21 oppituntia, jotka opettavat kaiken tarpeellisen generatiivisten tekoälysovellusten rakentamisen aloittamiseen
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Haluatko mieluummin kloonata paikallisesti?
Tämä repositorio sisältää yli 50 käännöstä, mikä lisää merkittävästi lataustiedoston kokoa. Kloonaa ilman käännöksiä käyttämällä sparse checkout -toimintoa:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Tämä antaa sinulle kaiken tarvittavan kurssin suorittamiseen paljon nopeammalla latauksella.
Opi generatiivisten tekoälysovellusten perustukset Microsoft Cloud Advocatesin 21 oppitunnin kattavasta kurssista.
Tässä kurssissa on 21 oppituntia. Jokainen oppitunti käsittelee omaa aihettaan, joten aloita mistä haluat!
Oppitunnit on merkitty joko "Opi"-oppitunneiksi, jotka selittävät generatiivisen tekoälyn käsitteitä, tai "Rakenna"-oppitunneiksi, jotka sisältävät sekä käsitteen selityksen että koodiesimerkkejä Pythonilla ja TypeScriptilä missä mahdollista.
.NET-kehittäjille suosittelemme tutustumaan Generatiivinen tekoäly aloittelijoille (.NET Edition)!
Jokaisessa oppitunnissa on myös "Jatka oppimista" -osio lisäopiskelumateriaaleineen.
-
Azure OpenAI Service - Oppitunnit: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Models - Oppitunnit: "githubmodels" (GitHub Models poistuu käytöstä heinäkuun 2026 lopussa - käytä Microsoft Foundry Modelsia sen sijaan)
-
OpenAI API - Oppitunnit: "oai-assignment"
-
Foundry Local - Suorita mallit täysin offline-tilassa omalla laitteellasi, pilvitilaus ei vaadita
-
Perustiedot Pythonista tai TypeScriptistä ovat hyödyllisiä - *Täydellisille aloittelijoille tutustu näihin Python ja TypeScript kursseihin
-
GitHub-tili, jotta voit forkata tämän koko repositorion omalle GitHub-tilillesi
Olemme luoneet Kurssin asennus -oppitunnin auttamaan kehitysympäristön pystyttämisessä.
Älä unohda tähtää (🌟) tätä repositoriota, jotta löydät sen helpommin myöhemmin.
Jos etsit edistyneempiä koodiesimerkkejä, tutustu Generatiivisen tekoälyn koodiesimerkkikokoelmaamme sekä Pythonilla että TypeScriptillä.
Liity viralliselle Microsoft Foundry Discord -palvelimelle tapaamaan ja verkostoitumaan muiden kurssin opiskelijoiden kanssa ja saadaksesi tukea.
Esitä kysymyksiä tai jaa palautetta tuotteesta Microsoft Foundry Developer Forumilla GitHubissa.
Käy osoitteessa Microsoft for Startups saadaksesi tietoa Azure-luotoista ja aloittaaksesi rakentamisen jo tänään.
Onko sinulla ehdotuksia tai oletko löytänyt kirjoitus- tai koodivirheitä? Luo issue tai Luo pull-pyyntö
- Lyhyen videoesittelyn aiheesta
- Kirjatun oppitunnin README-tiedostossa
- Python- ja TypeScript-koodiesimerkkejä, jotka tukevat Azure OpenAI:ta ja OpenAI API:a
- Linkkejä lisäresursseihin oppimisen jatkamiseksi
| # | Oppitunnin linkki | Kuvaus | Video | Lisäoppiminen |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Kurssin asennus | Opi: Kuinka perustat kehitysympäristösi | Video tulossa pian | Lue lisää |
| 01 | Johdanto Generatiiviseen tekoälyyn ja LLM-malleihin | Opi: Ymmärrys, mitä generatiivinen tekoäly on ja miten suuret kielimallit toimivat | Video | Lue lisää |
| 02 | Eri LLM-mallien tutkiminen ja vertailu | Opi: Kuinka valita oikea malli käyttötarkoitukseesi | Video | Lue lisää |
| 03 | Generatiivisen tekoälyn vastuullinen käyttö | Opettele: Kuinka rakentaa generatiivisen tekoälyn sovelluksia vastuullisesti | Video | Lisätietoja |
| 04 | Keinoälykehotteiden perusteiden ymmärtäminen | Opettele: Käytännön keinoälykehotteiden parhaat käytännöt | Video | Lisätietoja |
