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Lernen Sie die Grundlagen des Aufbaus generativer KI-Anwendungen mit unserem umfassenden 21-Lektionen-Kurs von Microsoft Cloud Advocates.
Dieser Kurs besteht aus 21 Lektionen. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, beginnen Sie also dort, wo Sie möchten!
Die Lektionen sind entweder als "Learn"-Lektionen gekennzeichnet, die ein Konzept der generativen KI erklären, oder als "Build"-Lektionen, die ein Konzept und Codebeispiele sowohl in Python als auch in TypeScript erläutern, wenn möglich.
Für .NET-Entwickler siehe Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Jede Lektion enthält außerdem einen Abschnitt "Weiterlernen" mit zusätzlichen Lernwerkzeugen.
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Azure OpenAI Service - Lektionen: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - Lektionen: "githubmodels"
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OpenAI API - Lektionen: "oai-assignment"
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Grundkenntnisse in Python oder TypeScript sind hilfreich - *Für absolute Anfänger sehen Sie sich diese Python und TypeScript Kurse an
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Ein GitHub-Konto, um dieses gesamte Repository zu forken und in Ihr eigenes GitHub-Konto zu übernehmen
Wir haben eine Kurs-Einrichtung Lektion erstellt, um Ihnen beim Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung zu helfen.
Vergessen Sie nicht, dieses Repo zu starren (🌟), damit Sie es später leichter wiederfinden.
Wenn Sie nach fortgeschritteneren Codebeispielen suchen, sehen Sie sich unsere Sammlung von generativen KI-Codebeispielen in Python und TypeScript an.
Treten Sie unserem offiziellen Azure AI Foundry Discord-Server bei, um andere Lernende zu treffen, die diesen Kurs absolvieren, und um Unterstützung zu erhalten.
Stellen Sie Fragen oder teilen Sie Produktfeedback in unserem Azure AI Foundry Developer Forum auf Github.
Besuchen Sie Microsoft for Startups, um zu erfahren, wie Sie noch heute mit Azure-Guthaben mit dem Aufbau beginnen können.
Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Melden Sie ein Problem oder Erstellen Sie einen Pull Request
- Eine kurze Videoeinführung in das Thema
- Eine schriftliche Lektion im README
- Python- und TypeScript-Codebeispiele, die Azure OpenAI und OpenAI API unterstützen
- Links zu zusätzlichen Ressourcen, um Ihr Lernen fortzusetzen
| # | Lektionslink | Beschreibung | Video | Zusätzliches Lernen |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Kurs-Einrichtung | Lernen: Wie man die Entwicklungsumgebung einrichtet | Video demnächst verfügbar | Mehr erfahren |
| 01 | Einführung in Generative KI und LLMs | Lernen: Verständnis was Generative KI ist und wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren | Video | Mehr erfahren |
| 02 | Erkunden und Vergleichen verschiedener LLMs | Lernen: Wie man das richtige Modell für den Anwendungsfall auswählt | Video | Mehr erfahren |
| 03 | Generative KI verantwortungsbewusst nutzen | Lernen: Wie man generative KI-Anwendungen verantwortungsbewusst entwickelt | Video | Mehr erfahren |
| 04 | Grundlagen des Prompt Engineerings verstehen | Lernen: Praktische Best Practices im Prompt Engineering | Video | Mehr erfahren |
| 05 | Erstellen fortgeschrittener Prompts | Lernen: Wie man Prompt-Engineering-Techniken anwendet, die das Ergebnis der Prompts verbessern. | Video | Mehr erfahren |
| 06 | Erstellen von Textgenerierungsanwendungen | Bauen: Eine Textgenerierungs-App mit Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Mehr erfahren |
| 07 | Erstellen von Chat-Anwendungen | Bauen: Techniken zum effizienten Erstellen und Integrieren von Chat-Anwendungen. | Video | Mehr erfahren |
| 08 | Erstellen von Such-Apps mit Vektor-Datenbanken | Bauen: Eine Suchanwendung, die Embeddings zur Datensuche verwendet. | Video | Mehr erfahren |
| 09 | Erstellen von Bildgenerierungsanwendungen | Bauen: Eine Bildgenerierungsanwendung | Video | Mehr erfahren |
| 10 | Erstellen von Low-Code-KI-Anwendungen | Bauen: Eine generative KI-Anwendung mit Low-Code-Tools | Video | Mehr erfahren |
| 11 | Integration externer Anwendungen mit Funktionsaufrufen | Bauen: Was Funktionsaufrufe sind und wie sie in Anwendungen verwendet werden | Video | Mehr erfahren |
| 12 | UX-Design für KI-Anwendungen entwerfen | Lernen: Wie man UX-Design-Prinzipien bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen anwendet | Video | Mehr erfahren |
| 13 | Absicherung Ihrer generativen KI-Anwendungen | Lernen: Die Bedrohungen und Risiken für KI-Systeme und Methoden zu deren Absicherung | Video | Mehr erfahren |
| 14 | Der Lebenszyklus generativer KI-Anwendungen | Lernen: Die Werkzeuge und Metriken zur Verwaltung des LLM-Lebenszyklus und LLMOps | Video | Mehr erfahren |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) und Vektor-Datenbanken | Bauen: Eine Anwendung mit einem RAG-Framework zur Abfrage von Embeddings aus Vektor-Datenbanken | Video | Mehr erfahren |
| 16 | Open-Source-Modelle und Hugging Face | Bauen: Eine Anwendung mit Open-Source-Modellen, die auf Hugging Face verfügbar sind | Video | Mehr erfahren |
| 17 | KI-Agenten | Bauen: Eine Anwendung mit einem KI-Agenten-Framework | Video | Mehr erfahren |
| 18 | Feinabstimmung von LLMs | Lernen: Das Was, Warum und Wie der Feinabstimmung von LLMs | Video | Mehr erfahren |
| 19 | Erstellen mit SLMs | Lernen: Die Vorteile des Erstellens mit Small Language Models | Video kommt bald | Mehr erfahren |
| 20 | Erstellen mit Mistral-Modellen | Lernen: Die Eigenschaften und Unterschiede der Mistral-Familienmodelle | Video kommt bald | Mehr erfahren |
| 21 | Erstellen mit Meta-Modellen | Lernen: Die Eigenschaften und Unterschiede der Meta-Familienmodelle | Video kommt bald | Mehr erfahren |
Besonderer Dank an John Aziz für die Erstellung aller GitHub Actions und Workflows
Bernhard Merkle für seine wichtigen Beiträge zu jeder Lektion, um das Lernerlebnis und den Umgang mit Code zu verbessern.
Unser Team bietet weitere Kurse an! Schaut euch an:
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