README.md

បច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម - មេរៀនមួយខ្សែ

AI For Beginners - ស្គេតណូតដោយ @girlie_mac

ស្វែងយល់ពីពិភពនៃ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាមួយកម្មវិធីមេរៀន 12 សប្តាហ៍ 24 មេរៀនរបស់យើង! វារួមបញ្ចូលមេរៀនអនុវត្ត, ការប្រលង និងព្យួរ។ កម្មវិធីមេរៀននេះងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម និងគ្របដណ្តប់ពីឧបករណ៍ដូចជា TensorFlow និង PyTorch គ្រប់គ្រងទំព័រពិសេសសីលធម៍ក្នុង AI ផងដែរ។

🌐 ការគាំទ្រភាសាច្រើន

គាំទ្រតាមរយៈ GitHub Action (ស្វ័យប្រវត្តិ & បច្ចុប្បន្នភាពអស់កល្បជានិច្ច)

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 | Khmer | 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

ចង់ចម្លងក្នុងកុំព្យូទ័រខ្លួនឯង?

ព្រះរាជាណាចក្រនេះមានការប្រែសម្រួលជាច្រើនជាង 50+ ភាសា ដែលធ្វើឲ្យទំហំឃ្លាំងទាញយកធំឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ ដើម្បីចម្លងដោយគ្មានការប្រែសម្រួល, ប្រើប្រាស់ sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

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):

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"

នេះនាំឲ្យអ្នកទទួលបានអ្វីៗដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីបញ្ចប់វគ្គនេះជាមួយការទាញយកលឿនជាងមុន។

ប្រសិនបើអ្នកចង់បានការគាំទ្រភាសាបន្ថែម សូមមើលបញ្ជីភាសាដែលគាំទ្រនៅ នេះ

ចូលរួមជាសហគមន៍

អ្វីដែលអ្នកនឹងរ learns

ទីតាំងផែនការ​​នៃវគ្គសិក្សា

ក្នុងកម្មវិធីមេរៀននេះ អ្នកនឹងរៀនអំពី៖

• វិធីសាស្ត្រផ្សេងៗរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដូចជា វិធីសាស្ត្រសញ្ញាសារ "ស្វ័យប្រវត្តិចាស់" ជាមួយ ការតំណាងជាដំណឹង និងការត្រូវប្រើហេតុផល (GOFAI)។
• បណ្តាញប្រសាទ និង ការរៀនជ្រៅ, ដែលជាគន្លងសំខាន់នៃ AI ទំនើប។ យើងនឹងបង្ហាញរឿងពីកូដក្នុងស៊េរីពីរដែលពេញនិយមបំផុត - TensorFlow និង PyTorch។
• សំណង់ប្រសាទសម្រាប់ការការងារជាមួយរូបភាព និងអត្ថបទ។ យើងនឹងគ្របដណ្តប់ម៉ូឌែលថ្មីៗ ប៉ុន្តែអាចមានខ្វះខាតខ្លះក្នុងការបង្ហាញគំរូសម័យថ្មីបំផុត។
• វិធីសាស្ត្រ AI ដែលមិនពេញនិយមខ្លះ ដូចជា អាល់ហ្គារីធึមជែមបៃតង និង ប្រព័ន្ធភាគីច្រើន។

អ្វីដែលយើងមិនគ្របដណ្តប់ក្នុងកម្មវិធីនេះ:

សូមស្វែងរកធនធានបន្ថែមទាំងអស់សម្រាប់វគ្គសិក្សានេះនៅក្នុងកំណត់ត្រា Microsoft Learn របស់យើង

