وقت کی ضرورت: یہ ورکشاپ مکمل طور پر آن لائن مکمل کی جا سکتی ہے، بغیر کسی مقامی سیٹ اپ کے۔ ماحول کی ترتیب میں 2 منٹ لگتے ہیں، جبکہ نمونوں کو دریافت کرنے میں 1-3 گھنٹے لگ سکتے ہیں، یہ آپ کی گہرائی پر منحصر ہے۔
فوری آغاز
- اس ریپوزٹری کو اپنے GitHub اکاؤنٹ پر فورک کریں
- Code پر کلک کریں → Codespaces ٹیب → ... → New with options...
- ڈیفالٹس استعمال کریں – یہ اس کورس کے لیے بنائے گئے ڈیولپمنٹ کنٹینر کو منتخب کرے گا
- Create codespace پر کلک کریں
- ماحول کے تیار ہونے کے لیے تقریباً 2 منٹ انتظار کریں
- سیدھے پہلے مثال پر جائیں
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
- بنیادی تصورات: بڑے لینگویج ماڈلز، ٹوکنز، ایمبیڈنگز، اور اے آئی کی صلاحیتوں کو سمجھنا
- جاوا اے آئی ایکو سسٹم: Spring AI اور OpenAI SDKs کا جائزہ
- ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول: MCP اور اے آئی ایجنٹ کمیونیکیشن میں اس کا کردار
- عملی اطلاقات: حقیقی دنیا کے منظرنامے جیسے چیٹ بوٹس اور مواد کی تخلیق
- → باب 1 شروع کریں
- ملٹی پرووائیڈر کنفیگریشن: GitHub Models، Azure OpenAI، اور OpenAI Java SDK انٹیگریشنز ترتیب دیں
- Spring Boot + Spring AI: انٹرپرائز اے آئی ایپلیکیشن ڈیولپمنٹ کے بہترین طریقے
- GitHub Models: پروٹوٹائپنگ اور سیکھنے کے لیے مفت اے آئی ماڈل تک رسائی (کریڈٹ کارڈ کی ضرورت نہیں)
- ڈیولپمنٹ ٹولز: Docker کنٹینرز، VS Code، اور GitHub Codespaces کی ترتیب
- → باب 2 شروع کریں
- پرومپٹ انجینئرنگ: اے آئی ماڈل کے بہترین جوابات کے لیے تکنیکیں
- ایمبیڈنگز اور ویکٹر آپریشنز: سیمینٹک سرچ اور مماثلت کی تلاش کو نافذ کریں
- ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG): اے آئی کو اپنے ڈیٹا ذرائع کے ساتھ جوڑیں
- فنکشن کالنگ: کسٹم ٹولز اور پلگ انز کے ساتھ اے آئی کی صلاحیتوں کو بڑھائیں
- → باب 3 شروع کریں
- پالتو کہانی جنریٹر (
petstory/): GitHub Models کے ساتھ تخلیقی مواد کی تخلیق - فاؤنڈری لوکل ڈیمو (
foundrylocal/): OpenAI Java SDK کے ساتھ مقامی اے آئی ماڈل انٹیگریشن - MCP کیلکولیٹر سروس (
calculator/): Spring AI کے ساتھ بنیادی ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول کا نفاذ - → باب 4 شروع کریں
- GitHub Models سیفٹی: بلٹ ان مواد فلٹرنگ اور سیفٹی میکانزمز (ہارڈ بلاکس اور سافٹ ریفیوزلز) کی جانچ کریں
- ذمہ دار اے آئی ڈیمو: ایک عملی مثال جو جدید اے آئی سیفٹی سسٹمز کو عملی طور پر دکھاتی ہے
- بہترین طریقے: اخلاقی اے آئی ڈیولپمنٹ اور تعیناتی کے لیے ضروری رہنما اصول
- → باب 5 شروع کریں
- MCP For Beginners
- AI Agents For Beginners
- Generative AI for Beginners using .NET
- Generative AI for Beginners using JavaScript
- Generative AI for Beginners
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
- RAG Chat App with Azure AI Services
ڈسکلیمر:
یہ دستاویز AI ترجمہ سروس Co-op Translator کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کی گئی ہے۔ ہم درستگی کے لیے کوشش کرتے ہیں، لیکن براہ کرم آگاہ رہیں کہ خودکار ترجمے میں غلطیاں یا غیر درستیاں ہو سکتی ہیں۔ اصل دستاویز کو اس کی اصل زبان میں مستند ذریعہ سمجھا جانا چاہیے۔ اہم معلومات کے لیے، پیشہ ور انسانی ترجمہ کی سفارش کی جاتی ہے۔ ہم اس ترجمے کے استعمال سے پیدا ہونے والی کسی بھی غلط فہمی یا غلط تشریح کے ذمہ دار نہیں ہیں۔