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 | 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
Lebih suka Klon Secara Tempatan?
Repositori ini merangkumi lebih 50+ terjemahan bahasa yang secara signifikan meningkatkan saiz muat turun. Untuk klon tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout:
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'Ini memberikan anda segala yang anda perlukan untuk menyelesaikan kursus dengan muat turun yang jauh lebih pantas.
Pelajari asas-asas membina aplikasi Generative AI dengan kursus komprehensif 21 pelajaran oleh Microsoft Cloud Advocates.
Kursus ini mempunyai 21 pelajaran. Setiap pelajaran merangkumi topik tersendiri, jadi mulailah dari mana-mana sahaja yang anda suka!
Pelajaran dilabel sama ada sebagai pelajaran "Learn" yang menerangkan konsep Generative AI atau pelajaran "Build" yang menerangkan konsep dan contoh kod dalam Python dan TypeScript apabila boleh.
Untuk Pembangun .NET, lihat Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Setiap pelajaran juga termasuk bahagian "Keep Learning" dengan alat pembelajaran tambahan.
-
Azure OpenAI Service - Pelajaran: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Pelajaran: "githubmodels"
-
OpenAI API - Pelajaran: "oai-assignment"
-
Pengetahuan asas Python atau TypeScript adalah membantu - *Untuk pemula mutlak, lihat kursus Python dan TypeScript
-
Akaun GitHub untuk fork seluruh repo ini ke akaun GitHub anda sendiri
Kami telah mencipta pelajaran Course Setup untuk membantu anda menyediakan persekitaran pembangunan anda.
Jangan lupa untuk berbintang (🌟) repo ini supaya mudah ditemukan kemudian.
Jika anda mencari contoh kod yang lebih maju, lihat koleksi kami Generative AI Code Samples dalam kedua-dua Python dan TypeScript.
Sertai pelayan Discord rasmi Azure AI Foundry untuk bertemu dan berjejaring dengan pelajar lain yang mengambil kursus ini dan mendapatkan sokongan.
Ajukan soalan atau kongsi maklum balas produk di Azure AI Foundry Developer Forum di Github.
Lawati Microsoft for Startups untuk mengetahui cara memulakan pembangunan dengan kredit Azure hari ini.
Ada cadangan atau terjumpa kesilapan ejaan atau kod? Lapor isu atau Buat permintaan tarik
- Pengenalan video pendek mengenai topik
- Pelajaran bertulis yang terletak dalam README
- Contoh kod Python dan TypeScript yang menyokong Azure OpenAI dan OpenAI API
- Pautan ke sumber tambahan untuk meneruskan pembelajaran anda
| # | Pautan Pelajaran | Penerangan | Video | Pembelajaran Tambahan |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Penetapan Kursus | Belajar: Cara Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 01 | Pengenalan kepada Generative AI dan LLM | Belajar: Memahami apa itu Generative AI dan bagaimana Large Language Models (LLM) berfungsi. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 02 | Meneroka dan membandingkan pelbagai LLM | Belajar: Bagaimana memilih model yang tepat untuk kes penggunaan anda | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 03 | Menggunakan Generative AI dengan Bertanggungjawab | Belajar: Cara membina Aplikasi Generative AI dengan bertanggungjawab | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 04 | Memahami Asas-Asas Kejuruteraan Prompt | Belajar: Praktik Terbaik Kejuruteraan Prompt secara langsung | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 05 | Mewujudkan Prompts Lanjutan | Belajar: Cara menggunakan teknik kejuruteraan prompt yang meningkatkan hasil prompts anda. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 06 | Membina Aplikasi Penjanaan Teks | Bina: Aplikasi penjanaan teks menggunakan Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 07 | Membina Aplikasi Sembang | Bina: Teknik untuk membina dan mengintegrasikan aplikasi sembang dengan cekap. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 08 | Membina Aplikasi Carian dengan Pangkalan Data Vektor | Bina: Aplikasi carian yang menggunakan Embeddings untuk mencari data. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 09 | Membina Aplikasi Penjanaan Imej | Bina: Aplikasi penjanaan imej | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 10 | Membina Aplikasi AI Kod Rendah | Bina: Aplikasi AI Generatif menggunakan alat Kod Rendah | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 11 | Mengintegrasi Aplikasi Luaran dengan Panggilan Fungsi | Bina: Apa itu panggilan fungsi dan kegunaannya untuk aplikasi | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 12 | Mereka Bentuk UX untuk Aplikasi AI | Belajar: Cara menggunakan prinsip reka bentuk UX semasa membangunkan Aplikasi AI Generatif | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 13 | Mengamankan Aplikasi AI Generatif Anda | Belajar: Ancaman dan risiko terhadap sistem AI serta kaedah untuk mengamankan sistem ini. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 14 | Kitaran Hayat Aplikasi AI Generatif | Belajar: Alat dan metrik untuk menguruskan Kitaran Hayat LLM dan LLMOps | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 15 | Generation Bertambah Dengan Pemungutan Semula (RAG) dan Pangkalan Data Vektor | Bina: Aplikasi menggunakan Rangka Kerja RAG untuk memungut embeddings dari Pangkalan Data Vektor | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 16 | Model Sumber Terbuka dan Hugging Face | Bina: Aplikasi menggunakan model sumber terbuka yang tersedia di Hugging Face | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 17 | Ejen AI | Bina: Aplikasi menggunakan Rangka Kerja Ejen AI | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 18 | Melaras LLMs | Belajar: Apa, mengapa dan bagaimana melaras LLM | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 19 | Membina dengan SLMs | Belajar: Manfaat membina dengan Model Bahasa Kecil | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 20 | Membina dengan Model Mistral | Belajar: Ciri-ciri dan perbezaan Model Keluarga Mistral | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 21 | Membina dengan Model Meta | Belajar: Ciri-ciri dan perbezaan Model Keluarga Meta | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
Terima kasih khas kepada John Aziz kerana mencipta semua GitHub Actions dan workflow
Bernhard Merkle kerana memberikan sumbangan utama kepada setiap pelajaran untuk memperbaiki pengalaman pembelajar dan kod.
Pasukan kami menghasilkan kursus-kursus lain! Lihat:
-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}
Jika anda tersekat atau mempunyai sebarang soalan tentang membina aplikasi AI. Sertai pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan tentang MCP. Ia adalah komuniti yang menyokong di mana soalan dialu-alukan dan ilmu dikongsi dengan bebas.
Jika anda mempunyai maklum balas produk atau ralat semasa membina lawati:
Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila maklum bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang sahih. Untuk maklumat penting, terjemahan profesional oleh manusia adalah disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.