| 05 | Edistyneiden keinoälykehotteiden luominen | Opettele: Kuinka soveltaa keinoälykehotteiden tekniikoita, jotka parantavat kehotteiden tuloksia | Video | Lisätietoja |
| 06 | Tekstintuotantosovellusten rakentaminen | Rakenna: Tekstinluontisovellus käyttäen Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Lisätietoja |
| 07 | Chat-sovellusten rakentaminen | Rakenna: Tekniikoita chat-sovellusten tehokkaaseen rakentamiseen ja integrointiin. | Video | Lisätietoja |
| 08 | Hakusovellusten rakentaminen vektoritietokantoihin | Rakenna: Hakusovellus, joka käyttää upotuksia datan etsintään | Video | Lisätietoja |
| 09 | Kuvantuotantosovellusten rakentaminen | Rakenna: Kuvantuotantosovellus | Video | Lisätietoja |
| 10 | Low Code -tekoälysovellusten rakentaminen | Rakenna: Generatiivinen tekoälysovellus Low Code -työkaluilla | Video | Lisätietoja |
| 11 | Ulkopuolisten sovellusten integrointi toimintokutsujen avulla | Rakenna: Mitä toimintokutsu on ja sen käyttötapaukset sovelluksissa | Video | Lisätietoja |
| 12 | Käyttökokemuksen suunnittelu tekoälysovelluksiin | Opettele: Kuinka soveltaa UX-suunnitteluperiaatteita generatiivisten tekoälysovellusten kehityksessä | Video | Lisätietoja |
| 13 | Generatiivisten tekoälysovellusten suojaaminen | Opettele: Tekoälyjärjestelmien uhkat ja riskit sekä menetelmät näiden suojaamiseen | Video | Lisätietoja |
| 14 | Generatiivisen tekoälysovelluksen elinkaaren hallinta | Opettele: Työkalut ja mittarit LLM-elinkaaren ja LLMOpsin hallintaan | Video | Lisätietoja |
| 15 | Hakuavusteinen generointi (RAG) ja vektoritietokannat | Rakenna: Sovellus, joka käyttää RAG-viitekehystä hakemaan upotuksia vektoritietokannoista | Video | Lisätietoja |
| 16 | Avoimen lähdekoodin mallit ja Hugging Face | Rakenna: Sovellus, joka käyttää Hugging Facessa saatavilla olevia avoimen lähdekoodin malleja | Video | Lisätietoja |
| 17 | Tekoälyagentit | Rakenna: Sovellus, joka käyttää tekoälyagenttikehystä | Video | Lisätietoja |
| 18 | LLM-mallien hienosäätö | Opettele: Mitä, miksi ja kuinka LLM-malleja hienosäädetään | Video | Lisätietoja |
| 19 | Pienten kielimallien käyttö | Opettele: Pienten kielimallien käytön edut | Video tulossa pian | Lisätietoja |
| 20 | Mistral-mallien käyttö | Opettele: Mistral-malliperheen ominaisuudet ja erot | Video tulossa pian | Lisätietoja |
| 21 | Meta-mallien käyttö | Opettele: Meta-malliperheen ominaisuudet ja erot | Video tulossa pian | Lisätietoja |
Erityiskiitos John Azizille kaikista GitHub-toiminnoista ja työnkuluista
Bernhard Merklelle merkittävistä panoksista jokaisella oppitunnilla oppimiskokemuksen ja koodin parantamiseksi.
Tiimimme tuottaa muitakin kursseja! Tutustu:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Jos jäät jumiin tai sinulla on kysymyksiä tekoälysovellusten rakentamisesta. Liity muihin oppijoihin ja kokeneisiin kehittäjiin keskusteluissa liittyen MCP:hen. Se on tukevainen yhteisö, jossa kysymykset ovat tervetulleita ja tietoa jaetaan vapaasti.
Jos sinulla on tuotepalautetta tai virheitä rakentamisen aikana, käy:
Vastuuvapauslauseke: Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, otathan huomioon, että automaattiset käännökset saattavat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäinen asiakirja sen alkuperäiskielellä on virallinen lähde. Tärkeissä asioissa suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa tämän käännöksen käytöstä aiheutuvista väärinymmärryksistä tai tulkinnoista.