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透過微軟雲端倡議者的 21 節課詳細課程,學習構建生成式 AI 應用的基本知識。
本課程共有 21 節課。每節課涵蓋獨立主題,隨時從你想學的開始!
課程分為「學習」課,說明生成式 AI 概念;及「實作」課,結合概念說明與 Python 及 TypeScript 範例代碼(如果可能的話)。
若你是 .NET 開發者,請參考 生成式 AI 初學者 (.NET 版)!
每節課還包含「持續學習」部分,提供額外的學習資源。
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Azure OpenAI 服務 - 課程: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace 模型目錄 - 課程: "githubmodels"
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OpenAI API - 課程: "oai-assignment"
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基本的 Python 或 TypeScript 知識有幫助 - *絕對初學者可參考這些 Python 及 TypeScript 課程
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一個 GitHub 帳號,能 將整個倉庫分支(fork)到你的帳號
我們已建立了 課程設置 課時,協助你設定開發環境。
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如果你想要更進階的程式碼範例,請參考我們的 生成式 AI 程式碼範例匯集,提供 Python 與 TypeScript 版本。
加入我們的 官方 Azure AI Foundry Discord 伺服器,結識並交流正在修讀本課程的其他學習者,獲取支援。
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- 主題簡短影片介紹
- README 裡的書面課程內容
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 範例程式碼
- 續學資源連結
| # | 課程連結 | 說明 | 影片 | 進階學習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 課程設置 | 學習: 如何設置你的開發環境 | 影片即將推出 | 進一步了解 |
| 01 | 生成式 AI 與大型語言模型導論 | 學習: 了解什麼是生成式 AI 及大型語言模型(LLMs)如何運作 | 影片 | 進一步了解 |
| 02 | 探索與比較不同大型語言模型 | 學習: 如何為你的使用案例選擇合適模型 | 影片 | 進一步了解 |
| 03 | 負責任地使用生成式 AI | 學習: 如何負責任地建立生成式 AI 應用 | 影片 | 進一步了解 |
| 04 | 了解提示工程基礎 | 學習: 實踐提示工程最佳做法 | 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提升提示結果 | 影片 | 了解更多 |
| 06 | 構建文字生成應用 | 構建: 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 的文字生成應用 | 影片 | 了解更多 |
| 07 | 構建聊天應用 | 構建: 高效構建與整合聊天應用的技術 | 影片 | 了解更多 |
| 08 | 構建使用向量資料庫的搜尋應用 | 構建: 使用嵌入技術搜尋資料的搜尋應用 | 影片 | 了解更多 |
| 09 | 構建圖像生成應用 | 構建: 圖像生成應用 | 影片 | 了解更多 |
| 10 | 構建低代碼 AI 應用 | 構建: 使用低代碼工具建立生成式 AI 應用 | 影片 | 了解更多 |
| 11 | 使用函數調用整合外部應用 | 構建: 什麼是函數調用及其在應用中的使用情境 | 影片 | 了解更多 |
| 12 | 為 AI 應用設計使用者體驗 | 學習: 在開發生成式 AI 應用時,如何應用使用者體驗設計原則 | 影片 | 了解更多 |
| 13 | 保障生成式 AI 應用安全 | 學習: AI 系統的威脅與風險,以及保障這些系統的方法 | 影片 | 了解更多 |
| 14 | 生成式 AI 應用生命週期 | 學習: 管理大型語言模型生命週期與大型語言模型運營的工具與度量 | 影片 | 了解更多 |
| 15 | 檢索強化生成 (RAG) 與向量資料庫 | 構建: 使用 RAG 框架從向量資料庫檢索嵌入向量的應用 | 影片 | 了解更多 |
| 16 | 開源模型與 Hugging Face | 構建: 使用 Hugging Face 上可用開源模型的應用 | 影片 | 了解更多 |
| 17 | AI 代理 | 構建: 使用 AI 代理框架的應用 | 影片 | 了解更多 |
| 18 | 微調大型語言模型 | 學習: 大型語言模型微調的原因、內容與方法 | 影片 | 了解更多 |
| 19 | 使用小型語言模型構建 | 學習: 使用小型語言模型構建的好處 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 20 | 使用 Mistral 系列模型構建 | 學習: Mistral 系列模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 21 | 使用 Meta 系列模型構建 | 學習: Meta 系列模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 |
特別鳴謝 John Aziz 創建所有 GitHub Actions 和工作流程
Bernhard Merkle 對每堂課做出關鍵貢獻,提升學習者和程式碼體驗。
我們團隊還製作其他課程!請查看:
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