ابتدائیوں کے لیے جنریٹو AI - جاوا ایڈیشن

July 3, 2026 · View on GitHub

Generative AI for Beginners - Java Edition

وقت کی کامیٹمنٹ: پورا ورکشاپ آن لائن بغیر مقامی سیٹ اپ کے مکمل کیا جا سکتا ہے۔ ماحول کی تیاری میں 2 منٹ لگتے ہیں، اور نمونوں کی تلاش میں 1-3 گھنٹے لگ سکتے ہیں، تلاش کی گہرائی پر منحصر ہے۔

فوری آغاز

اس ریپوزیٹری کو اپنے GitHub اکاؤنٹ میں فورک کریں
کلک کریں Code → Codespaces ٹیب → ... → New with options...
ڈیفالٹ استعمال کریں – یہ اس کورس کے لیے تخلیق کردہ ڈیولپمنٹ کنٹینر کو منتخب کرے گا
کلک کریں Create codespace
تقریباً 2 منٹ انتظار کریں جب تک ماحول تیار نہ ہو جائے
سیدھے جا کر باب 2: Azure AI Foundry کی پروویژننگ پر جائیں

کثیر لسانی حمایت

GitHub ایکشن کے ذریعے معاونت کی گئی (خودکار اور ہمیشہ تازہ ترین)

مقامی طور پر کلون کرنا پسند کریں؟

اس ریپوزیٹری میں 50+ زبانوں کے ترجمے شامل ہیں جو ڈاؤنلوڈ سائز میں قابل ذکر اضافہ کرتے ہیں۔ ترجموں کے بغیر کلون کرنے کے لیے sparse checkout استعمال کریں:

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"
اس سے آپ کو کورس مکمل کرنے کے لیے درکار سب کچھ مل جائے گا اور ڈاؤنلوڈ تیزی سے ہوگا۔

کورس کی ساخت اور سیکھنے کا راستہ

باب 1: جنریٹو AI کا تعارف

بنیادی تصورات: بڑے زبان ماڈلز، ٹوکنز، ایمبیڈنگز، اور AI کی صلاحیتوں کا فہم
جاوا AI ایکو سسٹم: Spring AI اور OpenAI SDKs کا جائزہ
ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول: MCP کا تعارف اور AI ایجنٹ کمیونیکیشن میں اس کا کردار
عملی اطلاقات: حقیقی دنیا کے منظرنامے جن میں چیٹ بوٹس اور مواد کی تخلیق شامل ہیں
→ باب 1 شروع کریں

باب 2: ترقی کا ماحول سیٹ اپ

Azure AI Foundry: Bicep اور Azure Developer CLI (azd) کے ساتھ ماڈل ڈپلائمنٹس کوڈ کے طور پر فراہم کریں
Spring Boot + Spring AI: انٹرپرائز AI ایپلیکیشن ڈیولپمنٹ کے بہترین طریقے
کی لیس تصدیق: Microsoft Entra ID کے ساتھ محفوظ کنکشن — کوئی API کیز مینیج نہیں کرنی پڑیں گی
ڈیولپمنٹ کے آلات: Docker کنٹینرز، VS Code، اور GitHub Codespaces کی ترتیب
→ باب 2 شروع کریں

باب 3: کور جنریٹو AI تکنیکیں

پرومپٹ انجینئرنگ: AI ماڈل کے بہترین جوابات کے لیے تکنیکیں
ایمبیڈنگز اور ویکٹر آپریشنز: معنوی تلاش اور مشابہت کی میچنگ کا نفاذ
ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG): AI کو اپنے ڈیٹا ذرائع کے ساتھ جوڑیں
فنکشن کالنگ: اپنی مرضی کے اوزار اور پلگ انز کے ساتھ AI صلاحیتوں کو بڑھائیں
→ باب 3 شروع کریں

باب 4: عملی اطلاقات اور منصوبے

پالتو کہانی بنانے والا (petstory/): Azure AI Foundry کے ساتھ تخلیقی مواد کی تخلیق
Foundry Local Demo (foundrylocal/): OpenAI جاوا SDK کے ساتھ مقامی AI ماڈل انضمام
MCP کلکولیٹر سروس (calculator/): Spring AI کے ساتھ بنیادی ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول کا نفاذ
→ باب 4 شروع کریں

باب 5: ذمہ دار AI ترقی

Azure AI Foundry مواد کی حفاظت: اندرونی مواد فلٹرنگ اور حفاظتی میکانزم (ہارڈ بلاکس اور سوفٹ ریفیوزل) کا تجربہ کریں
ذمہ دار AI ڈیمو: جدید AI حفاظتی نظام کس طرح عملی طور پر کام کرتے ہیں، اس کا ہینڈز آن مظاہرہ
بہترین طریقے: اخلاقی AI ترقی اور تعیناتی کے لیے ضروری ہدایات
→ باب 5 شروع کریں

اضافی ذرائع

بنیادی تعلیم

کوپائلٹ سیریز

مدد حاصل کرنا

اگر آپ پھنس جائیں یا AI ایپس بنانے کے بارے میں کوئی سوال ہو۔ MCP کے بارے میں بحث میں دیگر سیکھنے والوں اور تجربہ کار ڈیولپرز میں شامل ہوں۔ یہ ایک معاون کمیونٹی ہے جہاں سوالات خوش آمدید ہیں اور علم آزادانہ طور پر شیئر کیا جاتا ہے۔

اگر آپ کے پاس مصنوعات کی رائے یا تعمیر کے دوران غلطیاں ہوں تو یہاں وزٹ کریں:

ڈس کلیمر: یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کے ذریعے ترجمہ کی گئی ہے۔ جبکہ ہم درستگی کے لیے کوشاں ہیں، براہ کرم اس بات سے آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا عدم درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز اپنے مادری زبان میں مستند ماخذ سمجھی جائے گی۔ حساس معلومات کے لیے پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کی ذمہ داری ہم قبول نہیں کرتے۔