Skip to content

Latest commit

 

History

History
140 lines (101 loc) · 19.5 KB

File metadata and controls

140 lines (101 loc) · 19.5 KB

Generatív AI kezdőknek

21 lecke, amely megtanít mindent, amit tudnod kell a Generatív AI alkalmazások fejlesztésének elkezdéséhez

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

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

🌐 Többnyelvű támogatás

GitHub Action által támogatott (Automatikus és mindig naprakész)

Francia | Spanyol | Német | Orosz | Arab | Perzsa (Farsi) | Urdu | Kínai (Egyszerűsített) | Kínai (Hagyományos, Makaó) | Kínai (Hagyományos, Hongkong) | Kínai (Hagyományos, Tajvan) | Japán | Koreai | Hindi | Bengáli | Maráthi | Nepáli | Pandzsábi (Gurmukhi) | Portugál (Portugália) | Portugál (Brazília) | Olasz | Litván | Lengyel | Török | Görög | Thai | Svéd | Dán | Norvég | Finn | Holland | Héber | Vietnámi | Indonéz | Maláj | Tagalog (Filippínó) | Szuahéli | Magyar | Cseh | Szlovák | Román | Bolgár | Szerb (Cirill) | Horvát | Szlovén | Ukrán | Burmai (Mianmar)

Generatív AI kezdőknek (3. verzió) - Egy kurzus

Tanuld meg a Generatív AI alkalmazások fejlesztésének alapjait a Microsoft Cloud Advocates 21 leckéből álló átfogó kurzusával.

🌱 Első lépések

Ez a kurzus 21 leckéből áll. Minden lecke egy-egy témát fed le, így kezdhetsz bárhol, ahol szeretnél!

A leckék "Tanulj" típusúak, amelyek egy Generatív AI koncepciót magyaráznak, vagy "Építs" típusúak, amelyek egy koncepciót és kódpéldákat magyaráznak Python és TypeScript nyelven, amikor lehetséges.

.NET fejlesztőknek ajánljuk a Generatív AI kezdőknek (.NET kiadás) kurzust!

Minden lecke tartalmaz egy "Továbbtanulás" szekciót további tanulási eszközökkel.

Amire szükséged lesz

A kurzus kódjának futtatásához használhatod:

Készítettünk egy Kurzus beállítása leckét, hogy segítsünk a fejlesztési környezet beállításában.

Ne felejtsd el csillagozni (🌟) ezt a repót, hogy később könnyebben megtaláld.

🧠 Készen állsz a telepítésre?

Ha fejlettebb kódmintákat keresel, nézd meg a Generatív AI kódminták gyűjteményét Python és TypeScript nyelven.

🗣️ Találkozz más tanulókkal, kérj segítséget

Csatlakozz az Azure AI Foundry hivatalos Discord szerveréhez, hogy találkozz és kapcsolatba lépj más tanulókkal, akik ezt a kurzust végzik, és kérj segítséget.

Tegyél fel kérdéseket vagy ossz meg termék visszajelzéseket az Azure AI Foundry fejlesztői fórumon a Githubon.

🚀 Startupot építesz?

Látogass el a Microsoft for Startups oldalra, hogy megtudd, hogyan kezdhetsz el építkezni Azure kreditekkel.

🙏 Szeretnél segíteni?

Van javaslatod vagy találtál helyesírási vagy kódhibát? Nyiss egy hibajegyet vagy Hozz létre egy pull requestet

📂 Minden lecke tartalmaz:

  • Egy rövid videós bevezetőt a témához
  • Egy írott leckét a README-ben
  • Python és TypeScript kódmintákat, amelyek támogatják az Azure OpenAI-t és az OpenAI API-t
  • Linkeket további tanulási forrásokhoz