• ករណីអាជីវកម្មនៃការប្រើប្រាស់ AI ក្នុងអាជីវកម្ម។ សូមពិចារណាការេបរកមើលវិធីសាស្ត្ររៀន Introduction to AI for business users នៅលើ Microsoft Learn ឬ AI Business School ដែលបង្កើតឡើងដោយការសហការជាមួយ INSEAD។
• វិធីសាស្ត្រមិនចាស់នៃការរៀនម៉ាស៊ីន ដែលបានពិពណ៌នាយ៉ាងល្អនៅក្នុងកម្មវិធី Machine Learning for Beginners Curriculum។
• កម្មវិធីអនុវត្ត AI ប្រកបដោយភាពជាក់លាក់ ដែលបានបង្កើត​ដោយ​ប្រើប្រាស់ សេវាកម្មចិត្តវិស័យ។ សម្រាប់នេះ យើងណែនាំឲ្យអ្នកចាប់ផ្តើមជាមួយម៉ូឌុល Microsoft Learn សម្រាប់ ទស្សនៈ, ការបកស្រាយភាសាពីធម្មជាតិ, AI បង្កើតជាថ្មីជាមួយ Azure OpenAI Service និងផ្សេងទៀត។
• ស៊ុមពពកវិធីសាស្ត្រម៉ាស៊ីនរៀនជាក់លាក់, ដូចជា Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, ឬ Azure Databricks។ សូមពិចារណាការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្ររៀន Build and operate machine learning solutions with Azure Machine Learning និង Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks។
• AI ពិភាក្សា និង ប្រព័ន្ធចរចារបាន។ មានវិធីសាស្ត្រមួយផ្សេង បង្កើតដំណោះស្រាយ AI ពិភាក្សា ហើយអ្នកក៏អាចយោងទៅ អត្ថបទប្លុកនេះ សម្រាប់ព័ត៌មានលម្អិតបន្ថែម។
• គណិតវិទ្យជ្រៅ ដែលនៅពីក្រោយការរៀនជ្រៅ។ សម្រាប់នេះ យើងណែនាំសៀវភៅ Deep Learning ដោយ Ian Goodfellow, Yoshua Bengio និង Aaron Courville ដែលអាចទាញយកបានទំនងតាមអ៊ីនធឺណិតនៅ https://www.deeplearningbook.org/។

សម្រាប់ការណែនាំយ៉ាងទន់ភ្លន់ទៅកាន់ប្រធានបទ AI នៅលើពពក អ្នកអាចពិចារណាការរត់វគ្គ ចាប់ផ្តើមជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅលើ Azure ។

មាតិកា

	Lesson Link	PyTorch/Keras/TensorFlow	Lab
0	Course Setup	Setup Your Development Environment
I	ការណែនាំអំពី AI
01	ការណែនាំ និងប្រវត្តិរូបនៃ AI	-	-
II	AI វិធីសាស្ត្រសញ្ញាសារ
02	ការតំណាងចំណេះដឹង និង ប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ	ប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ / អង់តូឡូជី /គំនូសគំនិត
III	ការណែនាំអំពីបណ្តាញជេស្នួរ
03	Perceptron	កំណត់ត្រា	ពហុគន្លង
04	Perceptron ស្រទាប់ច្រើន និង ការបង្កើតស៊ុមស្រាងផ្ទាល់ខ្លួន	កំណត់ត្រា	ពហុគន្លង
05	ការណែនាំស៊ុមស្រាង (PyTorch/TensorFlow) និង ការពន្យល់ពេក	PyTorch / Keras / TensorFlow	ពហុគន្លង
IV	វិស័យកុំព្យូទ័រមើលឃើញ	PyTorch / TensorFlow	ស្វែងយល់វិស័យកុំព្យូទ័រមើលឃើញនៅលើ Microsoft Azure
06	ការណែនាំទៅវិស័យកុំព្យូទ័រមើលឃើញ។ OpenCV	កំណត់ត្រា	ពហុគន្លង
07	បណ្តាញជេស្នួរប្រភេទ Convolutional & រចនាសម្ព័ន្ធ CNN	PyTorch /TensorFlow	ពហុគន្លង
08	បណ្តាញដែលបានបណ្ដុះជាមុន និង ការបង្រៀនផ្ទេរ និង ចំនុចបច្ចេកទេសចំណាក់ទឹក	PyTorch / TensorFlow	ពហុគន្លង
09	Autoencoders និង VAEs	PyTorch / TensorFlow
10	បណ្តាញប្រឆាំងបង្កើត និង ការផ្ទេររាងសិល្បៈ	PyTorch / TensorFlow
11	ការសម្គាល់វត្ថុ	TensorFlow	ពហុគន្លង
12	ការបែងចែកអត្ថន័យ។ U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	កំណត់ភាសាធម្មជាតិ	PyTorch /TensorFlow	ស្វែងរកកំណត់ភាសាធម្មជាតិនៅលើ Microsoft Azure
13	តំណាងអត្ថបទ។ Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	ការបញ្ចូលពាក្យមានអត្ថន័យ។ Word2Vec និង GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	ម៉ូឌែលភាសា។ ការបណ្តុះបណ្តាលការបញ្ចូលរបស់អ្នក	PyTorch / TensorFlow	ពហុគន្លង
16	បណ្តាញជេស្នួរចងចង	PyTorch / TensorFlow
17	បណ្តាញចងដោយបង្កើត	PyTorch / TensorFlow	ពហុគន្លង
18	Transformers។ BERT។	PyTorch /TensorFlow
19	ការសម្គាល់ភាគីមានឈ្មោះ	TensorFlow	ពហុគន្លង
20	ម៉ូឌែលភាសាធំៗ ការសរសេររបស់ Prompt និង ការងារបណ្តោះអាសន្ន	PyTorch
VI	បច្ចេកវិទ្យា AI ផ្សេងទៀត
21	អាល់ហ្គរីធម៍វប្បកម្ម	កំណត់ត្រា
22	ការសិក្សាមាត្រដ្ឋានជ្រៅដោយរបៀបបង្រួមចិត្ត	PyTorch /TensorFlow	ពហុគន្លង
23	ប្រព័ន្ធភាគីច្រើន
VII	វិជ្ជាជីវៈ AI
24	វិជ្ជាជីវៈ AI និង AI មានការទទួលខុសត្រូវ	Microsoft Learn: គោលការណ៍ AI មានការទទួលខុសត្រូវ
IX	ឯកសារបន្ថែម
25	បណ្តាញពហុរបៀប, CLIP និង VQGAN	កំណត់ត្រា

មេរៀននីមួយៗមាន

• សម្ភារៈមុនការអាន
• Jupyter Notebooks ដែលអាចប្រតិបត្តិបាន ជាច្រើនជាទូទៅមានរចនាសម្ព័ន្ធជាក់លាក់(PyTorch ឬ TensorFlow)។ Notebook ដែលអាចប្រតិបត្តិបានក៏មានមាតិកាទ្រឹស្តីច្រើនដែរ ដូច្នេះដើម្បីយល់ដឹងពីប្រធានបទ អ្នកត្រូវតែបញ្ចប់យ៉ាងតិចមួយជំនាន់នៃ notebook (រឺជា PyTorch ឬ TensorFlow)។
• Labs មានសម្រាប់ប្រធានបទខ្លះៗ ដែលផ្តល់ឱកាសឲ្យលោកអ្នកសាកល្បងអនុវត្តមាតិកាដែលបានរៀនទៅជាបញ្ហាជាក់លាក់មួយ។
• មេរៀនខ្លះមានតំណភ្ជាប់ទៅកាន់ម៉ូដុល MS Learn ដែលគ្របដណ្តប់ប្រធានបទទាក់ទង។

ការចាប់ផ្តើម

🎯 ថ្មីចំពោះ AI? ចាប់ផ្តើមនៅទីនេះ!

បើអ្នកថ្មីស្រឡាងចំពោះ AI ហើយចង់បានឧទាហរណ៍អនុវត្តបន្ដិចបន្ទីចលឿន សូមពិនិត្យមើល ឧទាហរណ៍ផ្តើមសម្រួលសម្រាប់មនុស្សថ្មី! គេហ្នឹងរួមបញ្ចូល:

• 🌟 Hello AI World - កម្មវិធី AI ដំបូងរបស់អ្នក (ការទទួលស្គាល់លំអិត)
• 🧠 ប្រព័ន្ធប្រសាទសាមញ្ញ - បង្កើតប្រព័ន្ធប្រសាទពីដើម
• 🖼️ អ្នកចាត់ថ្នាក់រូបភាព - ចាត់ថ្នាក់រូបភាពជាមួយមតិយោបល់លម្អិត
• 💬 អារម្មណ៍អត្ថបទ - វិភាគអត្ថបទវិជ្ជមាន/អវិជ្ជមាន

ឧទាហរណ៍ទាំងនេះត្រូវការចាប់ផ្តើមជួយឲ្យលោកអ្នកយល់ពីគំនិតAI មុនពេលចូលទៅការសិក្សាកម្រិតពេញលេញ។

