microsoft--ml-for-beginners
wehub-resource-sync
249 行
32 KiB
Markdown
249 行
32 KiB
Markdown
[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)
|
|
[](http://makeapullrequest.com)
|
|
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)
|
|
[](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)
|
|
|
|
### 🌐 Podpora více jazyků
|
|
|
|
#### Podporováno přes GitHub Action (automatizováno a vždy aktuální)
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE START -->
|
|
[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](./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](../hi/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)
|
|
|
|
> **Raději chcete naklonovat lokálně?**
|
|
>
|
|
> Toto repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvětšuje velikost ke stažení. Pro naklonování bez překladů použijte sparse checkout:
|
|
>
|
|
> **Bash / macOS / Linux:**
|
|
> ```bash
|
|
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
|
|
> cd ML-For-Beginners
|
|
> git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
|
|
> ```
|
|
>
|
|
> **CMD (Windows):**
|
|
> ```cmd
|
|
> git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
|
|
> cd ML-For-Beginners
|
|
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
|
|
> ```
|
|
>
|
|
> Tím získáte vše potřebné pro absolvování kurzu s mnohem rychlejším stažením.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
|
|
|
|
#### Přidejte se k naší komunitě
|
|
|
|
[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Na Discordu probíhá série Learn with AI, dozvíte se více a připojit se můžete na [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) od 18. do 30. září 2025. Získáte tipy a triky jak používat GitHub Copilot pro Data Science.
|
|
|
|
|
|
|
|
# Strojové učení pro začátečníky – vzdělávací program
|
|
|
|
> 🌍 Procestujte svět a prozkoumejte strojové učení prostřednictvím světových kultur 🌍
|
|
|
|
Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 12týdenní vzdělávací program o 26 lekcích zaměřený na **strojové učení**. V tomto programu se naučíte to, čemu se někdy říká **klasické strojové učení**, přičemž jako knihovnu použijeme převážně Scikit-learn a vyhneme se hlubokému učení, které je předmětem našeho [AI for Beginners programu](https://aka.ms/ai4beginners). Tyto lekce můžete také kombinovat s naším ['Data Science for Beginners' kurzem](https://aka.ms/ds4beginners).
|
|
|
|
Cestujte s námi po celém světě a aplikujte tyto klasické techniky na data z různých oblastí světa. Každá lekce obsahuje před- a po-lekční kvízy, psané instrukce k dokončení lekce, řešení, úkoly a další. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožňuje učit se při tvorbě, což je osvědčený způsob, jak si nové dovednosti lépe osvojit.
|
|
|
|
**✍️ Srdečné díky našim autorům** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu a Amy Boyd
|
|
|
|
**🎨 Také děkujeme ilustrátorům** Tomomi Imura, Dasani Madipalli a Jen Looper
|
|
|
|
**🙏 Zvláštní poděkování 🙏 patří Microsoft Student Ambassador autorům, recenzentům a přispěvatelům obsahu**, zejména Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila a Snigdha Agarwal
|
|
|
|
**🤩 Extra poděkování Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekce v R!**
|
|
|
|
# Začínáme
|
|
|
|
Postupujte podle těchto kroků:
|
|
1. **Forkněte repozitář**: Klikněte na tlačítko "Fork" v pravém horním rohu této stránky.
|
|
2. **Naklonujte repozitář**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`
|
|
|
|
> [všechny doplňkové zdroje k tomuto kurzu najdete v naší kolekci Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
> 🔧 **Potřebujete pomoc?** Podívejte se na [Průvodce řešením problémů](TROUBLESHOOTING.md) pro řešení běžných problémů s instalací, nastavením a spouštěním lekcí.
|
|
|
|
|
|
**[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, pro využití tohoto programu si forknete celý repozitář na svůj vlastní GitHub účet a plňte cvičení sami nebo ve skupině:
|
|
|
|
- Začněte přednáškovým kvízem.
|
|
- Přečtěte si přednášku a dokončete aktivity, zastavujte se a zamýšlejte u každé kontroly znalostí.
|
|
- Snažte se projekty vytvořit pochopením lekcí místo pouhého spuštění kódu řešení; nicméně ten je k dispozici ve složkách `/solution` u každé lekce zaměřené na projekty.
|
|
- Dejte si po přednášce kvíz.
|
|
- Vyřešte výzvu.
|
|
- Dokončete zadání.
|
|
- Po dokončení skupiny lekcí navštivte [Diskusní fórum](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) a "učte se nahlas" vyplněním příslušné rubriky PAT. PAT je nástroj pro hodnocení pokroku – rubrika, kterou vyplníte k dalšímu prohloubení učení. Můžete také reagovat na další PATy, abychom se učili společně.
|
|
|
|
> Pro další studium doporučujeme sledovat tyto [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott) moduly a výukové cesty.
|
|
|
|
**Učitelé**, do [pro vás máme zahrnuté některé návrhy](for-teachers.md) jak využívat tento vzdělávací program.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Video průvodci
|
|
|
|
Některé lekce jsou dostupné jako krátká videa. Najdete je přímo v lekcích nebo na [ML for Beginners playlistu na YouTube kanále Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) kliknutím na obrázek níže.
