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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'這樣可以更快地下載並取得完成課程所需的一切資源。
透過我們由 Microsoft Cloud Advocates 提供的 21 課完整課程,學習建立生成式 AI 應用的基本概念。
此課程共有 21 課。每課涵蓋不同主題,您可從任意一課開始!
課程分為「學習」課程,解說生成式 AI 概念;及「實作」課程,解說概念並提供同時支援 Python 和 TypeScript 的程式碼範例(若可能)。
.NET 開發者可查看 Generative AI for Beginners (.NET 版)!
每課另附「持續學習」區段,提供額外學習資源。
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Azure OpenAI 服務 - 適用課程: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace 模型目錄 - 適用課程: "githubmodels"
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OpenAI API - 適用課程: "oai-assignment"
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具備基礎 Python 或 TypeScript 知識有幫助 - *絕對初學者可參考這些 Python 和 TypeScript 課程
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一個 GitHub 帳號,用以 fork 這個整個資料庫 至自己的 GitHub 帳戶
我們製作了 課程設定 課程協助您設定開發環境。
別忘了給這個資料庫點個星(🌟)star it,方便日後找到它。
如果想尋找更進階的程式碼範例,請參考我們的 生成式 AI 程式碼範例彙整,支援 Python 和 TypeScript。
加入我們的 官方 Azure AI Foundry Discord 伺服器,與其他學習本課程的學員交流並獲得支援。
在我們的 Azure AI Foundry 開發者論壇(GitHub 平台)發問或分享產品回饋。
造訪 Microsoft for Startups,了解如何利用 Azure 點數開始您的構建之旅。
有建議或發現拼寫錯誤或程式碼錯誤嗎?提出 issue 或 建立 pull request
- 主題簡介短片
- README 中的書面課程內容
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 程式碼範例
- 延伸資源連結,助您繼續學習
| # | 課程連結 | 說明 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 課程設定 | 學習: 如何設定您的開發環境 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 01 | 生成式 AI 與大型語言模型介紹 | 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 | 探索並比較不同大型語言模型 | 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: 如何負責任地構建生成式 AI 應用 | 影片 | 了解更多 |
| 04 | 理解提示工程基礎 | 學習: 實作提示工程最佳實務 | 影片 | 進一步了解 |
| 05 | 建立進階提示 | 學習: 如何運用提示工程技術以提升提示結果。 | 影片 | 進一步了解 |
| 06 | 建立文字生成應用程式 | 建立: 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 的文字生成應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 07 | 建立聊天應用程式 | 建立: 高效構建並整合聊天應用程式的技巧 | 影片 | 進一步了解 |
| 08 | 建立搜尋應用與向量資料庫 | 建立: 使用嵌入向量進行資料搜尋的搜尋應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 09 | 建立影像生成應用程式 | 建立: 影像生成應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 10 | 建立低程式碼 AI 應用程式 | 建立: 使用低程式碼工具的生成式 AI 應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 11 | 使用函式呼叫整合外部應用程式 | 建立: 什麼是函式呼叫及其在應用程式中的使用案例 | 影片 | 進一步了解 |
| 12 | 為 AI 應用程式設計使用者體驗 | 學習: 開發生成式 AI 應用程式時如何應用 UX 設計原則 | 影片 | 進一步了解 |
| 13 | 保護你的生成式 AI 應用程式 | 學習: AI 系統的威脅與風險,以及保護這些系統的方法 | 影片 | 進一步了解 |
| 14 | 生成式 AI 應用程式生命週期 | 學習: 管理大型語言模型生命週期和 LLMOps 的工具與指標 | 影片 | 進一步了解 |
| 15 | 檢索增強生成 (RAG) 與向量資料庫 | 建立: 利用 RAG 框架從向量資料庫檢索嵌入的應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 16 | 開源模型與 Hugging Face | 建立: 使用 Hugging Face 上可用的開源模型的應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 17 | AI 代理 | 建立: 使用 AI 代理框架的應用程式 | 影片 | 進一步了解 |
| 18 | 大型語言模型的微調 | 學習: 微調大型語言模型的內容、原因與做法 | 影片 | 進一步了解 |
| 19 | 使用小型語言模型構建 | 學習: 使用小型語言模型構建的優點 | 影片即將推出 | 進一步了解 |
| 20 | 使用 Mistral 模型構建 | 學習: Mistral 系列模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 進一步了解 |
| 21 | 使用 Meta 模型構建 | 學習: Meta 系列模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 進一步了解 |
特別感謝 John Aziz 創建了所有的 GitHub Actions 和工作流程
Bernhard Merkle 為每堂課做出關鍵貢獻,改善學習者與程式碼的體驗。
我們團隊還製作了其他課程!請參考:
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