Skip to content

Latest commit

 

History

History
140 lines (101 loc) · 18.9 KB

File metadata and controls

140 lines (101 loc) · 18.9 KB

Generativ AI For Begyndere

21 Lektioner, der lærer dig alt, hvad du behøver for at begynde at bygge generative AI-applikationer

GitHub license GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

🌐 Flersproget support

Understøttet via GitHub Action (Automatisk & Altid Opdateret)

Fransk | Spansk | Tysk | Russisk | Arabisk | Persisk (Farsi) | Urdu | Kinesisk (Forenklet) | Kinesisk (Traditionelt, Macau) | Kinesisk (Traditionelt, Hong Kong) | Kinesisk (Traditionelt, Taiwan) | Japansk | Koreansk | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portugisisk (Portugal) | Portugisisk (Brasilien) | Italiensk | Litauisk | Polsk | Tyrkisk | Græsk | Thai | Svensk | Dansk | Norsk | Finsk | Hollandsk | Hebraisk | Vietnamesisk | Indonesisk | Malay | Tagalog (Filippinsk) | Swahili | Ungarsk | Tjekkisk | Slovakisk | Rumænsk | Bulgarsk | Serbisk (Kyrillisk) | Kroatisk | Slovensk | Ukrainsk | Burmesisk (Myanmar)

Generativ AI for Begyndere (Version 3) - Et Kursus

Lær det grundlæggende i at bygge generative AI-applikationer med vores omfattende kursus på 21 lektioner fra Microsoft Cloud Advocates.

🌱 Kom godt i gang

Dette kursus består af 21 lektioner. Hver lektion dækker et specifikt emne, så du kan starte, hvor du vil!

Lektionerne er enten "Lær"-lektioner, der forklarer et generativt AI-koncept, eller "Byg"-lektioner, der både forklarer et koncept og giver kodeeksempler i Python og TypeScript, når det er muligt.

For .NET-udviklere, tjek Generative AI for Beginners (.NET Edition)!

Hver lektion inkluderer også en "Fortsæt med at lære"-sektion med yderligere læringsværktøjer.

Hvad du behøver

For at køre koden i dette kursus kan du bruge enten:

Vi har oprettet en Kursusopsætning lektion for at hjælpe dig med at opsætte dit udviklingsmiljø.

Glem ikke at stjerne (🌟) dette repo for nemt at finde det senere.

🧠 Klar til at implementere?

Hvis du leder efter mere avancerede kodeeksempler, så tjek vores samling af generative AI-kodeeksempler i både Python og TypeScript.

🗣️ Mød andre lærende, få support

Deltag i vores officielle Azure AI Foundry Discord-server for at møde og netværke med andre lærende, der tager dette kursus, og få support.

Stil spørgsmål eller del produktfeedback i vores Azure AI Foundry Developer Forum på Github.

🚀 Bygger du en startup?

Besøg Microsoft for Startups for at finde ud af, hvordan du kan komme i gang med at bygge med Azure-kreditter i dag.

🙏 Vil du hjælpe?

Har du forslag eller fundet stavefejl eller kodefejl? Opret en issue eller Lav en pull request

📂 Hver lektion inkluderer:

  • En kort videointroduktion til emnet
  • En skriftlig lektion placeret i README
  • Python- og TypeScript-kodeeksempler, der understøtter Azure OpenAI og OpenAI API
  • Links til ekstra ressourcer for at fortsætte din læring

🗃️ Lektioner

# Lektionslink Beskrivelse Video Ekstra læring
00 Kursusopsætning Lær: Hvordan du opsætter dit udviklingsmiljø Video kommer snart Lær mere
01 Introduktion til Generativ AI og LLMs Lær: Forstå hvad generativ AI er, og hvordan store sprogmodeller (LLMs) fungerer. Video Lær mere
02 Udforskning og sammenligning af forskellige LLMs Lær: Hvordan du vælger den rigtige model til din brugssituation Video Lær mere
03 Brug af Generativ AI Ansvarligt Lær: Hvordan du bygger generative AI-applikationer ansvarligt Video Lær mere
04 Forståelse af Prompt Engineering Fundamentals Lær: Praktiske bedste praksisser inden for prompt engineering Video Lær mere
05 Oprettelse af Avancerede Prompts Lær: Hvordan du anvender teknikker inden for prompt engineering, der forbedrer resultatet af dine prompts. Video Lær mere
06 Byg tekstgenereringsapplikationer Byg: En tekstgenereringsapplikation ved hjælp af Azure OpenAI / OpenAI API Video Lær Mere
07 Byg chatapplikationer Byg: Teknikker til effektivt at bygge og integrere chatapplikationer. Video Lær Mere
08 Byg søgeapplikationer med vektordatabaser Byg: En søgeapplikation, der bruger embeddings til at søge efter data. Video Lær Mere
09 Byg billedgenereringsapplikationer Byg: En applikation til billedgenerering Video Lær Mere
10 Byg lavkode AI-applikationer Byg: En generativ AI-applikation ved hjælp af lavkodeværktøjer Video Lær Mere
11 Integrer eksterne applikationer med funktionkald Byg: Hvad er funktionkald og dets anvendelsesmuligheder for applikationer Video Lær Mere
12 Design UX til AI-applikationer Lær: Hvordan man anvender UX-designprincipper, når man udvikler generative AI-applikationer Video Lær Mere
13 Sikring af dine generative AI-applikationer Lær: Truslerne og risiciene for AI-systemer og metoder til at sikre disse systemer. Video Lær Mere
14 Livscyklussen for generative AI-applikationer Lær: Værktøjerne og metrikkerne til at administrere LLM-livscyklussen og LLMOps Video Lær Mere
15 Retrieval Augmented Generation (RAG) og vektordatabaser Byg: En applikation ved hjælp af en RAG-ramme til at hente embeddings fra en vektordatabase Video Lær Mere
16 Open Source-modeller og Hugging Face Byg: En applikation ved hjælp af open source-modeller tilgængelige på Hugging Face Video Lær Mere
17 AI-agenter Byg: En applikation ved hjælp af en AI-agentramme Video Lær Mere
18 Finjustering af LLM'er Lær: Hvad, hvorfor og hvordan man finjusterer LLM'er Video Lær Mere
19 Byg med SLM'er Lær: Fordelene ved at bygge med små sproglige modeller Video Kommer Snart Lær Mere
20 Byg med Mistral-modeller Lær: Funktionerne og forskellene ved Mistral-familien af modeller Video Kommer Snart Lær Mere
21 Byg med Meta-modeller Lær: Funktionerne og forskellene ved Meta-familien af modeller Video Kommer Snart Lær Mere

🌟 Speciel tak

Speciel tak til John Aziz for at skabe alle GitHub Actions og workflows

Bernhard Merkle for at yde vigtige bidrag til hver lektion for at forbedre lærings- og kodeoplevelsen.

🎒 Andre kurser

Vores team producerer andre kurser! Tjek:


Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi bestræber os på nøjagtighed, skal du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det originale dokument på dets oprindelige sprog bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse.