की तलाश कर रहे हैं, तो हमारे [**Beginner-Friendly Examples**](./examples/README.md) देखें! इनमें शामिल हैं: - 🌟 **Hello AI World** - आपका पहला AI प्रोग्राम (पैटर्न रिकग्निशन) - 🧠 **Simple Neural Network** - एक न्यूरल नेटवर्क को ज़िरो से बनाएं - 🖼️ **Image Classifier** - विस्तृत टिप्पणियों के साथ छवियों को वर्गीकृत करें - 💬 **Text Sentiment** - सकारात्मक/नकारात्मक पाठ विश्लेषण करें ये उदाहरण आपको पूर्ण पाठ्यक्रम में जाने से पहले AI की अवधारणाओं को समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ### 📚 पूर्ण पाठ्यक्रम सेटअप - हमने आपके विकास वातावरण को सेटअप करने में मदद करने के लिए एक [सेटअप लेसन](./lessons/0-course-setup/setup.md) बनाया है। - शिक्षकों के लिए, हमने आपके लिए भी एक [पाठ्यक्रम सेटअप लेसन](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) बनाया है! - VSCode या Codespace में [कोड कैसे चलाएं](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) इन चरणों का पालन करें: रिपॉजिटरी फोर्क करें: इस पेज के ऊपर-दाएं कोने में "Fork" बटन पर क्लिक करें। रिपॉजिटरी क्लोन करें: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` बाद में इसे आसानी से खोजने के लिए इस रिपॉजिटरी को स्टार (🌟) करना न भूलें। ## अन्य शिक्षार्थियों से मिलें हमारे [आधिकारिक AI Discord सर्वर](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) में शामिल हों और इस कोर्स को कर रहे अन्य शिक्षार्थियों से मिलें और नेटवर्क बनाएं तथा सहायता प्राप्त करें। यदि आपके पास उत्पाद प्रतिक्रिया या प्रश्न हैं तो हमारे [Azure AI Foundry Developer Forum](https://aka.ms/foundry/forum) पर जाएं। ## प्रश्नोत्तरी > **प्रश्नोत्तरी के बारे में एक नोट**: सभी प्रश्नोत्तरी Quiz-app फ़ोल्डर में `etc\quiz-app` में हैं, या आप उन्हें [यहां ऑनलाइन भी देख सकते हैं](https://ff-quizzes.netlify.app/)। ये लेसन के भीतर लिंक की गई हैं। प्रश्नोत्तरी ऐप को आप स्थानीय रूप से चला सकते हैं या Azure पर तैनात कर सकते हैं; इसके निर्देश `quiz-app` फ़ोल्डर में उपलब्ध हैं। इन्हें धीरे-धीरे स्थानीयकृत किया जा रहा है। ## मदद चाहिए क्या आपके पास सुझाव हैं या कोई वर्तनी या कोड त्रुटियाँ मिली हैं? एक इश्यू उठाएं या पुल रिक्वेस्ट बनाएं। ## विशेष धन्यवाद * **✍️ मुख्य लेखक:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 संपादक:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD * **🎨 स्केचनोट चित्रकार:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) * **✅ प्रश्नोत्तरी निर्माता:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) * **🙏 मुख्य योगदानकर्ता:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## अन्य पाठ्यक्रम हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी बनाती है! देखें: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](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 for Beginners](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 for Beginners](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) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](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 for Beginners](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 for Beginners](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) [![AI Agents for 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(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) --- ### Core Learning [![ML for Beginners](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 for Beginners](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) [![AI for Beginners](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) [![Cybersecurity for Beginners](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) [![Web Dev for Beginners](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 for Beginners](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) [![XR Development for Beginners](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) --- ### Copilot Series [![Copilot for AI Paired Programming](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 for 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) [![Copilot Adventure](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) ## मदद लें यदि आप फंस जाते हैं या AI ऐप बनाने को लेकर कोई प्रश्न हैं, तो MCP के बारे में चर्चाओं में साथी शिक्षार्थियों और अनुभवी डेवलपर्स के साथ जुड़ें। यह एक सहायक समुदाय है जहाँ प्रश्नों का स्वागत है और ज्ञान स्वतंत्र रूप से साझा किया जाता है। [![Microsoft Foundry 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