📚 ការត្រៀមអប់រំពេញលេញ

• យើងបានបង្កើតមេរៀន setup lesson ដើម្បីជួយអ្នកក្នុងការដំឡើងបរិយាកាសអភិវឌ្ឍ។
• សម្រាប់គ្រូបង្រៀន យើងមានមេរៀន curricula setup lesson ផងដែរ!
• របៀប ចាប់ផ្តើមរត់កូដនៅក្នុង VSCode ឬ Codespace

ធ្វើតាមជំហានទាំងនេះ៖

ចម្លង Repository: ចុចប៊ូតុង "Fork" នៅជ្រុងខាងស្តាំលើនៃទំព័រនេះ។

ចម្លង Repository មកម paik៖ git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

កុំភ្លេចផ្តាក់ផ្កាយ (🌟) ដើម្បីស្វែងរកបានបានងាយនៅពេលក្រោយ។

ជួបអ្នករៀនផ្សេងទៀត

ចូលរួមក្នុង ម៉ាស្សូហ្វក្រ្រ AI Discord server ផ្លូវការរបស់យើង ដើម្បីជួបអ្នករៀនផ្សេងទៀត និងបណ្តាញគ្នាក្នុងការសិក្សាវគ្គនេះ និងទទួលបានការគាំទ្រ។

បើអ្នកមានមតិយោបល់ផលិតផល ឬសំណួរពេលកំពុងបង្កើត សូមចូលកាន់ Azure AI Foundry Developer Forum

សំណួរប្រលង

ចំណាំអំពីសំណួរប្រលង៖ សំណួរប្រលងទាំងអស់មាននៅក្នុងថត Quiz-app នៅ etc\quiz-app ឬ អនឡាញនៅទីនេះ ពួកវាត្រូវបានភ្ជាប់ពីក្នុងមេរៀន ហើយកម្មវិធីសំណួរប្រលងអាចរត់ក្នុងទីតាំងរបស់អ្នក ឬត្រូវបានដាក់ចេញទៅ Azure។ សូមអនុវត្តតាមការណែនាំក្នុងថត quiz-app។ ពួកវាកំពុងត្រូវបានបកប្រែជាភាសាតំបន់។

ត្រូវការជំនួយ

តើអ្នកមានយោបល់ ឬបានរកឃើញកំហុសកូដ ឬកិរិយាសព្ទ? សូមបង្កើត issue ឬ pull request ។

អរគុណយ៉ាងជ្រាលជ្រៅ

• ✍️ អ្នកនិពន្ធដំបូង: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 អ្នកកែសម្រួល: Jen Looper, PhD
• 🎨 អ្នកគូររូបសារ Sketchnote: Tomomi Imura
• ✅ អ្នកបង្កើតសំណួរប្រលង: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 អ្នករួមចំណែកសំខាន់ៗ: Evgenii Pishchik

មេរៀនផ្សេងទៀត

ក្រុមរបស់យើងផលិតមេរៀនផ្សេងទៀត! សូមពិនិត្យពួកវា៖

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Core Learning

---

Copilot Series

សុំជំនួយ

បើអ្នកត្រូវការជំនួយឬមានសំណួរណាមួយអំពីការបង្កើតកម្មវិធី AI ចូលរួមជាមួយអ្នករៀន និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានបទពិសោធន៍ក្នុងការពិភាក្សាអំពី MCP។ វាជាសហគមន៍គាំទ្រដែលសំណួរនេះត្រូវបានស្វាគមន៍ និងចែករំលែកចំណេះដឹងដោយសេរី។

បើអ្នកមានមតិយោបល់ផលិតផល ឬកំហុសខណៈកំពុងបង្កើត សូមចូលកាន់:

---

ការព្រមាន៖
ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ ទោះបីយើងខិតខំរកភាពត្រឹមត្រូវក្តី អ្នកសូមយកចិត្តទុកដាក់ថាការបកប្រែអូតូម៉ាទិកអាចមានកំហុសឬការខុសត្រូវខ្លះៗ។ ឯកសារដើមក្នុងភាសារបស់វានិយមគឺជាមូលដ្ឋានលំហឈិតនៃព័ត៌មាន។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមផ្តល់អាទិភាពចំពោះការបកប្រែដោយមនុស្សជំនាញ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកប្រែខុសប្លែកណាមួយដែលបានកើតឡើងពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះទេ។