Add multilingual language and systems learning tracks

ceb/expanded-25-1/README.md

@@ -0,0 +1,9 @@
+# AI Runtime Engineering · 1
+
+[Agila University track](https://edu.agilaos.com/track.php?track=25&lang=ceb)
+
+Mga 15 minutos matag leksyon. Tag-ana, padagana, usba, ipasabot, ug tubaga ang pagsusi sa University.
+
+- [Lesson 1: Unsa ang buhat sa AI runtime](lesson-1/lesson.html)
+- [Lesson 2: Shape sa dili pa matrix multiplication](lesson-2/lesson.html)
+- [Lesson 3: Numerical tolerance ug reference](lesson-3/lesson.html)

ceb/expanded-25-1/lesson-1/lesson.html

@@ -0,0 +1,6 @@
+<!doctype html><html lang="ceb"><meta charset="utf-8"><title>Unsa ang buhat sa AI runtime</title><h1>Unsa ang buhat sa AI runtime</h1><p>15-minutong sesyon: pagbasa sulod sa 3 minutos, pag-trace sa 3, pag-eksperimento sa 7, ug pagtubag sa check sa 2. Paggahin og dugang oras kon gikinahanglan.</p><p>Ang model naghulagway sa parameter ug operation. Ang runtime mo-load ug mo-validate sa shape ug type, mo-allocate og memory, mo-schedule, ug mo-execute og kernel. Lahi ang training ug inference. Sugdi sa gamay nga deterministic calculation nga masusi sa kamot sa dili pa acceleration.</p><p><strong>Praktis ug ebidensiya:</strong> Tag-ana ang pananglitan o idrowing ang pag-usab sa state. Usba ang usa ka pagtuo, sulayi ang utlanan, ug itala ang aktuwal nga resulta. Ipasabot unsa ang wala mapamatud-i sa gamay nga modelo bahin sa production system.</p><pre><code class="language-python">x=[2.0,3.0]
+w=[0.5,2.0]
+bias=1.0
+y=sum(a*b for a,b in zip(x,w))+bias
+print(y)
+</code></pre><p><strong>Gipaabot nga resulta:</strong> <code>8.0</code></p><h3>Praktis ug ebidensiya</h3><p>Isulat ang tagna, aktuwal nga resulta, ug hinungdan sa pagkapareho o kalainan. Ang completion check mosukod sa pagsabot; ang practice task mopauswag sa kahanas.</p><p><a href="https://git.agilaos.com/matt/open_agx">Reperensiya sa pinulongan: git.agilaos.com</a></p><p><a href="https://onnx.ai/onnx/intro/">Reperensiya sa pinulongan: onnx.ai</a></p></html>

ceb/expanded-25-1/lesson-1/main.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+x=[2.0,3.0]
+w=[0.5,2.0]
+bias=1.0
+y=sum(a*b for a,b in zip(x,w))+bias
+print(y)

ceb/expanded-25-1/lesson-2/lesson.html

@@ -0,0 +1,6 @@
+<!doctype html><html lang="ceb"><meta charset="utf-8"><title>Shape sa dili pa matrix multiplication</title><h1>Shape sa dili pa matrix multiplication</h1><p>15-minutong sesyon: pagbasa sulod sa 3 minutos, pag-trace sa 3, pag-eksperimento sa 7, ug pagtubag sa check sa 2. Paggahin og dugang oras kon gikinahanglan.</p><p>Kon m×k ang A ug k×n ang B, m×n ang resulta. Kinahanglang magkatakdo ang inner dimension. Susiha ang empty ug ragged input sa dili pa indexing. Makapugong ang shape check sa ubang error apan dili kini pamatuod sa kahulogan sa weight. CPU reference kini, dili trained language model.</p><p><strong>Praktis ug ebidensiya:</strong> Tag-ana ang pananglitan o idrowing ang pag-usab sa state. Usba ang usa ka pagtuo, sulayi ang utlanan, ug itala ang aktuwal nga resulta. Ipasabot unsa ang wala mapamatud-i sa gamay nga modelo bahin sa production system.</p><pre><code class="language-python">a=[[1,2],[3,4]]
+b=[[5],[6]]
+assert all(len(row)==len(b) for row in a)
+out=[[sum(a[i][k]*b[k][j] for k in range(len(b))) for j in range(len(b[0]))] for i in range(len(a))]
+print(out)
+</code></pre><p><strong>Gipaabot nga resulta:</strong> <code>[[17], [39]]</code></p><h3>Praktis ug ebidensiya</h3><p>Isulat ang tagna, aktuwal nga resulta, ug hinungdan sa pagkapareho o kalainan. Ang completion check mosukod sa pagsabot; ang practice task mopauswag sa kahanas.</p><p><a href="https://git.agilaos.com/matt/open_agx">Reperensiya sa pinulongan: git.agilaos.com</a></p><p><a href="https://onnx.ai/onnx/intro/">Reperensiya sa pinulongan: onnx.ai</a></p></html>

ceb/expanded-25-1/lesson-2/main.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+a=[[1,2],[3,4]]
+b=[[5],[6]]
+assert all(len(row)==len(b) for row in a)
+out=[[sum(a[i][k]*b[k][j] for k in range(len(b))) for j in range(len(b[0]))] for i in range(len(a))]
+print(out)

ceb/expanded-25-1/lesson-3/lesson.html

@@ -0,0 +1,4 @@
+<!doctype html><html lang="ceb"><meta charset="utf-8"><title>Numerical tolerance ug reference</title><h1>Numerical tolerance ug reference</h1><p>15-minutong sesyon: pagbasa sulod sa 3 minutos, pag-trace sa 3, pag-eksperimento sa 7, ug pagtubag sa check sa 2. Paggahin og dugang oras kon gikinahanglan.</p><p>Mahimong magkalahi og gamay ang floating-point result kon mausab ang han-ay. Itandi sa trusted reference gamit ang documented absolute ug relative tolerance; balibari ang wala damhang NaN. Ayaw padak-a lang ang tolerance aron mopasar. Sulayi ang zero, negative, dakong magnitude, ug normal range.</p><p><strong>Praktis ug ebidensiya:</strong> Tag-ana ang pananglitan o idrowing ang pag-usab sa state. Usba ang usa ka pagtuo, sulayi ang utlanan, ug itala ang aktuwal nga resulta. Ipasabot unsa ang wala mapamatud-i sa gamay nga modelo bahin sa production system.</p><pre><code class="language-python">import math
+actual=0.1+0.2
+print(math.isclose(actual,0.3,rel_tol=1e-9,abs_tol=1e-12))
+</code></pre><p><strong>Gipaabot nga resulta:</strong> <code>True</code></p><h3>Praktis ug ebidensiya</h3><p>Isulat ang tagna, aktuwal nga resulta, ug hinungdan sa pagkapareho o kalainan. Ang completion check mosukod sa pagsabot; ang practice task mopauswag sa kahanas.</p><p><a href="https://git.agilaos.com/matt/open_agx">Reperensiya sa pinulongan: git.agilaos.com</a></p><p><a href="https://onnx.ai/onnx/intro/">Reperensiya sa pinulongan: onnx.ai</a></p></html>

ceb/expanded-25-1/lesson-3/main.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+import math
+actual=0.1+0.2
+print(math.isclose(actual,0.3,rel_tol=1e-9,abs_tol=1e-12))