|
|
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners-videos)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Seznamte se s týmem
|
|
|
|
[](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)
|
|
|
|
**Gif vytvořil** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
|
|
|
|
> 🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu a lidech, kteří jej vytvořili!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## Pedagogika
|
|
|
|
Při tvorbě tohoto programu jsme zvolili dvě pedagogické zásady: zajištění praktické **projektové výuky** a časté **kvízy**. Navíc má celý program společné **téma** pro zajištění soudržnosti.
|
|
|
|
Zajištěním sladění obsahu s projekty je proces pro studenty zajímavější a retence konceptů se zlepší. Nízkorychlostní kvíz před lekcí nastaví motivaci studenta k učení a druhý kvíz po lekci podporuje další zapamatování. Program je navržen jako flexibilní a zábavný, lze ho absolvovat celý nebo po částech. Projekty začínají jednoduše a postupně se během 12týdenního cyklu zvyšuje jejich složitost. Program obsahuje také posléze doplněk o použití ML v reálném světě, který lze použít jako bonusové zadání nebo základ pro diskusi.
|
|
|
|
> Najdete zde naše [Kodex chování](CODE_OF_CONDUCT.md), [Příspěvky](CONTRIBUTING.md), [Překlady](..) a [Řešení problémů](TROUBLESHOOTING.md). Vítáme vaše konstruktivní připomínky!
|
|
|
|
## Každá lekce obsahuje
|
|
|
|
- volitelnou skicu v poznámce
|
|
- volitelné doplňkové video
|
|
- video průvodce (jen některé lekce)
|
|
- [přednáškový warmup kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
- psanou lekci
|
|
- u projektových lekcí detailní návod krok za krokem, jak projekt vytvořit
|
|
- kontroly znalostí
|
|
- výzvu
|
|
- doplňující četbu
|
|
- úkol
|
|
- [po-přednáškový kvíz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)
|
|
> **Poznámka o jazycích**: Tyto lekce jsou primárně napsány v Pythonu, ale mnoho z nich je také dostupných v R. Pro dokončení lekce v R přejděte do složky `/solution` a hledejte lekce v R. Mají příponu .rmd, která představuje **R Markdown** soubor, což lze jednoduše definovat jako vložení `kódových bloků` (v R nebo jiných jazycích) a `YAML hlavičky` (která určuje, jak formátovat výstupy jako PDF) do `Markdown dokumentu`. Jako takový slouží jako vzorový autorský rámec pro datovou vědu, protože vám umožňuje kombinovat váš kód, jeho výstup a vaše myšlenky tím, že vám umožní je zapisovat v Markdownu. Navíc lze dokumenty R Markdown vyrenderovat do výstupních formátů jako PDF, HTML nebo Word.
|
|
|
|
> **Poznámka o kvízech**: Všechny kvízy jsou obsaženy ve [složce Quiz App](../../quiz-app), celkem je zde 52 kvízů po třech otázkách. Jsou propojené z lekcí, ale kvízovou aplikaci lze spustit lokálně; následujte instrukce ve složce `quiz-app` pro lokální hostování nebo nasazení na Azure.
|
|
|
|
| Číslo lekce | Téma | Skupina lekcí | Učební cíle | Propojená lekce | Autor |
|
|
| :---------: | :-----------------------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :------------------------------------------------: |
|
|
| 01 | Úvod do strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučit se základní koncepty strojového učení | [Lekce](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad |
|
|
| 02 | Historie strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Naučit se historii tohoto oboru | [Lekce](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen a Amy |
|
|
| 03 | Spravedlnost a strojové učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké jsou důležité filozofické otázky kolem spravedlnosti, které by studenti měli zvážit při tvorbě a aplikaci ML modelů? | [Lekce](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi |
|
|
| 04 | Techniky strojového učení | [Úvod](1-Introduction/README.md) | Jaké techniky používají výzkumníci ML k vytváření ML modelů? | [Lekce](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris a Jen |
|
|
| 05 | Úvod do regrese | [Regrese](2-Regression/README.md) | Začít s Pythonem a Scikit-learn pro regresní modely | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 06 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vizualizovat a čistit data pro přípravu na ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 07 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořit lineární a polynomiální regresní modely | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen a Dmitry • Eric Wanjau |
|
|
| 08 | Ceny dýní v Severní Americe 🎃 | [Regrese](2-Regression/README.md) | Vytvořit logistický regresní model | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 09 | Webová aplikace 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Vytvořit webovou aplikaci pro použití vašeho natrénovaného modelu | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen |
|
|
| 10 | Úvod do klasifikace | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Čistit, připravit a vizualizovat data; úvod do klasifikace | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 11 | Lahodné asijské a indické kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Úvod do klasifikátorů | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 12 | Lahodné asijské a indické kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Další klasifikátory | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen a Cassie • Eric Wanjau |
|
|
| 13 | Lahodné asijské a indické kuchyně 🍜 | [Klasifikace](4-Classification/README.md) | Vytvořit doporučovací webovou aplikaci pomocí vašeho modelu | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen |
|
|
