[TRANSLATION] Translated English(en) into Burmese (my)

.github/workflows/build_documentation.yml

@@ -14,6 +14,6 @@ jobs:
       package_name: agents-course
       path_to_docs: agents-course/units/
       additional_args: --not_python_module
-      languages: en zh-CN ru-RU vi es ko fr
+      languages: en zh-CN ru-RU vi es ko fr my
     secrets:
       hf_token: ${{ secrets.HF_DOC_BUILD_PUSH }}

.github/workflows/build_pr_documentation.yml

@@ -17,4 +17,4 @@ jobs:
       package_name: agents-course
       path_to_docs: agents-course/units/
       additional_args: --not_python_module
-      languages: en zh-CN ru-RU vi es ko fr
+      languages: en zh-CN ru-RU vi es ko fr my

units/my/_toctree.yml

@@ -0,0 +1,172 @@
+- title: Unit 0. Welcome to the course
+  sections:
+  - local: unit0/introduction
+    title: သင်တန်းမှ နွေးထွေးစွာ ကြိုဆိုပါတယ်။ 🤗
+  - local: unit0/onboarding
+    title: စတင်မိတ်ဆက်ခြင်း (Onboarding)
+  - local: unit0/discord101
+    title: (ရွေးချယ်နိုင်သော) Discord အသုံးပြုနည်း အခြေခံ
+- title: Live 1. How the course works and Q&A
+  sections:
+  - local: communication/live1
+    title: Live 1. သင်တန်း ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ နှင့် အမေးအဖြေကဏ္ဍ
+- title: Unit 1. Introduction to Agents
+  sections:
+  - local: unit1/introduction
+    title: မိတ်ဆက်
+  - local: unit1/what-are-agents
+    title: Agent ဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: unit1/quiz1
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၁
+  - local: unit1/what-are-llms
+    title: LLM များဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: unit1/messages-and-special-tokens
+    title: Message များနှင့် အထူး Token များ
+  - local: unit1/tools
+    title: Tool များဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: unit1/quiz2
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၂
+  - local: unit1/agent-steps-and-structure
+    title: "စဉ်းစားခြင်း-လုပ်ဆောင်ခြင်း-လေ့လာခြင်း သံသရာ" မှတစ်ဆင့် AI Agent များကို နားလည်ခြင်း
+  - local: unit1/thoughts
+    title: Thought (စဉ်းစားတွေးခေါ်ခြင်း)၊ အတွင်းပိုင်း ဆင်ခြင်သုံးသပ်ခြင်းနှင့် Re-Act နည်းလမ်း
+  - local: unit1/actions
+    title: Actions (လုပ်ဆောင်ချက်များ) - Agent ကို ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံစေခြင်း
+  - local: unit1/observations
+    title: Observe (လေ့လာခြင်း) - ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်နှင့် ပြုပြင်ပြောင်းလဲရန် တုံ့ပြန်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်း
+  - local: unit1/dummy-agent-library
+    title: Dummy Agent Library (စမ်းသပ်သုံး Library)
+  - local: unit1/tutorial
+    title: smolagents ကိုသုံးပြီး ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပထမဆုံး Agent ကို ဖန်တီးကြစို့
+  - local: unit1/final-quiz
+    title: Unit 1 နောက်ဆုံး စစ်ဆေးမေးခွန်း
+  - local: unit1/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်
+- title: Unit 2. Frameworks for AI Agents
+  sections:
+  - local: unit2/introduction
+    title: AI Agent များအတွက် Framework များ
+- title: Unit 2.1 The smolagents framework
+  sections:
+  - local: unit2/smolagents/introduction
+    title: smolagents မိတ်ဆက်
+  - local: unit2/smolagents/why_use_smolagents
+    title: smolagents ကို ဘာကြောင့် သုံးသင့်တာလဲ?
+  - local: unit2/smolagents/quiz1
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၁
+  - local: unit2/smolagents/code_agents
+    title: Code အသုံးပြုသော Agent များကို တည်ဆောက်ခြင်း
+  - local: unit2/smolagents/tool_calling_agents
+    title: လုပ်ဆောင်ချက်များကို Code သို့မဟုတ် JSON အဖြစ် ရေးသားခြင်း
+  - local: unit2/smolagents/tools
+    title: Tool များ
+  - local: unit2/smolagents/retrieval_agents
+    title: Retrieval Agent များ (အချက်အလက် ရှာဖွေပေးသော Agent များ)
+  - local: unit2/smolagents/quiz2
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၂
+  - local: unit2/smolagents/multi_agent_systems
+    title: Multi-Agent စနစ်များ (Agent အများအပြားပါဝင်သော စနစ်များ)
+  - local: unit2/smolagents/vision_agents
+    title: Vision နှင့် Browser Agent များ
+  - local: unit2/smolagents/final_quiz
+    title: နောက်ဆုံး စစ်ဆေးမေးခွန်း
+  - local: unit2/smolagents/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်
+- title: Unit 2.2 The LlamaIndex framework
+  sections:
+  - local: unit2/llama-index/introduction
+    title: LlamaIndex မိတ်ဆက်
+  - local: unit2/llama-index/llama-hub
+    title: LlamaHub မိတ်ဆက်
+  - local: unit2/llama-index/components
+    title: LlamaIndex ထဲက Component တွေဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: unit2/llama-index/tools
+    title: LlamaIndex တွင် Tool များ အသုံးပြုခြင်း
+  - local: unit2/llama-index/quiz1
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၁
+  - local: unit2/llama-index/agents
+    title: LlamaIndex တွင် Agent များ အသုံးပြုခြင်း
+  - local: unit2/llama-index/workflows
+    title: LlamaIndex တွင် Agentic Workflow များ ဖန်တီးခြင်း
+  - local: unit2/llama-index/quiz2
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၂
+  - local: unit2/llama-index/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်
+- title: Unit 2.3 The LangGraph framework
+  sections:
+  - local: unit2/langgraph/introduction
+    title: LangGraph မိတ်ဆက်
+  - local: unit2/langgraph/when_to_use_langgraph
+    title: LangGraph ဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: unit2/langgraph/building_blocks
+    title: LangGraph ၏ အခြေခံ အစိတ်အပိုင်းများ
+  - local: unit2/langgraph/first_graph
+    title: သင်၏ ပထမဆုံး LangGraph ကို တည်ဆောက်ခြင်း
+  - local: unit2/langgraph/document_analysis_agent
+    title: စာရွက်စာတမ်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု Graph
+  - local: unit2/langgraph/quiz1
+    title: အမြန် စစ်ဆေးမေးခွန်း ၁
+  - local: unit2/langgraph/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်
+- title: Unit 3. Use Case for Agentic RAG
+  sections:
+  - local: unit3/agentic-rag/introduction
+    title: Agentic RAG အသုံးပြုမှု မိတ်ဆက်
+  - local: unit3/agentic-rag/agentic-rag
+    title: Agentic RAG (Retrieval Augmented Generation)
+  - local: unit3/agentic-rag/invitees
+    title: ဧည့်သည်မှတ်တမ်းများအတွက် RAG Tool တစ်ခု ဖန်တီးခြင်း
+  - local: unit3/agentic-rag/tools
+    title: သင့် Agent အတွက် Tool များ တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း
+  - local: unit3/agentic-rag/agent
+    title: သင်၏ Gala Agent ကို ဖန်တီးခြင်း
+  - local: unit3/agentic-rag/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်
+- title: Unit 4. Final Project - Create, Test, and Certify Your Agent
+  sections:
+  - local: unit4/introduction
+    title: နောက်ဆုံး Unit မိတ်ဆက်
+  - local: unit4/what-is-gaia
+    title: GAIA ဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: unit4/hands-on
+    title: နောက်ဆုံး လက်တွေ့စမ်းသပ်မှု
+  - local: unit4/get-your-certificate
+    title: သင်၏ Certificate of Excellence ကို ရယူပါ
+  - local: unit4/conclusion
+    title: သင်တန်း နိဂုံးချုပ်
+  - local: unit4/additional-readings
+    title: အခု ဘာဆက်လေ့လာသင့်သလဲ?
+- title: Bonus Unit 1. Fine-tuning an LLM for Function-calling
+  sections:
+  - local: bonus-unit1/introduction
+    title: မိတ်ဆက်
+  - local: bonus-unit1/what-is-function-calling
+    title: Function Calling ဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: bonus-unit1/fine-tuning
+    title: Function-calling အတွက် သင့်မော်ဒယ်ကို Fine-Tune လုပ်ကြစို့
+  - local: bonus-unit1/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်
+- title: Bonus Unit 2. Agent Observability and Evaluation
+  sections:
+  - local: bonus-unit2/introduction
+    title: မိတ်ဆက်
+  - local: bonus-unit2/what-is-agent-observability-and-evaluation
+    title: Agent Observability နဲ့ Evaluation ဆိုတာ ဘာလဲ?
+  - local: bonus-unit2/monitoring-and-evaluating-agents-notebook
+    title: Agent များကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်း
+  - local: bonus-unit2/quiz
+    title: စစ်ဆေးမေးခွန်း
+- title: Bonus Unit 3. Agents in Games with Pokemon
+  sections:
+  - local: bonus-unit3/introduction
+    title: မိတ်ဆက်
+  - local: bonus-unit3/state-of-art
+    title: ဂိမ်းများတွင် LLM အသုံးပြုမှု၏ နောက်ဆုံးပေါ် အခြေအနေ
+  - local: bonus-unit3/from-llm-to-agents
+    title: LLM များမှ AI Agent များဆီသို့
+  - local: bonus-unit3/building_your_pokemon_agent
+    title: ကိုယ်ပိုင် Pokémon တိုက်ခိုက်ရေး Agent ကို တည်ဆောက်ခြင်း
+  - local: bonus-unit3/launching_agent_battle
+    title: သင်၏ Pokémon တိုက်ခိုက်ရေး Agent ကို စတင်လွှင့်တင်ခြင်း
+  - local: bonus-unit3/conclusion
+    title: နိဂုံးချုပ်

units/my/bonus-unit1/conclusion.mdx

@@ -0,0 +1,13 @@
+# နိဂုံးချုပ် [[conclusion]]
+
+ဒီ ပထမဆုံး Bonus Unit ကို အောင်မြင်စွာ ပြီးဆုံးသွားတဲ့အတွက် ဂုဏ်ယူပါတယ် 🥳
+
+သင်ဟာ **Function-calling ကို နားလည်ခြင်းနဲ့ သင့်ရဲ့ မော်ဒယ်ကို Function-calling လုပ်နိုင်အောင် ဘယ်လို Fine-tuning လုပ်ရမလဲ** ဆိုတာကို ကျွမ်းကျင်သွားပါပြီ!
+
+ဒီအချိန်မှာ ကျွန်တော်တို့ ပေးချင်တဲ့ အကြံဉာဏ်တစ်ခုကတော့ **မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို Fine-tuning လုပ်ကြည့်ဖို့** ပါပဲ။ **လေ့လာဖို့ အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းက လက်တွေ့ စမ်းသပ်ကြည့်ခြင်း** ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ (Machine Learning နယ်ပယ်မှာ လက်တွေ့လုပ်ဆောင်မှုဟာ သီအိုရီထက် ပိုအရေးကြီးပါတယ်)။
+
+နောက်လာမယ့် Unit မှာတော့ **`smolagents`၊ `LlamaIndex` နဲ့ `LangGraph`** ကဲ့သို့သော ခေတ်မီဆုံး (State-of-the-art) Framework တွေကို ဘယ်လို အသုံးပြုရမလဲဆိုတာကို သင်ယူရမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ (ဒီ Framework တွေက Agent တွေကို ပိုမိုစနစ်တကျနဲ့ လုံခြုံမှုရှိစွာ တည်ဆောက်ဖို့ ကူညီပေးပါလိမ့်မယ်။)
+
+နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ ဒီ Course နဲ့ပတ်သက်ပြီး **သင်ရဲ့ အမြင်တွေကို သိရှိလိုပြီး၊ ကျွန်တော်တို့ ဘယ်လို တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မလဲ** ဆိုတာကို သိချင်ပါတယ်။ အကယ်၍ သင့်မှာ တုံ့ပြန်ချက် (Feedback) တွေ ရှိတယ်ဆိုရင်၊ ကျေးဇူးပြုပြီး 👉 [ဒီ Form ကို ဖြည့်ပေးပါ](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe9VaONn0eglax0uTwi29rIn4tM7H2sYmmybmG5jJNlE5v0xA/viewform?usp=dialog) ။
+
+### ဆက်လက်လေ့လာပါ၊ အမြဲတမ်း အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါစေ 🤗