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Microsoft Cloud Advocatesによる21のレッスンで、生成AIアプリケーション構築の基礎を学びましょう。
このコースは21のレッスンで構成されています。各レッスンは独自のトピックを扱っているので、好きなところから始めてください！
レッスンは「Learn」レッスン（生成AIの概念を説明）または「Build」レッスン（概念とコード例をPythonとTypeScriptで説明）に分類されています。
.NET開発者の方は初心者向け生成AI（.NET版）をご覧ください！
各レッスンには「Keep Learning」セクションがあり、追加の学習ツールが含まれています。
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Azure OpenAI Service - レッスン: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - レッスン: "githubmodels"
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OpenAI API - レッスン: "oai-assignment"
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PythonまたはTypeScriptの基本的な知識があると便利です - *初心者の方は以下のPythonとTypeScriptのコースをご覧ください
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GitHubアカウントを作成し、このリポジトリ全体をフォークしてください
開発環境のセットアップをサポートするために、Course Setup レッスンを作成しました。
後で簡単に見つけられるように、このリポジトリをスター（🌟）してください。
より高度なコードサンプルをお探しの場合は、PythonとTypeScriptの両方で提供される生成AIコードサンプル集をご覧ください。
公式Azure AI Foundry Discordサーバーに参加して、このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを受けましょう。
質問をしたり、製品フィードバックを共有したりするには、GitHubのAzure AI Foundry Developer Forumをご利用ください。
Microsoft for Startupsを訪問して、Azureクレジットを活用して構築を始める方法を確認してください。
提案がある場合やスペルミスやコードエラーを見つけた場合は、問題を報告するか、プルリクエストを作成してください。
- トピックの短いビデオ紹介
- READMEに記載された書面によるレッスン
- Azure OpenAIとOpenAI APIをサポートするPythonとTypeScriptのコードサンプル
- 学習を続けるための追加リソースへのリンク
| # | レッスンリンク | 説明 | ビデオ | 追加学習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | Learn: 開発環境のセットアップ方法 | ビデオ近日公開 | Learn More |
| 01 | Introduction to Generative AI and LLMs | Learn: 生成AIとは何か、そして大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解する | ビデオ | Learn More |
| 02 | Exploring and comparing different LLMs | Learn: ユースケースに適したモデルを選択する方法 | ビデオ | Learn More |
| 03 | Using Generative AI Responsibly | Learn: 生成AIアプリケーションを責任を持って構築する方法 | ビデオ | Learn More |
| 04 | Understanding Prompt Engineering Fundamentals | Learn: 実践的なプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス | ビデオ | Learn More |
| 05 | 高度なプロンプトの作成 | 学ぶ: プロンプトエンジニアリング技術を適用してプロンプトの結果を改善する方法 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 06 | テキスト生成アプリケーションの構築 | 構築する: Azure OpenAI / OpenAI APIを使用したテキスト生成アプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 07 | チャットアプリケーションの構築 | 構築する: 効率的にチャットアプリケーションを構築し統合するための技術 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 08 | 検索アプリケーションの構築とベクターデータベース | 構築する: 埋め込みを使用してデータを検索する検索アプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 09 | 画像生成アプリケーションの構築 | 構築する: 画像生成アプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 10 | ローコードAIアプリケーションの構築 | 構築する: ローコードツールを使用した生成AIアプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 11 | 外部アプリケーションとの統合と関数呼び出し | 構築する: 関数呼び出しとは何か、そのアプリケーションでの使用例 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 12 | AIアプリケーションのUX設計 | 学ぶ: 生成AIアプリケーションを開発する際のUX設計原則の適用方法 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 13 | 生成AIアプリケーションのセキュリティ確保 | 学ぶ: AIシステムに対する脅威とリスク、これらのシステムを保護する方法 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 14 | 生成AIアプリケーションのライフサイクル | 学ぶ: LLMライフサイクルとLLMOpsを管理するためのツールと指標 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 15 | 検索拡張生成 (RAG) とベクターデータベース | 構築する: ベクターデータベースから埋め込みを取得するRAGフレームワークを使用したアプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 16 | オープンソースモデルとHugging Face | 構築する: Hugging Faceで利用可能なオープンソースモデルを使用したアプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 17 | AIエージェント | 構築する: AIエージェントフレームワークを使用したアプリケーション | ビデオ | 詳細はこちら |
| 18 | LLMの微調整 | 学ぶ: LLMの微調整の概要、理由、方法 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 19 | SLMを使用した構築 | 学ぶ: 小型言語モデルを使用した構築の利点 | ビデオ近日公開 | 詳細はこちら |
| 20 | Mistralモデルを使用した構築 | 学ぶ: Mistralファミリーモデルの特徴と違い | ビデオ近日公開 | 詳細はこちら |
| 21 | Metaモデルを使用した構築 | 学ぶ: Metaファミリーモデルの特徴と違い | ビデオ近日公開 | 詳細はこちら |
John Aziz に、すべてのGitHub Actionsとワークフローを作成していただいたことに特別な感謝を。
Bernhard Merkle に、学習者とコード体験を向上させるために各レッスンに重要な貢献をしていただいたことに感謝します。
私たちのチームは他のコースも制作しています！ぜひチェックしてください：
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AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、以下に参加してください：
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