🗃️ Leckék

# Lecke linkje Leírás Videó További tanulás
00 Kurzus beállítása Tanulj: Hogyan állítsd be a fejlesztési környezeted Videó hamarosan További tanulás
01 Bevezetés a Generatív AI-ba és LLM-ekbe Tanulj: Megérteni, mi az a Generatív AI és hogyan működnek a Nagy Nyelvi Modellek (LLM-ek). Videó További tanulás
02 Különböző LLM-ek felfedezése és összehasonlítása Tanulj: Hogyan válaszd ki a megfelelő modellt az esetedhez Videó További tanulás
03 Generatív AI felelősségteljes használata Tanulj: Hogyan építs felelősségteljes Generatív AI alkalmazásokat Videó További tanulás
04 Prompt Engineering alapjainak megértése Tanulj: Gyakorlati Prompt Engineering legjobb gyakorlatok Videó További tanulás
05 Haladó promptok létrehozása Tanulj: Hogyan alkalmazz prompt engineering technikákat, amelyek javítják a promptok eredményét. Videó További tanulás
06 Szöveggeneráló alkalmazások építése Építés: Szöveggeneráló alkalmazás Azure OpenAI / OpenAI API használatával Videó További információ
07 Csevegőalkalmazások építése Építés: Hatékony csevegőalkalmazások fejlesztésének és integrálásának technikái Videó További információ
08 Keresőalkalmazások építése vektoralapú adatbázisokkal Építés: Keresőalkalmazás, amely beágyazásokat használ az adatok kereséséhez Videó További információ
09 Képgeneráló alkalmazások építése Építés: Képgeneráló alkalmazás Videó További információ
10 Low Code AI alkalmazások építése Építés: Generatív AI alkalmazás Low Code eszközök használatával Videó További információ
11 Külső alkalmazások integrálása funkcióhívással Építés: Mi az a funkcióhívás, és hogyan használható alkalmazásokban Videó További információ
12 UX tervezése AI alkalmazásokhoz Tanulás: Hogyan alkalmazzuk az UX tervezési elveket generatív AI alkalmazások fejlesztésekor Videó További információ
13 Generatív AI alkalmazások biztonságossá tétele Tanulás: Az AI rendszereket fenyegető kockázatok és ezek biztonságossá tételének módszerei Videó További információ
14 A generatív AI alkalmazások életciklusa Tanulás: Az LLM életciklusának és LLMOps kezeléséhez szükséges eszközök és metrikák Videó További információ
15 Retrieval Augmented Generation (RAG) és vektoralapú adatbázisok Építés: Alkalmazás RAG keretrendszer használatával, amely beágyazásokat nyer ki vektoralapú adatbázisokból Videó További információ
16 Nyílt forráskódú modellek és Hugging Face Építés: Alkalmazás nyílt forráskódú modellek használatával, amelyek elérhetők a Hugging Face-en Videó További információ
17 AI ügynökök Építés: Alkalmazás AI ügynök keretrendszer használatával Videó További információ
18 LLM-ek finomhangolása Tanulás: Miért, hogyan és mikor érdemes finomhangolni az LLM-eket Videó További információ
19 SLM-ekkel való építés Tanulás: Az SLM-ekkel való építés előnyei Videó hamarosan További információ
20 Mistral modellekkel való építés Tanulás: A Mistral modellcsalád jellemzői és különbségei Videó hamarosan További információ
21 Meta modellekkel való építés Tanulás: A Meta modellcsalád jellemzői és különbségei Videó hamarosan További információ

🌟 Külön köszönet

Külön köszönet John Aziz számára, aki elkészítette az összes GitHub Actiont és munkafolyamatot.

Bernhard Merkle számára, aki minden leckéhez kulcsfontosságú hozzájárulásokat tett, hogy javítsa a tanulási és kódolási élményt.

🎒 Egyéb kurzusok

Csapatunk más kurzusokat is készít! Nézd meg:


Felelősségkizárás:
Ez a dokumentum az Co-op Translator AI fordítási szolgáltatás segítségével készült. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt a professzionális, emberi fordítás igénybevétele. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.