| 14 | Úvod do shlukování | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Čistit, připravit a vizualizovat data; Úvod do shlukování | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 15 | Prozkoumávání nigerických hudebních chutí 🎧 | [Shlukování](5-Clustering/README.md) | Prozkoumat metodu shlukování K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau |
|
|
| 16 | Úvod do zpracování přirozeného jazyka ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Naučit se základy NLP vytvořením jednoduchého bota | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen |
|
|
| 17 | Běžné NLP úkoly ☕️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Prohloubit své znalosti NLP pochopením běžných úkolů potřebných pro práci s jazykovými strukturami | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen |
|
|
| 18 | Překlad a analýza sentimentu ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Překlad a analýza sentimentu na základě Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen |
|
|
| 19 | Romantické hotely Evropy ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu na základě hodnocení hotelů 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen |
|
|
| 20 | Romantické hotely Evropy ♥️ | [Zpracování přirozeného jazyka](6-NLP/README.md) | Analýza sentimentu na základě hodnocení hotelů 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen |
|
|
| 21 | Úvod do prognózování časových řad | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Úvod do prognózování časových řad | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca |
|
|
| 22 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - prognózování časových řad s ARIMA | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Prognózování časových řad pomocí ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca |
|
|
| 23 | ⚡️ Světová spotřeba energie ⚡️ - prognózování časových řad s SVR | [Časové řady](7-TimeSeries/README.md) | Prognózování časových řad pomocí Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban |
|
|
| 24 | Úvod do posilovaného učení | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Úvod do posilovaného učení s Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry |
|
|
| 25 | Pomozte Petrovi vyhnout se vlkovi! 🐺 | [Posilované učení](8-Reinforcement/README.md) | Posilované učení ve Gymu | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry |
|
|
| Postscript | Scénáře a aplikace ML v reálném světě | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Zajímavé a odhalující aplikace klasického ML v reálném světě | [Lekce](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Tým |
|
|
| Postscript | Ladění modelů v ML pomocí RAI dashboardu | [ML v praxi](9-Real-World/README.md) | Ladění modelů v strojovém učení pomocí komponent dashboardu Responsible AI | [Lekce](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu |
|
|
|
|
> [najděte všechny další zdroje pro tento kurz v naší kolekci Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum)
|
|
|
|
## Offline přístup
|
|
|
|
Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Vytvořte fork tohoto repozitáře, [nainstalujte Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na svůj lokální počítač a pak v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte příkaz `docsify serve`. Web bude dostupný na portu 3000 na vašem localhostu: `localhost:3000`.
|
|
|
|
## PDF
|
|
|
|
Najdete pdf osnovy s odkazy [zde](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf).
|
|
|
|
|
|
## 🎒 Další kurzy
|
|
|
|
Náš tým vytváří i další kurzy! Podívejte se:
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
|
|
### LangChain
|
|
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
|
|
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
|
|
---
|
|
|
|
### Azure / Edge / MCP / Agenti
|
|
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Série Generativní AI
|
|
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Základní učení
|
|
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
|
|
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### Série Copilot
|
|
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
|
|
|
|
## Získání pomoci
|
|
|
|
Pokud se zaseknete nebo máte otázky při učení strojového učení nebo při vytváření AI aplikací, nebojte se — pomoc je k dispozici.
|
|
|
|
Můžete se připojit k diskuzím s dalšími studenty a vývojáři, klást otázky a sdílet své nápady s komunitou.
|
|
|
|
- Připojte se ke komunitě, abyste mohli klást otázky a učit se s ostatními
|
|
- Diskutujte o konceptech strojového učení a nápadech na projekty
|
|
- Získejte vedení od zkušených vývojářů
|
|
|
|
Podpůrná komunita je skvělý způsob, jak rozvíjet své dovednosti a rychleji řešit problémy.
|
|
|
|
[Microsoft Foundry Discord Community](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
|
|
|
|
Pokud narazíte na chyby, problémy nebo máte návrhy na vylepšení, můžete také otevřít **Issue** v tomto repozitáři a nahlásit problém.
|
|
|
|
Pro zpětnou vazbu k produktu nebo pro hledání existujících příspěvků v komunitě navštivte Vývojářské fórum:
|
|
|
|
[](https://aka.ms/foundry/forum)
|
|
|
|
## Další tipy pro učení
|
|
|
|
- Po každé lekci si projděte poznámkové bloky pro lepší pochopení.
|
|
- Procvičujte implementaci algoritmů sami.
|
|
- Prozkoumejte reálné datové sady pomocí naučených konceptů.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**Prohlášení o vyloučení odpovědnosti**:
|
|
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o přesnost, berte prosím na vědomí, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro zásadní informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakákoliv nedorozumění nebo mylné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |