學習由 Microsoft Cloud Advocates 提供的 18 節綜合課程,掌握建構生成式 AI 應用程式的基本原理。
這門課程共有 18 節課。每節課涵蓋其自己的主題,所以從你喜歡的地方開始吧!
課程被標記為「Learn」課程,解釋生成式 AI 概念,或「Build」課程,解釋概念和程式碼範例(在可能的情況下使用 Python 和 TypeScript)。
每節課還包括一個「持續學習」部分,提供額外的學習工具。
你需要的東西
- 訪問 Azure OpenAI Service 或 OpenAI API - 僅在完成程式碼課程時需要
- 基本的 Python 或 TypeScript 知識是有幫助的 - * 對於完全的初學者,請查看這些 Python 和 TypeScript 課程。
- 一個 GitHub 帳戶來 複製這個完整的 repo 到你自己的 GitHub 帳戶
我們已經建立了一個 Course Setup 課程來幫助您設定您的開發環境。
不要忘記給這個 Repo 加星(🌟)以便以後更容易找到它。
如果你在尋找更高級的程式碼範例,請查看我們的生成式 AI 程式碼範例集,包括 Python 和 TypeScript。
加入我們的官方 AI Discord 伺服器,與其他學習者見面並建立聯繫,並獲得支援。
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你有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎?Raise an issue 或 Create a pull request
- 一個簡短的影片介紹這個主題
- 位於 README 中的書面課程
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 程式碼範例
- 連結到額外的資源以繼續學習
# | 課程連結 | 描述 | 影片 | 額外學習 |
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00 | 課程設定 | 學習: 如何設定您的開發環境 | 即將推出 | 了解更多 |
01 | 生成式 AI 和 LLMs 簡介 | 學習: 了解什麼是生成式 AI 以及大型語言模型 (LLMs) 如何運作。 | 影片 | 了解更多 |
02 | 探索和比較不同的 LLMs | 學習: 如何為您的使用案例選擇合適的模型 | 影片 | 了解更多 |
03 | 負責任地使用生成式 AI | 學習: 如何負責任地建構生成式 AI 應用 | 影片 | 了解更多 |
04 | 了解提示工程基礎 | 學習: 實作提示工程最佳實踐 | 影片 | 了解更多 |
05 | 創建高級提示 | 學習: 如何應用提示工程技術以改進提示的結果。 | 影片 | 了解更多 |
06 | 建構文本生成應用 | 建構: 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 建立文本生成應用 | 影片 | 了解更多 |
07 | 建構聊天應用 | 建構: 有效建構和整合聊天應用的技術。 | 影片 | 了解更多 |
08 | 建構搜索應用向量數據庫 | 建構: 使用嵌入技術搜索數據的搜索應用。 | 影片 | 了解更多 |
09 | 建構圖像生成應用 | 建構: 圖像生成應用 | 影片 | 了解更多 |
10 | 建構低程式碼 AI 應用 | 建構: 使用低程式碼工具建構生成式 AI 應用 | 影片 | 了解更多 |
11 | 整合外部應用與函式呼叫 | 建構: 什麼是函式呼叫及其應用案例 | 影片 | 了解更多 |
12 | 設計 AI 應用的 UX | 學習: 在開發生成式 AI 應用時如何應用 UX 設計原則 | 影片 | 了解更多 |
13 | 保護您的生成式 AI 應用 | 學習: AI 系統的威脅和風險以及保護這些系統的方法。 | 影片 | 了解更多 |
14 | 生成式 AI 應用生命周期 | 學習: 管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指標 | 影片 | 了解更多 |
15 | 檢索增強生成 (RAG) 和向量數據庫 | 建構: 使用 RAG 框架從向量數據庫檢索嵌入的應用 | 影片 | 了解更多 |
16 | 開放原始碼模型和 Hugging Face | 建構: 使用 Hugging Face 上的開放原始碼模型建立應用 | 影片 | 了解更多 |
17 | AI 代理 | 建構: 使用 AI 代理框架的應用 | 影片 | 了解更多 |
18 | 微調 LLMs | 學習: 微調 LLMs 的什麼、為什麼和如何 | 影片 | 了解更多 |
特別感謝 John Aziz 建立所有的 GitHub Actions 和工作流程
我們的團隊還製作了其他課程!查看: