21 Lektionen, die alles vermitteln, was Sie wissen müssen, um mit dem Aufbau von Generativen KI-Anwendungen zu beginnen
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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"So erhalten Sie alles, was Sie benötigen, um den Kurs mit einem deutlich schnelleren Download abzuschließen.
Lernen Sie die Grundlagen des Aufbaus von Generativen KI-Anwendungen mit unserem umfassenden 21-Lektionen-Kurs von Microsoft Cloud Advocates.
Dieser Kurs umfasst 21 Lektionen. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, beginnen Sie also, wo Sie möchten!
Lektionen sind entweder als „Lernen“-Lektionen gekennzeichnet, die ein Konzept der Generativen KI erklären, oder als „Bauen“-Lektionen, die ein Konzept und Codebeispiele in jeweils Python und TypeScript erklären, wenn möglich.
Für .NET-Entwickler empfehlen wir Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Jede Lektion enthält außerdem einen Abschnitt „Weiterlernen“ mit zusätzlichen Lernressourcen.
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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 schauen Sie sich diese Python und TypeScript Kurse an
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Wir haben eine Kurs-Einrichtung-Lektion erstellt, die Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung hilft.
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Wenn Sie nach fortgeschritteneren Codebeispielen suchen, sehen Sie sich unsere Sammlung von Generative AI Code Samples in sowohl Python als auch TypeScript an.
Treffen Sie andere Lernende, die diesen Kurs machen, und erhalten Sie Unterstützung auf unserem offiziellen Azure AI Foundry Discord-Server.
Stellen Sie Fragen oder geben Sie Produkt-Feedback in unserem Azure AI Foundry Developer Forum auf Github ab.
Besuchen Sie Microsoft for Startups, um herauszufinden, wie Sie heute mit Azure-Guthaben zu bauen beginnen können.
Haben Sie Vorschläge oder Fehler bei Rechtschreibung oder Code gefunden? Eröffnen Sie ein Issue oder Erstellen Sie einen Pull Request
- Eine kurze Videoeinführung in das Thema
- Eine schriftliche Lektion im README
- Python- und TypeScript-Codebeispiele zur Unterstützung von Azure OpenAI und OpenAI API
- Links zu zusätzlichen Ressourcen für Ihr weiterführendes Lernen
| # | Lektionslink | Beschreibung | Video | Zusätzliches Lernen |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Kurseinrichtung | Lernen: Wie Sie Ihre Entwicklungsumgebung einrichten | Video folgt in Kürze | Mehr Lernen |
| 01 | Einführung in Generative KI und LLMs | Lernen: Verstehen, was Generative KI ist und wie Große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren. | Video | Mehr Lernen |
| 02 | Erkundung und Vergleich verschiedener LLMs | Lernen: Wie Sie das richtige Modell für Ihren Anwendungsfall auswählen | Video | Mehr Lernen |
| 03 | Verantwortungsvoller Einsatz von Generative KI | Lernen: Wie man Generative KI-Anwendungen verantwortungsvoll erstellt | Video | Mehr Lernen |
| 04 | Grundlagen der Prompt-Entwicklung 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 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 Suchanwendungen mit Vektordatenbanken | Bauen: Eine Suchanwendung, die Einbettungen für die 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 Function Calling | Bauen: Was Function Calling ist und seine Anwendungsfälle für Anwendungen | Video | Mehr erfahren |
| 12 | UX für KI-Anwendungen gestalten | Lernen: Wie man UX-Designprinzipien bei der Entwicklung Generativer KI-Anwendungen anwendet | Video | Mehr erfahren |
| 13 | Sichern Ihrer Generativen KI-Anwendungen | Lernen: Die Bedrohungen und Risiken für KI-Systeme sowie Methoden zum Sichern dieser Systeme | Video | Mehr erfahren |
| 14 | Der Lebenszyklus von Generativen KI-Anwendungen | Lernen: Die Werkzeuge und Kennzahlen zur Verwaltung des LLM-Lebenszyklus und LLMOps | Video | Mehr erfahren |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken | Bauen: Eine Anwendung mit einem RAG-Framework, um Einbettungen aus Vektordatenbanken abzurufen | Video | Mehr erfahren |
| 16 | Open Source-Modelle und Hugging Face | Bauen: Eine Anwendung unter Verwendung von 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 kleinen Sprachmodellen (SLMs) | Lernen: Die Vorteile der Erstellung mit kleinen Sprachmodellen | Video demnächst verfügbar | Mehr erfahren |
| 20 | Erstellen mit Mistral-Modellen | Lernen: Die Merkmale und Unterschiede der Mistral-Familienmodelle | Video demnächst verfügbar | Mehr erfahren |
| 21 | Erstellen mit Meta-Modellen | Lernen: Die Merkmale und Unterschiede der Meta-Familienmodelle | Video demnächst verfügbar | Mehr erfahren |
Besonderer Dank an John Aziz für die Erstellung aller GitHub Actions und Workflows
Bernhard Merkle für die wichtigen Beiträge zu jeder Lektion, um die Lernerfahrung und den Code zu verbessern.
Unser Team produziert weitere Kurse! Werfen Sie einen Blick auf:
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