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 Lokal?
Repositori ini merangkumi 50+ terjemahan bahasa yang meningkatkan saiz muat turun dengan ketara. 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 lengkap 21 pelajaran oleh Microsoft Cloud Advocates.
Kursus ini mempunyai 21 pelajaran. Setiap pelajaran merangkumi topik tersendiri, jadi mulakan di mana sahaja yang anda suka!
Pelajaran dilabelkan sebagai pelajaran "Belajar" yang menerangkan konsep Generative AI atau pelajaran "Bina" yang menerangkan konsep dan contoh kod dalam Python dan TypeScript apabila boleh.
Untuk Pembangun .NET semak Generative AI untuk Pemula (Edisi .NET)!
Setiap pelajaran juga termasuk bahagian "Terus Belajar" dengan alat pembelajaran tambahan.
-
Perkhidmatan Azure OpenAI - Pelajaran: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Pelajaran: "githubmodels"
-
OpenAI API - Pelajaran: "oai-assignment"
-
Pengetahuan asas tentang 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 Persediaan Kursus untuk membantu anda menyediakan persekitaran pembangunan anda.
Jangan lupa untuk berikan bintang (🌟) pada repo ini supaya lebih mudah dicari kemudian.
Jika anda mencari contoh kod yang lebih canggih, semak koleksi kami contoh Kod Generative AI dalam Python dan TypeScript.
Sertai pelayan Discord rasmi Azure AI Foundry untuk bertemu dan berjejaring dengan pelajar lain yang mengambil kursus ini serta mendapatkan sokongan.
Ajukan soalan atau kongsi maklum balas produk di Forum Pembangun Azure AI Foundry di Github.
Lawati Microsoft untuk Startups untuk mengetahui cara mula membina dengan kredit Azure hari ini.
Adakah anda mempunyai cadangan atau menemui kesilapan ejaan atau kod? Laporkan isu atau Buat pull request
- Pengenalan video ringkas kepada topik
- Pelajaran bertulis yang terdapat dalam README
- Contoh kod Python dan TypeScript yang menyokong Azure OpenAI dan OpenAI API
- Pautan kepada sumber tambahan untuk meneruskan pembelajaran anda
| # | Pautan Pelajaran | Penerangan | Video | Pembelajaran Tambahan |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Persediaan Kursus | Belajar: Cara Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 01 | Pengenalan kepada Generative AI dan LLMs | Belajar: Memahami apa itu Generative AI dan bagaimana Model Bahasa Besar (LLMs) berfungsi | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 02 | Meneroka dan membandingkan pelbagai LLMs | Belajar: Cara memilih model yang betul untuk kes penggunaan anda | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 03 | Menggunakan Generative AI Secara Bertanggungjawab | Belajar: Cara membina Aplikasi Generative AI secara bertanggungjawab | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 04 | Memahami Asas Kejuruteraan Prompt | Belajar: Amalan Terbaik Kejuruteraan Prompt secara Praktikal | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 05 | Mencipta Prompt Advanced | Belajar: Cara menggunakan teknik kejuruteraan prompt yang meningkatkan hasil prompt anda. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 06 | Membangunkan Aplikasi Penjanaan Teks | Membangun: Aplikasi penjanaan teks menggunakan Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 07 | Membangunkan Aplikasi Chat | Membangun: Teknik untuk membina dan mengintegrasikan aplikasi chat dengan cekap. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 08 | Membangunkan Aplikasi Carian Dengan Pangkalan Data Vektor | Membangun: Aplikasi carian yang menggunakan Embeddings untuk mencari data. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 09 | Membangunkan Aplikasi Penjanaan Imej | Membangun: Aplikasi penjanaan imej | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 10 | Membangunkan Aplikasi AI Kod Rendah | Membangun: Aplikasi AI Generatif menggunakan alat Kod Rendah | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 11 | Mengintegrasikan Aplikasi Luaran dengan Panggilan Fungsi | Membangun: Apa itu panggilan fungsi dan kegunaannya untuk aplikasi | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 12 | Mereka Bentuk UX untuk Aplikasi AI | Belajar: Cara menerapkan prinsip reka bentuk UX ketika membangun Aplikasi AI Generatif | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 13 | Mengamankan Aplikasi AI Generatif Anda | Belajar: Ancaman dan risiko kepada sistem AI serta cara mengamankan sistem ini. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 14 | Kitaran Hayat Aplikasi AI Generatif | Belajar: Alat dan metric untuk menguruskan Kitaran Hayat LLM dan LLMOps | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 15 | Penjanaan yang Diperkuatkan dengan Pengambilan (RAG) dan Pangkalan Data Vektor | Membangun: Aplikasi menggunakan Rangka Kerja RAG untuk mengambil embeddings dari Pangkalan Data Vektor | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 16 | Model Sumber Terbuka dan Hugging Face | Membangun: Aplikasi menggunakan model sumber terbuka yang tersedia di Hugging Face | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 17 | Ejen AI | Membangun: Aplikasi menggunakan Rangka Kerja Ejen AI | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 18 | Fine-Tuning LLMs | Belajar: Apa, mengapa dan bagaimana melakukan fine-tuning pada LLMs | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 19 | Membangunkan dengan SLMs | Belajar: Manfaat membina dengan Model Bahasa Kecil | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 20 | Membangunkan dengan Model Mistral | Belajar: Ciri-ciri dan perbezaan Model Keluarga Mistral | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 21 | Membangunkan dengan Model Meta | Belajar: Ciri-ciri dan perbezaan Model Keluarga Meta | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
Ucapan terima kasih istimewa kepada John Aziz kerana mencipta semua Tindakan dan aliran kerja GitHub
Bernhard Merkle kerana membuat sumbangan utama kepada setiap pelajaran untuk memperbaiki pengalaman pembelajar dan kod.
Pasukan kami menghasilkan 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 pertanyaan tentang membina aplikasi AI. Sertailah pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan mengenai MCP. Ia adalah komuniti yang menyokong di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi secara bebas.
Jika anda mempunyai maklum balas produk atau ralat semasa membina sila lawati:
Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil 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.