21 уроків, які навчають всьому, що потрібно знати для початку створення додатків генеративного штучного інтелекту
Арабська | Бенгальська | Болгарська | Бірманська (М’янма) | Китайська (спрощена) | Китайська (традиційна, Гонконг) | Китайська (традиційна, Макао) | Китайська (традиційна, Тайвань) | Хорватська | Чеська | Данська | Голландська | Естонська | Фінська | Французька | Німецька | Грецька | Іврит | Хінді | Угорська | Індонезійська | Італійська | Японська | Каннада | Корейська | Литовська | Малайська | Малаялам | Маратхі | Непальська | Нігерійський підіжн | Норвезька | Перська (фарсі) | Польська | Португальська (Бразилія) | Португальська (Португалія) | Пенджабі (Гурмухі) | Румунська | Російська | Сербська (кирилиця) | Словацька | Словенська | Іспанська | Суахілі | Шведська | Тагалог (філіппінська) | Тамільська | Телугу | Тайська | Турецька | Українська | Урду | В’єтнамська
Віддаєте перевагу клонувати локально?
Цей репозиторій містить понад 50 мовних перекладів, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте 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'Це дасть вам все необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.
Вивчайте основи створення додатків генеративного штучного інтелекту з нашим комплексним курсом з 21 уроку від Microsoft Cloud Advocates.
Цей курс має 21 урок. Кожен урок охоплює окрему тему, тож починайте з будь-якого, який вам до вподоби!
Уроки поділені на "Вивчити" – уроки, що пояснюють концепції генеративного ШІ, та "Створити" – уроки, що пояснюють концепції з кодом прикладів на Python і TypeScript (де можливо).
Для розробників .NET подивіться Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Кожен урок також містить розділ "Продовжуйте вчитися" з додатковими навчальними матеріалами.
-
Azure OpenAI Service – Уроки: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog – Уроки: "githubmodels"
-
OpenAI API – Уроки: "oai-assignment"
-
Базові знання Python або TypeScript будуть корисними – *Для абсолютних початківців є ці курси Python та TypeScript
-
Обліковий запис GitHub для форкування цього репозиторію у свій акаунт GitHub
Ми створили урок Налаштування курсу, який допоможе вам налаштувати середовище розробки.
Не забудьте відзначити зірочкою (🌟) цей репозиторій, щоб потім легше його знаходити.
Якщо ви шукаєте більш просунуті приклади коду, перегляньте нашу колекцію прикладів коду генеративного ШІ як на Python, так і на TypeScript.
Приєднуйтесь до нашого офіційного Discord-серверу Azure AI Foundry, щоб спілкуватися та знайомитися з іншими учнями, які проходять цей курс, та отримувати підтримку.
Задавайте питання або діліться зворотним зв’язком про продукти на нашому форуми розробників Azure AI Foundry на Github.
Відвідайте Microsoft for Startups, щоб дізнатися, як почати будувати з Azure-кредитами сьогодні.
Маєте пропозиції або знайшли помилки у написанні чи коді? Створіть issue або відкрийте pull request.
- Коротке відео-вступ до теми
- Писемний урок у README
- Приклади коду на Python та TypeScript з підтримкою Azure OpenAI та OpenAI API
- Посилання на додаткові ресурси для подальшого вивчення
| # | Посилання на урок | Опис | Відео | Додаткове навчання |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Налаштування курсу | Вивчити: Як налаштувати середовище розробки | Відео незабаром | Дізнатись більше |
| 01 | Вступ до генеративного ШІ та великих мовних моделей (LLMs) | Вивчити: Розуміння, що таке генеративний ШІ та як працюють великі мовні моделі (LLMs) | Відео | Дізнатись більше |
| 02 | Дослідження та порівняння різних великих мовних моделей (LLMs) | Вивчити: Як вибрати правильну модель для вашого випадку використання | Відео | Дізнатись більше |
| 03 | Відповідальне використання генеративного ШІ | Вивчити: Як відповідально створювати додатки генеративного ШІ | Відео | Дізнатись більше |
| 04 | Розуміння основ інженерії підказок | Вивчіть: Практичні найкращі практики інженерії підказок | Відео | Дізнатись більше |
| 05 | Створення розширених підказок | Вивчіть: Як застосовувати техніки інженерії підказок для покращення результатів ваших підказок | Відео | Дізнатись більше |
| 06 | Створення застосунків для генерації тексту | Створіть: Застосунок для генерації тексту з використанням Azure OpenAI / OpenAI API | Відео | Дізнатись більше |
| 07 | Створення чат-застосунків | Створіть: Методи ефективного створення та інтеграції чат-застосунків. | Відео | Дізнатись більше |
| 08 | Створення пошукових застосунків з векторними базами даних | Створіть: Пошуковий застосунок, який використовує Embeddings для пошуку даних. | Відео | Дізнатись більше |
| 09 | Створення застосунків для генерації зображень | Створіть: Застосунок для генерації зображень | Відео | Дізнатись більше |
| 10 | Створення AI-застосунків з низьким кодом | Створіть: Застосунок Generative AI за допомогою інструментів низького коду | Відео | Дізнатись більше |
| 11 | Інтеграція зовнішніх застосунків з викликом функцій | Створіть: Що таке виклик функцій та його випадки використання для застосунків | Відео | Дізнатись більше |
| 12 | Проєктування UX для AI-застосунків | Вивчіть: Як застосовувати принципи дизайну UX при розробці Generative AI застосунків | Відео | Дізнатись більше |
| 13 | Захист ваших Generative AI застосунків | Вивчіть: Загрози і ризики для AI систем і методи їх захисту | Відео | Дізнатись більше |
| 14 | Життєвий цикл Generative AI застосунку | Вивчіть: Інструменти та метрики для керування життєвим циклом LLM і LLMOps | Відео | Дізнатись більше |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) та векторні бази даних | Створіть: Застосунок з використанням RAG Framework для вибірки embeddings з векторних баз даних | Відео | Дізнатись більше |
| 16 | Відкриті моделі та Hugging Face | Створіть: Застосунок з використанням моделей з відкритим кодом, доступних на Hugging Face | Відео | Дізнатись більше |
| 17 | AI агенти | Створіть: Застосунок з використанням AI Agent Framework | Відео | Дізнатись більше |
| 18 | Тонке налаштування LLM | Вивчіть: Що, чому і як налаштовувати LLM | Відео | Дізнатись більше |
| 19 | Створення з SLM | Вивчіть: Переваги використання моделей малого розміру | Незабаром відео | Дізнатись більше |
| 20 | Створення з моделями Mistral | Вивчіть: Особливості та відмінності моделей сімейства Mistral | Незабаром відео | Дізнатись більше |
| 21 | Створення з моделями Meta | Вивчіть: Особливості та відмінності моделей сімейства Meta | Незабаром відео | Дізнатись більше |
Особлива подяка John Aziz за створення всіх GitHub Actions і workflow
Bernhard Merkle за ключовий внесок у кожен урок для покращення досвіду навчання та коду.
Наша команда створює й інші курси! Ознайомтесь:
-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}
Якщо ви застрягли або маєте будь-які питання щодо створення AI-додатків. Приєднуйтесь до колег-навчальників та досвідчених розробників у обговореннях про MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання вільно діляться.
Якщо у вас є відгуки про продукт або помилки під час розробки, відвідайте:
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендовано звертатися до професійного перекладу, виконаного людиною. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.