microsoft--mcp-for-beginners/translations/da

Følg disse trin for at komme i gang med at bruge disse ressourcer:

1. Fork Repository: Klik
2. Klon Repository: git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
3. Deltag i

🌐 Multisprog Support

Understøttet via GitHub Action (Automatisk & Altid Opdateret)

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

Foretrækker du at klone lokalt?

Dette repository inkluderer 50+ sprogoversættelser, hvilket øger downloadstørrelsen betydeligt. For at klone uden oversættelser, brug spars checkout:

Bash / macOS / Linux:

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

CMD (Windows):

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

Dette giver dig alt hvad du behøver for at gennemføre kurset med en meget hurtigere download.

🚀 Model Context Protocol (MCP) Læreplan for Begyndere

Lær MCP med Praktiske Kodeeksempler i C#, Java, JavaScript, Rust, Python og TypeScript

🧠 Oversigt over Model Context Protocol Læreplanen

Velkommen til din rejse ind i Model Context Protocol! Hvis du nogensinde har undret dig over, hvordan AI-applikationer kommunikerer med forskellige værktøjer og tjenester, er du ved at opdage den elegante løsning, der forvandler måden udviklere bygger intelligente systemer på.

Tænk på MCP som en universel oversætter for AI-applikationer – ligesom USB-porte lader dig tilslutte enhver enhed til din computer, lader MCP AI-modeller forbinde til ethvert værktøj eller tjeneste på en standardiseret måde. Uanset om du bygger din første chatbot eller arbejder på komplekse AI-arbejdsgange, vil forståelsen af MCP give dig evnen til at skabe mere kapable og fleksible applikationer.

Denne læreplan er designet med tålmodighed og omsorg for din læringsrejse. Vi starter med simple koncepter, du allerede forstår, og bygger gradvist din ekspertise op gennem praktisk øvelse i dit foretrukne programmeringssprog. Hvert trin indeholder klare forklaringer, praktiske eksempler og masser af opmuntring undervejs.

Når du har gennemført denne rejse, vil du have tilliden til at bygge dine egne MCP-servere, integrere dem med populære AI-platforme og forstå, hvordan denne teknologi omformer fremtiden for AI-udvikling. Lad os begynde dette spændende eventyr sammen!

Officiel Dokumentation og Specifikationer

Denne læreplan er tilpasset MCP Specification 2025-11-25 (den nyeste stabile udgivelse). MCP-specifikationen bruger datobaseret versionsstyring (YYYY-MM-DD format) for at sikre klar protokolversionssporing.

Disse ressourcer bliver mere værdifulde, efterhånden som din forståelse vokser, men føl dig ikke presset til at læse alt med det samme. Start med de områder, der interesserer dig mest!

• 📘 MCP Dokumentation – Dette er din go-to ressource for trin-for-trin tutorials og brugervejledninger. Dokumentationen er skrevet med begyndere i tankerne og giver klare eksempler, som du kan følge i dit eget tempo.
• 📜 MCP Specifikation – Tænk på dette som dit omfattende referenceværk. Mens du arbejder igennem læreplanen, vil du ofte vende tilbage her for at slå specifikke detaljer op og udforske avancerede funktioner.
• 📜 MCP Specifikationsversionering – Indeholder information om protokolversionhistorik og hvordan MCP bruger datobaseret versionsstyring (YYYY-MM-DD format).
• 🧑‍💻 MCP GitHub Repository – Her finder du SDK’er, værktøjer og kodeeksempler i flere programmeringssprog. Det er som en skattekiste af praktiske eksempler og færdiglavede komponenter.
• 🌐 MCP Community – Deltag i samtaler med andre elever og erfarne udviklere om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne, og viden deles frit.

Læringsmål

Når du er færdig med denne læreplan, vil du føle dig selvsikker og begejstret for dine nye færdigheder. Her er, hvad du vil opnå:

• Forstå MCP fundamenter: Du vil få greb om, hvad Model Context Protocol er, og hvorfor det revolutionerer måden AI-applikationer arbejder sammen på ved hjælp af analogier og eksempler, der giver mening.

• Byg din første MCP-server: Du vil skabe en fungerende MCP-server i dit foretrukne programmeringssprog, starte med simple eksempler og gradvist udvikle dine færdigheder trin for trin.

• Forbind AI-modeller til rigtige værktøjer: Du lærer, hvordan du bygger bro mellem AI-modeller og faktiske tjenester, hvilket giver dine applikationer kraftfulde nye muligheder.

• Implementer bedste sikkerhedspraksis: Du vil forstå, hvordan du holder dine MCP-implementeringer sikre og trygge, både for dine applikationer og dine brugere.

• Deploy med selvsikkerhed: Du vil vide, hvordan du tager dine MCP-projekter fra udvikling til produktion med praktiske deploy-strategier, der fungerer i den virkelige verden.

• Bliv en del af MCP-fællesskabet: Du bliver en del af et voksende fællesskab af udviklere, der former fremtiden for AI-applikationsudvikling.

Nødvendig baggrund

Før vi dykker ned i MCP-specifikke detaljer, skal vi sikre os, at du er tryg ved nogle grundlæggende koncepter. Bare rolig, hvis du ikke er ekspert i disse områder – vi forklarer alt, du behøver at vide, undervejs!

Forståelse af Protokoller (Fundamentet)

Tænk på en protokol som reglerne for en samtale. Når du ringer til en ven, ved I begge, at man siger "hej" ved svar, skiftes til at tale og siger "farvel", når man er færdig. Computere har brug for lignende regler for at kommunikere effektivt.

MCP er en protokol – et sæt aftalte regler, der hjælper AI-modeller og applikationer med at have produktive "samtaler" med værktøjer og tjenester. Ligesom regler for samtale gør menneskelig kommunikation mere gnidningsfri, gør MCP AI-applikationskommunikationen meget mere pålidelig og kraftfuld.

Klient-Server Forhold (Hvordan Programmer Arbejder Sammen)

Du bruger allerede klient-server forhold hver dag! Når du bruger en webbrowser (klienten) til at besøge en hjemmeside, forbinder du til en webserver, der sender dig sideindholdet. Browseren ved, hvordan den skal bede om information, og serveren ved, hvordan den skal svare.

I MCP har vi et lignende forhold: AI-modeller fungerer som klienter, der anmoder om information eller handlinger, mens MCP-servere leverer disse funktioner. Det er som at have en hjælpsom assistent (serveren), som AI’en kan bede om at udføre specifikke opgaver.

Hvorfor Standardisering er Vigtigt (Få ting til at Virke Sammen)

Forestil dig, hvis hver bilproducent brugte forskellige gasdæksler – så skulle du bruge en anden adapter til hver bil! Standardisering betyder, at man bliver enige om fælles tilgange, så ting fungerer problemfrit sammen.

MCP tilbyder denne standardisering for AI-applikationer. I stedet for at hver AI-model skal have specialtilpasset kode til hvert værktøj, skaber MCP en universel måde at kommunikere på. Det betyder, at udviklere kan bygge værktøjer én gang og få dem til at virke med mange forskellige AI-systemer.

🧭 Din Læringsrejse Oversigt

Din MCP-rejse er omhyggeligt struktureret for gradvist at opbygge din selvtillid og dine færdigheder. Hver fase introducerer nye koncepter, mens den styrker det, du allerede har lært.

🌱 Grundlæggende Fase: Forstå det Grundlæggende (Moduler 0-2)

Her begynder dit eventyr! Vi introducerer dig for MCP-konceptet ved hjælp af velkendte analogier og simple eksempler. Du vil forstå, hvad MCP er, hvorfor det findes, og hvordan det passer ind i den større AI-udviklingsverden.

• Modul 0 - Introduktion til MCP: Vi starter med at udforske, hvad MCP er, og hvorfor det er så vigtigt for moderne AI-applikationer. Du vil se virkelige eksempler på MCP i brug og forstå, hvordan det løser almindelige problemer, udviklere møder.

• Modul 1 - Kernebegreber Forklaret: Her lærer du de væsentlige byggesten i MCP. Vi bruger masser af analogier og visuelle eksempler for at sikre, at disse koncepter føles naturlige og forståelige.

• Modul 2 - Sikkerhed i MCP: Sikkerhed kan lyde skræmmende, men vi vil vise dig, hvordan MCP inkluderer indbyggede sikkerhedsfunktioner og lære dig bedste praksisser, der beskytter dine applikationer fra starten.

🔨 Byggefasen: Skab dine første Implementeringer (Modul 3)

Nu begynder det rigtige sjov! Du får praktisk erfaring med at bygge egentlige MCP-servere og klienter. Bare rolig – vi starter simpelt og guider dig gennem hvert trin.

Dette modul indeholder flere hands-on guider, der giver dig mulighed for at øve i dit foretrukne programmeringssprog. Du vil oprette din første server, bygge en klient til at forbinde til den og endda integrere med populære udviklingsværktøjer som VS Code.

Hver guide inkluderer komplette kodeeksempler, fejlfindingstips og forklaringer på, hvorfor vi træffer bestemte designvalg. Når denne fase er afsluttet, vil du have fungerende MCP-implementeringer, som du kan være stolt af!

🚀 Vækstfase: Avancerede koncepter og anvendelse i den virkelige verden (Moduler 4-5)

Med det grundlæggende på plads er du klar til at udforske mere sofistikerede MCP-funktioner. Vi kommer til at dække praktiske implementeringsstrategier, debugging-teknikker og avancerede emner som multimodal AI-integration.

Du lærer også, hvordan du skalerer dine MCP-implementeringer til produktionsbrug og integrerer med cloud-platforme som Azure. Disse moduler forbereder dig på at opbygge MCP-løsninger, der kan håndtere virkelige krav.

🌟 Mestringsfase: Fællesskab og specialisering (Moduler 6-11)

Den sidste fase fokuserer på at blive en del af MCP-fællesskabet og specialisere dig inden for områder, der interesserer dig mest. Du lærer, hvordan du bidrager til open source MCP-projekter, implementerer avancerede autentificeringsmønstre og bygger omfattende databaseintegrerede løsninger.

Modul 11 fortjener særlig omtale – det er en komplet 13-lab hands-on læringssti, der lærer dig at bygge produktionsklare MCP-servere med PostgreSQL-integration. Det er som et afsluttende projekt, der samler alt, hvad du har lært!

📚 Fuldstændig kursusstruktur

Modul	Emne	Beskrivelse	Link
Modul 0-3: Grundlæggende
00	Introduktion til MCP	Oversigt over Model Context Protocol og dets betydning i AI-pipelines	Læs mere
01	Grundlæggende koncepter forklaret	Dybdegående udforskning af centrale MCP-koncepter	Læs mere
02	Sikkerhed i MCP	Sikkerhedstrusler og bedste praksis	Læs mere
03	Kom godt i gang med MCP	Miljøopsætning, grundlæggende servere/klienter, integration	Læs mere
Modul 3: Byg din første server & klient
3.1	Første server	Opret din første MCP-server	Guide
3.2	Første klient	Udvikl en grundlæggende MCP-klient	Guide
3.3	Klient med LLM	Integrer store sprogmodeller	Guide
3.4	VS Code-integration	Brug MCP-servere i VS Code	Guide
3.5	stdio-server	Opret servere ved hjælp af stdio-transport	Guide
3.6	HTTP-streaming	Implementer HTTP-streaming i MCP	Guide
3.7	Microsoft Foundry Toolkit	Brug Microsoft Foundry Toolkit med MCP	Guide
3.8	Test	Test din MCP-serverimplementering	Guide
3.9	Udrulning	Udrul MCP-servere til produktion	Guide
3.10	Avanceret serverbrug	Brug avancerede servere til avanceret funktionalitet og forbedret arkitektur	Guide
3.11	Simpel autentificering	Et kapitel, der viser autentificering fra begyndelsen og RBAC	Guide
3.12	MCP Hosts	Konfigurer Claude Desktop, Cursor, Cline og andre MCP-hosts	Guide
3.13	MCP Inspector	Debug og test MCP-servere med Inspector-værktøjet	Guide
3.14	Sampling	Brug sampling til samarbejde med klienten	Guide
3.15	MCP Apps	Byg MCP-apps	Guide
Modul 4-5: Praktisk & Avanceret
04	Praktisk implementering	SDK'er, debugging, test, genanvendelige promptskabeloner	Læs mere
4.1	Pagination	Håndter store resultatmængder med cursor-baseret pagination	Guide
05	Avancerede emner i MCP	Multimodal AI, skalering, virksomhedsanvendelse	Læs mere
5.1	Azure-integration	MCP-integration med Azure	Guide
5.2	Multimodalitet	Arbejde med flere modaliteter	Guide
5.3	OAuth2-demo	Implementer OAuth2-autentificering	Guide
5.4	Root Contexts	Forstå og implementer root contexts	Guide
5.5	Routing	MCP-routningsstrategier	Guide
5.6	Sampling	Sampling-teknikker i MCP	Guide
5.7	Skalering	Skaler MCP-implementeringer	Guide
5.8	Sikkerhed	Avancerede sikkerhedsovervejelser	Guide
5.9	Websøgning	Implementer websøgningsevner	Guide
5.10	Realtids-streaming	Byg realtime streaming-funktionalitet	Guide
5.11	Realtids-søgning	Implementer realtime-søgning	Guide
5.12	Entra ID Auth	Autentificering med Microsoft Entra ID	Guide
5.13	Foundry Integration	Integrer med Microsoft Foundry	Guide
5.14	Context Engineering	Teknikker til effektiv kontekst-arkitektur	Guide
5.15	MCP Custom Transport	Tilpassede transportimplementeringer	Guide
5.16	Protokolfunktioner	Statusnotifikationer, annullering, ressource-skabeloner	Guide
5.17	Adversarial Multi-Agent Reasoning	To agenter argumenterer modstridende sider ved hjælp af delte MCP-værktøjer, evalueret af en dommer-agent	Guide
Modul 6-10: Fællesskab & Bedste praksis
06	Fællesskabsbidrag	Hvordan man bidrager til MCP-økosystemet	Guide
07	Indsigter fra tidlig adoption	Implementeringshistorier fra den virkelige verden	Guide
08	Bedste praksis for MCP	Ydeevne, fejltolerance, robusthed	Guide
09	MCP Case Studier	Praktiske implementeringseksempler	Guide
10	Hands-on workshop	Byg en MCP-server med Microsoft Foundry Toolkit	Lab
Modul 11: MCP Server Hands On Lab
11	MCP Server Database Integration	Omfattende 13-lab hands-on læringssti for PostgreSQL-integration	Labs
11.1	Introduktion	Oversigt over MCP med databaseintegration og detailanalyse case	Lab 00
11.2	Kernearkitektur	Forståelse af MCP-serverarkitektur, databaserelationer og sikkerhedsmønstre	Lab 01
11.3	Sikkerhed & Multi-Tenancy	Række-niveau-sikkerhed, autentificering og multi-lejer dataadgang	Lab 02
11.4	Miljøopsætning	Opsætning af udviklingsmiljø, Docker, Azure-ressourcer	Lab 03
11.5	Databasedesign	PostgreSQL-opsætning, detail-skema design og eksempeldatasæt	Lab 04
11.6	MCP Serverimplementering	Bygning af FastMCP-serveren med databaseintegration	Lab 05
11.7	Værktøjsudvikling	Oprettelse af databaseforespørgselsværktøjer og skemainspektion	Lab 06
11.8	Semantisk søgning	Implementering af vektorembedding med Azure OpenAI og pgvector	Lab 07
11.9	Test & Fejlretning	Teststrategier, debugværktøjer og valideringsmetoder	Lab 08
11.10	VS Code-integration	Konfiguration af VS Code MCP-integration og AI Chat brug	Lab 09
11.11	Udrulningsstrategier	Docker-udrulning, Azure Container Apps og skaleringshensyn	Lab 10
11.12	Overvågning	Application Insights, logning, performanceovervågning	Lab 11
11.13	Bedste praksis	Ydelsesoptimering, sikkerhedshærdning og produktionstips	Lab 12
Modul 12: MCP Værktøjer
12.1	Værktøjer	MCP-brug i Copilot App	Guide

💻 Eksempelkodeprojekter

En af de mest spændende dele ved at lære MCP er at se dine kodningsfærdigheder udvikle sig gradvist. Vi har designet vores kodeeksempler, så de starter enkelt og bliver mere sofistikerede, efterhånden som din forståelse vokser. Sådan introducerer vi koncepterne – med kode, som er let at forstå, men som demonstrerer ægte MCP-principper, vil du forstå ikke bare hvad koden gør, men hvorfor den er struktureret sådan, og hvordan det passer ind i større MCP-applikationer.

Grundlæggende MCP-regnemaskineprøver

Sprog	Beskrivelse	Link
C#	MCP Server-eksempel	Se kode
Java	MCP-regnemaskine	Se kode
JavaScript	MCP-demo	Se kode
Python	MCP-server	Se kode
TypeScript	MCP-eksempel	Se kode
Rust	MCP-eksempel	Se kode

Avancerede MCP-implementeringer

Sprog	Beskrivelse	Link
C#	Avanceret eksempel	Se kode
Java med Spring	Container App Eksempel	Se Kode
JavaScript	Avanceret Eksempel	Se Kode
Python	Komplekse Implementering	Se Kode
TypeScript	Container Eksempel	Se Kode

🎯 Forudsætninger for at Lære MCP

For at få mest muligt ud af dette pensum, bør du have:

• Grundlæggende kendskab til programmering i mindst et af følgende sprog: C#, Java, JavaScript, Python eller TypeScript

• Forståelse for klient-server modellen og API'er

• Fortrolighed med REST og HTTP koncepter

• (Valgfrit) Baggrund inden for AI/ML koncepter

• At deltage i vores fællesskabsdiskussioner for støtte

📚 Studieguide & Ressourcer

Dette repository indeholder flere ressourcer til at hjælpe dig med at navigere og lære effektivt:

Studieguide

En omfattende Studieguide er tilgængelig for at hjælpe dig med at navigere i dette repository effektivt. Dette visuelle pensumkort viser, hvordan alle emner hænger sammen og giver vejledning i, hvordan du bruger eksemplerne bedst muligt. Det er især nyttigt, hvis du er en visuel lærende, der kan lide at se det store billede.

Guiden inkluderer:

• Et visuelt pensumkort, der viser alle dækkede emner
• Detaljeret opdeling af hver repository-sektion
• Vejledning i, hvordan man bruger eksempler
• Anbefalede læringsveje for forskellige færdighedsniveauer
• Yderligere ressourcer til at supplere din læringsrejse

Ændringslog

Vi vedligeholder en detaljeret Ændringslog, der sporer alle væsentlige opdateringer til pensummaterialerne, så du kan holde dig opdateret med de seneste forbedringer og tilføjelser.

• Nye indholdstilføjelser
• Strukturelle ændringer
• Funktionsforbedringer
• Dokumentationsopdateringer

🛠️ Sådan Bruges Dette Pensum Effektivt

Hver lektion i denne guide inkluderer:

1. Klare forklaringer af MCP-konceptet
2. Live kodeeksempler i flere sprog
3. Øvelser til at bygge rigtige MCP-applikationer
4. Ekstra ressourcer til avancerede lærende

Lad os Lære MCP med C# - Tutorial Serie

Lad os lære om Model Context Protocol (MCP), en banebrydende ramme designet til at standardisere interaktioner mellem AI-modeller og klientapplikationer. Gennem denne begynder-venlige session vil vi introducere dig til MCP og guide dig gennem at skabe din første MCP-server.

C#: https://aka.ms/letslearnmcp-csharp

Java: https://aka.ms/letslearnmcp-java

JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript

Python: https://aka.ms/letslearnmcp-python

🎓 Din MCP Rejse Starter

Tillykke! Du har netop taget det første skridt på en spændende rejse, der vil udvide dine programmeringsevner og forbinde dig til frontlinjen af AI-udvikling.

Hvad Du Allerede Har Opnået

Ved at læse denne introduktion har du allerede begyndt at opbygge dit MCP-vidensgrundlag. Du forstår, hvad MCP er, hvorfor det er vigtigt, og hvordan dette pensum vil støtte din læringsrejse. Det er en betydelig bedrift og begyndelsen på din ekspertise inden for denne vigtige teknologi.

Eventyret Foran Dig

Efterhånden som du gennemgår modulerne, så husk, at enhver ekspert engang var nybegynder. De koncepter, der måske virker komplekse nu, vil blive andet natur, efterhånden som du øver og anvender dem. Hvert lille skridt bygger op mod stærke evner, som vil tjene dig gennem hele din udviklerkarriere.

Dit Supportnetværk

Du tilslutter dig et fællesskab af lærende og eksperter, som brænder for MCP og gerne vil hjælpe andre med at få succes. Uanset om du sidder fast i en kodningsudfordring eller er begejstret for at dele et gennembrud, er fællesskabet her for at støtte din rejse.

Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-applikationer, så slut dig til medlærende og erfarne udviklere i diskussioner om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne og viden deles frit.

Hvis du har produktfeedback eller oplever fejl under udvikling, besøg:

Klar til at Begynde?

Din MCP-rejse starter nu! Begynd med Modul 0 for at dykke ned i dine første praktiske MCP-oplevelser, eller udforsk eksemplerne for at se, hvad du skal bygge. Husk - enhver ekspert startede præcis, hvor du er nu, og med tålmodighed og øvelse vil du blive overrasket over, hvad du kan opnå.

Velkommen til verdenen af Model Context Protocol udvikling. Lad os bygge noget fantastisk sammen!

🤝 Bidrag til Læringsfællesskabet

Dette pensum bliver stærkere med bidrag fra lærende som dig! Uanset om du retter en stavefejl, foreslår en klarere forklaring eller tilføjer et nyt eksempel, hjælper dine bidrag andre begyndere med at få succes.

Tak til Microsoft Valued Professional Shivam Goyal for bidrag med kodeeksempler.

Bidragsprocessen er designet til at være imødekommende og støttende. De fleste bidrag kræver en Contributor License Agreement (CLA), men de automatiserede værktøjer vil guide dig gennem processen gnidningsfrit.

📜 Open Source Læring

Hele dette pensum er tilgængeligt under MIT LICENSE, hvilket betyder, at du frit kan bruge, ændre og dele det. Det understøtter vores mission om at gøre MCP-viden tilgængelig for udviklere overalt.

🤝 Bidragsretningslinjer

Dette projekt byder velkommen til bidrag og forslag. De fleste bidrag kræver, at du accepterer en Contributor License Agreement (CLA), der erklærer, at du har ret til og faktisk giver os rettighederne til at bruge dit bidrag. For detaljer, se https://cla.opensource.microsoft.com.

Når du indsender en pull request, vil en CLA-bot automatisk afgøre, om du skal afgive en CLA og markere PR korrekt (f.eks. status check, kommentar). Følg blot instruktionerne givet af botten. Du skal kun gøre dette én gang på tværs af alle repos, der bruger vores CLA.

Dette projekt har vedtaget Microsoft Open Source Code of Conduct. For mere information se Code of Conduct FAQ eller kontakt opencode@microsoft.com med yderligere spørgsmål eller kommentarer.

---

Klar til at starte din MCP-rejse? Begynd med Modul 00 - Introduktion til MCP og tag dine første skridt ind i verden af Model Context Protocol udvikling!

🎒 Andre Kurser

Vores team producerer andre kurser! Tjek dem ud:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenter

---

Generativ AI Serie

---

Kerne-læring

---

Copilot-serie

---

Ansvarsfraskrivelse: Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der opstår som følge af brugen af denne oversættelse.