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このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増えます。翻訳なしでクローンするにはスパースチェックアウトを使用してください:
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'これにより、コースを完了するのに必要なすべてが手に入り、ダウンロードもはるかに高速になります。
Microsoft Cloud Advocatesによる21レッスンの包括的コースで、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レッスンあります。各レッスンは独立したトピックを扱っているため、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)か、「Build」レッスン(概念説明と共に可能な限りPythonとTypeScriptでのコード例も提供)のいずれかに分類されています。
.NET開発者向けにはGenerative AI for Beginners (.NET Edition)もご覧ください!
各レッスンには追加の学習ツールを提供する「Keep Learning」セクションもあります。
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Azure OpenAI Service - 該当レッスン: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - 該当レッスン: "githubmodels"
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OpenAI API - 該当レッスン: "oai-assignment"
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Python または TypeScript の基本知識があると便利です - *完全な初心者の方はこれらのPythonとTypeScriptのコースをご覧ください
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ご自身のGitHubアカウントにこのリポジトリをフォークできるGitHubアカウント
開発環境のセットアップを支援する**Course Setup**レッスンを用意しています。
後で見つけやすいように、このリポジトリにスター(🌟)を付けることも忘れずに!
より高度なコードサンプルが欲しい場合は、PythonとTypeScriptの両方で提供している生成AIコードサンプル集をご覧ください。
このコースを受講している他の学習者と交流したりサポートを受けたりするには、公式Azure AI Foundry Discordサーバーに参加しましょう。
質問や製品フィードバックはAzure AI Foundry 開発者フォーラムにてGitHubで共有してください。
Microsoft for Startupsでは、Azureクレジットを利用してすぐに開発を始める方法をご案内しています。
ご提案や誤字・コードエラーを見つけたら、Issueを提起するか、プルリクエストを送信してください。
- トピックの簡単な動画紹介
- READMEに記載されたテキストのレッスン
- Azure OpenAIおよび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 | 動画 | 追加学習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | コースセットアップ | 学習: 開発環境のセットアップ方法 | 近日公開予定 | もっと学ぶ |
| 01 | 生成AIと大規模言語モデル(LLM)の紹介 | 学習: 生成AIとは何か、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 | 動画 | もっと学ぶ |
| 02 | 様々なLLMの探求と比較 | 学習: 使用ケースに合ったモデルの選択方法 | 動画 | もっと学ぶ |
| 03 | 生成AIを責任を持って使う | 学習: 生成AIアプリケーションを責任を持って構築する方法 | 動画 | もっと学ぶ |
| 04 | プロンプトエンジニアリングの基礎理解 | 学習: 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 | 動画 | もっと学ぶ |
| 05 | 高度なプロンプト作成 | 学ぶ: プロンプトの結果を改善するためのプロンプトエンジニアリング技術の適用方法 | 動画 | 詳細はこちら |
| 06 | テキスト生成アプリの構築 | 構築する: Azure OpenAI / OpenAI API を使用したテキスト生成アプリ | 動画 | 詳細はこちら |
| 07 | チャットアプリの構築 | 構築する: チャットアプリを効率的に構築し統合する技術 | 動画 | 詳細はこちら |
| 08 | ベクトルデータベースを使った検索アプリの構築 | 構築する: 埋め込み(Embeddings)を使用してデータを検索する検索アプリ | 動画 | 詳細はこちら |
| 09 | 画像生成アプリの構築 | 構築する: 画像生成アプリ | 動画 | 詳細はこちら |
| 10 | ローコードでのAIアプリケーション構築 | 構築する: ローコードツールを使った生成AIアプリケーション | 動画 | 詳細はこちら |
| 11 | 関数呼び出しによる外部アプリ統合 | 構築する: 関数呼び出しとは何か、その使用例 | 動画 | 詳細はこちら |
| 12 | AIアプリのUX設計 | 学ぶ: 生成AIアプリ開発におけるUXデザイン原則の適用 | 動画 | 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 | 学ぶ: AIシステムの脅威とリスク、およびこれらを保護する方法 | 動画 | 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ライフサイクルおよびLLMOpsを管理するためのツールと指標 | 動画 | 詳細はこちら |
| 15 | RAG(Retrieval Augmented Generation)とベクトルデータベース | 構築する: ベクトルデータベースから埋め込みを取得するRAGフレームワークを用いたアプリ | 動画 | 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ったアプリ | 動画 | 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ったアプリ | 動画 | 詳細はこちら |
| 18 | LLMのファインチューニング | 学ぶ: LLMのファインチューニングとは何か、なぜ行うのか、どのように行うのか | 動画 | 詳細はこちら |
| 19 | SLMでの構築 | 学ぶ: 小規模言語モデル(Small Language Models)で構築する利点 | 動画は近日公開予定 | 詳細はこちら |
| 20 | Mistralモデルでの構築 | 学ぶ: Mistralファミリーのモデルの特徴と違い | 動画は近日公開予定 | 詳細はこちら |
| 21 | Metaモデルでの構築 | 学ぶ: Metaファミリーのモデルの特徴と違い | 動画は近日公開予定 | 詳細はこちら |
すべてのGitHub Actionsとワークフローを作成したJohn Azizに特別な感謝を。
Bernhard Merkleには、各レッスンの学習者体験とコード体験を向上させる重要な貢献をしていただきました。
私たちのチームは他にもコースを制作しています!ぜひご覧ください:
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