शुरुवातीहरूका लागि जेनेरेटिभ AI - जाभा संस्करण

समयको प्रतिबद्धता: सम्पूर्ण कार्यशाला अनलाइन गरी सकिन्छ स्थानीय सेटअप बिना। वातावरण सेटअप गर्न २ मिनेट लाग्छ, नमूना अन्वेषण गर्न खोजाइको गहिराइ अनुसार १-३ घण्टा लाग्न सक्छ।

छिटो सुरु

१. यो रिपोजिटोरीलाई आफ्नो GitHub खातामा फोर्क गर्नुहोस्
२. क्लिक गर्नुहोस् Code → Codespaces ट्याब → ... → New with options...
३. पूर्वनिर्धारित सेटिंगहरू प्रयोग गर्नुहोस् – यसले यस कोर्सको लागि सिर्जना गरिएको डिभलपमेन्ट कन्टेनर चयन गर्छ
४. क्लिक गर्नुहोस् Create codespace
५. वातावरण तयार हुन करिब २ मिनेट पर्खनुहोस्
६. सिधै जानुहोस् अध्याय २: Azure AI Foundry प्रोभिजन गर्नुहोस्

बहुभाषी समर्थन

GitHub Action मार्फत समर्थित (स्वचालित र सँधै अद्यावधिक)

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

स्थानीय रूपमा क्लोन गर्न चाहनुहुन्छ?

यो रिपोजिटोरीमा ५०+ भाषा अनुवादहरू छन् जसले डाउनलोड साइज धेरै बढाउँछ। अनुवादहरू बिना क्लोन गर्न sparse checkout प्रयोग गर्नुहोस्:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

यसले तपाईंलाई आवश्यक सबै कुराहरू छिटो डाउनलोड गरेर पूरा गर्न दिन्छ।

कोर्स संरचना र सिकाइ मार्ग

अध्याय १: जेनेरेटिभ AI परिचय

• मूल अवधारणाहरू: ठूलो भाषा मोडेलहरू, टोकनहरू, एम्बेडिंगहरू, र AI क्षमताहरू बुझ्नुहोस्
• जाभा AI पारिस्थितिकी तन्त्र: Spring AI र OpenAI SDKs को अवलोकन
• मोडेल कन्क्टेक्स्ट प्रोटोकल: MCP र यसको AI एजेन्ट सञ्चारमा भूमिका परिचय
• व्यावहारिक अनुप्रयोगहरू: चैटबट र सामग्री सिर्जनासहित वास्तविक विश्वका परिदृश्यहरू
• → अध्याय १ सुरु गर्नुहोस्

अध्याय २: विकास वातावरण सेटअप

• Azure AI Foundry: बाइसेप र Azure Developer CLI (azd) संग मोडेल डिप्लोयमेन्टको प्रोभिजन कोडका रूपमा
• Spring Boot + Spring AI: एंटरप्राइज AI अनुप्रयोग विकासका सर्वोत्तम अभ्यासहरू
• किललेस प्रमाणिकरण: Microsoft Entra ID सँग सुरक्षित रूपमा जडान — API कुञ्जीहरू व्यवस्थापन आवश्यक छैन
• विकास उपकरणहरू: Docker कन्टेनर, VS Code, र GitHub Codespaces कन्फिगरेसन
• → अध्याय २ सुरु गर्नुहोस्

अध्याय ३: कोर जेनेरेटिभ AI प्रविधिहरू

• प्रम्प्ट इन्जिनियरिङ: AI मोडेलको उत्तम प्रतिक्रिया प्राप्त गर्ने प्रविधिहरू
• एम्बेडिंग र भेक्टर अपरेसनहरू: सेम्यान्टिक खोज र समानता मिलान कार्यान्वयन
• रिट्राइवल-अग्मेन्टेड जेनेरेशन (RAG): आफ्नै डाटा स्रोतहरूसँग AI संयोजन गर्नुहोस्
• फंक्शन कलिङ: कस्टम उपकरण र प्लगइनहरूसहित AI क्षमताहरू विस्तार गर्नुहोस्
• → अध्याय ३ सुरु गर्नुहोस्

अध्याय ४: व्यावहारिक अनुप्रयोग र परियोजनाहरू

• पशु कथा जेनेरेटर (petstory/): Azure AI Foundry सँग सिर्जनात्मक सामग्री उत्पादन
• Foundry Local Demo (foundrylocal/): OpenAI Java SDK सँग स्थानीय AI मोडेल एकीकरण
• MCP क्याल्कुलेटर सेवा (calculator/): Spring AI सँग आधारभूत मोडेल कन्क्टेक्स्ट प्रोटोकल कार्यान्वयन
• → अध्याय ४ सुरु गर्नुहोस्

अध्याय ५: जिम्मेवार AI विकास

• Azure AI Foundry सामग्री सुरक्षा: बिल्ट-इन सामग्री फिल्टरिङ र सुरक्षा संयन्त्रहरू परीक्षण गर्नुहोस् (हार्ड ब्लक र सफ्ट अस्वीकृति)
• जिम्मेवार AI डेमो: आधुनिक AI सुरक्षा प्रणालीहरू व्यावहारिक रूपमा कसरी काम गर्छन् भनेर देखाउने हातेमालो उदाहरण
• सर्वोत्तम अभ्यासहरू: नैतिक AI विकास र तैनातीका लागि आवश्यक मार्गनिर्देशन
• → अध्याय ५ सुरु गर्नुहोस्

थप स्रोतहरू

LangChain

Azure / Edge / MCP / एजेन्टहरू

---

जेनेरेटिभ AI श्रृंखला

---

कोर सिकाइ

---

क्योपायलट सिरिज

सहयोग प्राप्त गर्दै

यदि तपाईं अड्किनुभएको छ वा AI एपहरू निर्माण गर्दा कुनै प्रश्नहरू छन् भने। MCP को बारेमा छलफलमा साथी सिक्नेहरू र अनुभवी विकासकर्ताहरूमा सामेल हुनुहोस्। यो एक सहयोगी समुदाय हो जहाँ प्रश्नहरू स्वागत छ र ज्ञान स्वतन्त्र रूपमा साझा गरिन्छ।

यदि तपाईंलाई उत्पादन प्रतिपुष्टि वा निर्माण गर्दा त्रुटिहरू छन् भने भ्रमण गर्नुहोस्:

---

अस्वीकरण: यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी सही हुन प्रयास गर्छौं, तर कृपया जानकार हुनुस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। मूल दस्तावेज़ यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलत बुझाइ वा त्रुटिको लागि हामी जिम्मेवार छैनौं।