यह कोर्स 10 पाठों में विभाजित है जो AI एजेंट्स बनाने की मूलभूत जानकारी को कवर करते हैं। हर पाठ एक अलग विषय पर आधारित है, तो आप कहीं से भी शुरू कर सकते हैं!
इस कोर्स में बहुभाषी समर्थन है। यहां उपलब्ध भाषाओं पर जाएं।
यदि आप पहली बार Generative AI मॉडल्स के साथ काम कर रहे हैं, तो हमारा Generative AI For Beginners कोर्स देखें, जिसमें GenAI के साथ काम करने के 21 पाठ शामिल हैं।
इस रिपॉजिटरी को स्टार (🌟) और फोर्क करना न भूलें ताकि आप कोड को चला सकें।
इस कोर्स के हर पाठ में कोड उदाहरण शामिल हैं, जिन्हें आप code_samples फोल्डर में पा सकते हैं। आप इस रिपॉजिटरी को फोर्क करके अपनी कॉपी बना सकते हैं।
इन अभ्यासों के कोड उदाहरण, Language Models के साथ इंटरैक्ट करने के लिए Azure AI Foundry और GitHub Model Catalogs का उपयोग करते हैं:
- Github Models - मुफ्त / सीमित
- Azure AI Foundry - Azure अकाउंट आवश्यक
इस कोर्स में Microsoft के निम्नलिखित AI एजेंट फ्रेमवर्क और सेवाओं का भी उपयोग किया गया है:
इस कोर्स के कोड को चलाने की जानकारी के लिए Course Setup पर जाएं।
क्या आपके पास सुझाव हैं या आपने वर्तनी या कोड में कोई त्रुटि पाई है? Raise an issue या Create a pull request करें।
अगर आप फंस गए हैं या AI एजेंट्स बनाने से संबंधित कोई सवाल है, तो हमारे Azure AI Community Discord से जुड़ें।
- README में लिखित पाठ और एक छोटा वीडियो
- Azure AI Foundry और Github Models (मुफ्त) के साथ Python कोड के उदाहरण
- आपकी सीखने की यात्रा जारी रखने के लिए अतिरिक्त संसाधनों के लिंक
| पाठ | पाठ्य सामग्री और कोड | वीडियो | अतिरिक्त शिक्षण |
|---|---|---|---|
| AI एजेंट्स और उनके उपयोग के मामलों का परिचय | Link | Video | Link |
| AI एजेंटिक फ्रेमवर्क्स का अन्वेषण | Link | Video | Link |
| AI एजेंटिक डिज़ाइन पैटर्न को समझना | Link | Video | Link |
| टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न | Link | Video | Link |
| एजेंटिक RAG | Link | Video | Link |
| भरोसेमंद AI एजेंट्स बनाना | Link | Video | Link |
| प्लानिंग डिज़ाइन पैटर्न | Link | Video | Link |
| मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न | Link | Video | Link |
| मेटाकॉग्निशन डिज़ाइन पैटर्न | लिंक | वीडियो | लिंक |
| उत्पादन में एआई एजेंट्स | लिंक | वीडियो | लिंक |
| भाषा | कोड | अनुवादित README का लिंक | अंतिम अपडेट |
|---|---|---|---|
| चीनी (सरलीकृत) | zh | चीनी अनुवाद | 2025-03-24 |
| चीनी (पारंपरिक) | tw | चीनी अनुवाद | 2025-03-28 |
| चीनी (हांगकांग) | hk | चीनी (हांगकांग) अनुवाद | 2025-03-28 |
| फ्रेंच | fr | फ्रेंच अनुवाद | 2025-03-28 |
| जापानी | ja | जापानी अनुवाद | 2025-03-28 |
| कोरियाई | ko | कोरियाई अनुवाद | 2025-03-28 |
| पुर्तगाली | pt | पुर्तगाली अनुवाद | 2025-03-28 |
| स्पेनिश | es | स्पेनिश अनुवाद | 2025-03-28 |
| जर्मन | de | जर्मन अनुवाद | 2025-03-28 |
| फारसी | fa | फारसी अनुवाद | 2025-03-28 |
| पोलिश | pl | पोलिश अनुवाद | 2025-03-28 |
हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी बनाती है! इन्हें देखें:
- नया .NET का उपयोग करके शुरुआती के लिए जनरेटिव एआई
- शुरुआती के लिए जनरेटिव एआई
- शुरुआती के लिए मशीन लर्निंग
- शुरुआती के लिए डेटा साइंस
- शुरुआती के लिए एआई
- शुरुआती के लिए साइबर सुरक्षा
- शुरुआती के लिए वेब डेवलपमेंट
- शुरुआती के लिए IoT
- शुरुआती के लिए एक्सआर विकास
- एआई पेयर्ड प्रोग्रामिंग के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करें
- C#/.NET डेवलपर्स के लिए GitHub Copilot में महारत हासिल करें
- अपना खुद का Copilot एडवेंचर चुनें
एजेंटिक RAG का प्रदर्शन करने वाले महत्वपूर्ण कोड नमूने योगदान करने के लिए शिवम गोयल का धन्यवाद।
यह प्रोजेक्ट योगदान और सुझावों का स्वागत करता है। अधिकांश योगदानों के लिए आपको एक Contributor License Agreement (CLA) से सहमत होना होगा, जिसमें आप यह घोषणा करते हैं कि आपके पास अपने योगदान का उपयोग करने के अधिकार हैं और आप वास्तव में हमें यह अधिकार प्रदान कर रहे हैं। अधिक जानकारी के लिए, https://cla.opensource.microsoft.com पर जाएं।
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इस प्रोजेक्ट ने Microsoft Open Source Code of Conduct को अपनाया है।
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अस्वीकरण:
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