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 Secara Tempatan?
Repositori ini merangkumi lebih 50+ terjemahan bahasa yang secara signifikan meningkatkan saiz muat turun. Untuk mengklon tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
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'CMD (Windows):
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 memberi anda segala yang anda perlukan untuk melengkapkan kursus dengan muat turun yang jauh lebih pantas.
Pelajari asas-asas membina aplikasi Generative AI dengan kursus komprehensif 21-pelajaran dari Microsoft Cloud Advocates.
Kursus ini mempunyai 21 pelajaran. Setiap pelajaran merangkumi topik tersendiri jadi mula di mana sahaja anda suka!
Pelajaran ditandai sama ada pelajaran "Belajar" yang menerangkan konsep Generative AI atau pelajaran "Bina" yang menerangkan konsep dan contoh kod dalam kedua-dua Python dan TypeScript jika boleh.
Untuk Pembangun .NET, semak Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Setiap pelajaran juga termasuk bahagian "Teruskan Belajar" dengan alat pembelajaran tambahan.
-
Azure OpenAI Service - Pelajaran: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Pelajaran: "githubmodels"
-
OpenAI API - Pelajaran: "oai-assignment"
-
Pengetahuan asas Python atau TypeScript adalah membantu - *Untuk pemula mutlak, lihat kursus Python dan TypeScript ini
-
Akaun GitHub untuk fork keseluruhan repo ini ke akaun GitHub anda sendiri
Kami telah menyediakan pelajaran Penyediaan Kursus untuk membantu anda menyediakan persekitaran pembangunan anda.
Jangan lupa untuk bintang (🌟) repo ini untuk memudahkan pencarian kemudian.
Jika anda mencari contoh kod lebih maju, semak koleksi Contoh Kod Generative AI kami dalam kedua-dua Python dan TypeScript.
Sertai pelayan rasmi Azure AI Foundry Discord kami untuk bertemu dan berjejaring dengan pelajar lain yang mengambil kursus ini dan dapatkan sokongan.
Tanya soalan atau kongsi maklum balas produk dalam Forum Pembangun Azure AI Foundry kami di Github.
Lawati Microsoft for Startups untuk mengetahui cara memulakan dengan kredit Azure hari ini.
Adakah anda mempunyai cadangan atau mendapati ejaan atau kod salah? Timbulkan isu atau Buat permintaan tarik
- Pengenalan video pendek kepada topik
- Pelajaran bertulis yang terletak di 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 | Penyediaan Kursus | Belajar: Cara Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 01 | Pengenalan kepada Generative AI dan LLM | Belajar: Memahami apa itu Generative AI dan cara Model Bahasa Besar (LLM) berfungsi | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 02 | Meneroka dan membandingkan pelbagai LLM | Belajar: Cara memilih model yang betul untuk kes penggunaan anda | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 03 | Menggunakan Generative AI dengan Bertanggungjawab | Belajar: Cara membina Aplikasi Generative AI dengan bertanggungjawab | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 04 | Memahami Asas Kejuruteraan Prompt | Belajar: Amalan Terbaik Kejuruteraan Prompt secara Praktikal | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 05 | Mencipta Prompt Lanjutan | Belajar: Cara menggunakan teknik kejuruteraan prompt yang meningkatkan hasil prompt anda. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 06 | Membangun Aplikasi Penjanaan Teks | Bina: Aplikasi penjanaan teks menggunakan Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 07 | Membangun Aplikasi Chat | Bina: Teknik untuk membina dan mengintegrasi aplikasi chat dengan cekap. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 08 | Membangun Aplikasi Carian Pangkalan Data Vektor | Bina: Aplikasi carian yang menggunakan Embeddings untuk mencari data. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 09 | Membangun Aplikasi Penjanaan Imej | Bina: Aplikasi penjanaan imej | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 10 | Membangun Aplikasi AI Kod Rendah | Bina: Aplikasi AI Generatif menggunakan alat Kod Rendah | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 11 | Mengintegrasi Aplikasi Luaran dengan Panggilan Fungsi | Bina: Apakah panggilan fungsi dan kegunaannya untuk aplikasi | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 12 | Reka Bentuk UX untuk Aplikasi AI | Belajar: Cara menggunakan prinsip reka bentuk UX ketika membangunkan Aplikasi AI Generatif | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 13 | Menyelamatkan Aplikasi AI Generatif Anda | Belajar: Ancaman dan risiko terhadap sistem AI serta kaedah untuk mengamankan sistem ini. | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 14 | Kitaran Hayat Aplikasi AI Generatif | Belajar: Alat dan metrik untuk menguruskan Kitaran Hayat LLM dan LLMOps | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 15 | Penjanaan Dipertingkatkan Pemulihan (RAG) dan Pangkalan Data Vektor | Bina: Aplikasi menggunakan Rangka Kerja RAG untuk mengambil embeddings dari Pangkalan Data Vektor | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 16 | Model Sumber Terbuka dan Hugging Face | Bina: Aplikasi menggunakan model sumber terbuka yang tersedia di Hugging Face | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 17 | Ejen AI | Bina: Aplikasi menggunakan Rangka Kerja Ejen AI | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 18 | Melatih Halus LLM | Belajar: Apa, mengapa dan bagaimana melatih halus LLM | Video | Ketahui Lebih Lanjut |
| 19 | Membangun dengan SLM | Belajar: Manfaat membina dengan Model Bahasa Kecil | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 20 | Membangun dengan Model Mistral | Belajar: Ciri-ciri dan perbezaan Model Keluarga Mistral | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
| 21 | Membangun dengan Model Meta | Belajar: Ciri-ciri dan perbezaan Model Keluarga Meta | Video Akan Datang | Ketahui Lebih Lanjut |
Terima kasih khas kepada John Aziz atas penciptaan semua GitHub Actions dan aliran kerja
Bernhard Merkle atas sumbangan utama kepada setiap pelajaran untuk meningkatkan pengalaman pembelajaran 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 soalan tentang membina aplikasi AI. Sertai pelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan tentang 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, layari:
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 aslinya hendaklah dianggap sebagai sumber yang sah. 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.