21 Lektionen, die alles lehren, was du wissen musst, um mit dem Bau von Generative AI-Anwendungen zu beginnen
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Lerne die Grundlagen der Erstellung von Generative-KI-Anwendungen mit unserem umfassenden 21-Lektionen-Kurs von Microsoft Cloud Advocates.
Dieser Kurs umfasst 21 Lektionen. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, sodass du überall anfangen kannst, wo du möchtest!
Lektionen sind entweder als "Learn"-Lektionen gekennzeichnet, die ein Konzept der Generative KI erklären, oder als "Build"-Lektionen, die ein Konzept sowie Code-Beispiele in Python und TypeScript erläutern, wenn möglich.
Für .NET-Entwickler: Schau dir Generative KI für Anfänger (.NET Edition) an!
Jede Lektion enthält auch einen Abschnitt "Weiter Lernen" mit zusätzlichen Lernwerkzeugen.
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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: Schau dir diese Python und TypeScript Kurse an
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Ein GitHub-Konto, um dieses gesamte Repository zu forken zu deinem eigenen GitHub-Konto
Wir haben eine Kurs Setup Lektion erstellt, um dir beim Einrichten deiner Entwicklungsumgebung zu helfen.
Vergiss nicht, dieses Repo zu favorisieren (🌟), um es später leichter zu finden.
Wenn du nach fortgeschritteneren Code-Beispielen suchst, schau dir unsere Sammlung von Generative-KI-Code-Beispielen in Python und TypeScript an.
Tritt unserem offiziellen Azure AI Foundry Discord-Server bei, um andere Lernende, die diesen Kurs machen, zu treffen und zu vernetzen und Unterstützung zu erhalten.
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Hast du Vorschläge oder Rechtschreib- oder Codefehler gefunden? Erstelle ein Issue oder Erstelle einen Pull Request
- Eine kurze Videoeinführung zum Thema
- Eine schriftliche Lektion im README
- Python- und TypeScript-Code-Beispiele, die Azure OpenAI und OpenAI API unterstützen
- Links zu zusätzlichen Ressourcen, um dein Lernen fortzusetzen
| # | Lektionslink | Beschreibung | Video | Weiter Lernen |
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| 00 | Kurs Setup | Learn: Wie du deine Entwicklungsumgebung einrichtest | Video kommt bald | Mehr erfahren |
| 01 | Einführung in Generative KI und LLMs | Learn: Verstehen, was Generative KI ist und wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren | Video | Mehr erfahren |
| 02 | Unterschiedliche LLMs erkunden und vergleichen | Learn: Wie man das richtige Modell für seinen Anwendungsfall auswählt | Video | Mehr erfahren |
| 03 | Generative KI verantwortungsvoll nutzen | Learn: Wie man Generative-KI-Anwendungen verantwortungsvoll erstellt | Video | Mehr erfahren |
| 04 | Grundlagen des Prompt Engineering verstehen | Learn: Praktische Best Practices für Prompt Engineering | Video | Mehr erfahren |
| 05 | Erstellen fortgeschrittener Prompts | Lernen: Wie man Techniken des Prompt-Engineering anwendet, um die Ergebnisse Ihrer Prompts zu verbessern. | Video | Mehr erfahren |
| 06 | Erstellen von Textgenerierungsanwendungen | Erstellen: Eine Textgenerierungs-App mit Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Mehr erfahren |
| 07 | Erstellen von Chat-Anwendungen | Erstellen: Techniken zum effizienten Erstellen und Integrieren von Chat-Anwendungen. | Video | Mehr erfahren |
| 08 | Erstellen von Suchanwendungen mit Vektordatenbanken | Erstellen: Eine Suchanwendung, die Embeddings zur Datensuche verwendet. | Video | Mehr erfahren |
| 09 | Erstellen von Bildgenerierungsanwendungen | Erstellen: Eine Bildgenerierungsanwendung | Video | Mehr erfahren |
| 10 | Erstellen von Low-Code-AI-Anwendungen | Erstellen: Eine generative KI-Anwendung mit Low-Code-Tools | Video | Mehr erfahren |
| 11 | Integration externer Anwendungen mit Funktionsaufrufen | Erstellen: Was Funktionsaufrufe sind und ihre Anwendungsfälle für Anwendungen | Video | Mehr erfahren |
| 12 | Gestaltung von UX für KI-Anwendungen | Lernen: Wie man UX-Designprinzipien bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen anwendet | Video | Mehr erfahren |
| 13 | Sicherung Ihrer generativen KI-Anwendungen | Lernen: Die Bedrohungen und Risiken für KI-Systeme und Methoden, um diese Systeme zu sichern. | Video | Mehr erfahren |
| 14 | Der Lebenszyklus von generativen KI-Anwendungen | Lernen: Die Werkzeuge und Metriken zur Verwaltung des LLM-Lebenszyklus und LLMOps | Video | Mehr erfahren |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken | Erstellen: Eine Anwendung mit einem RAG-Framework, um Einbettungen aus Vektordatenbanken abzurufen | Video | Mehr erfahren |
| 16 | Open-Source-Modelle und Hugging Face | Erstellen: Eine Anwendung mit Open-Source-Modellen, die auf Hugging Face verfügbar sind | Video | Mehr erfahren |
| 17 | KI-Agenten | Erstellen: 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 SLMs | Lernen: Die Vorteile des Erstellens mit Small Language Models | Video kommt bald | Mehr erfahren |
| 20 | Erstellen mit Mistral-Modellen | Lernen: Die Eigenschaften und Unterschiede der Mistral-Familienmodelle | Video kommt bald | Mehr erfahren |
| 21 | Erstellen mit Meta-Modellen | Lernen: Die Eigenschaften und Unterschiede der Meta-Familienmodelle | Video kommt bald | Mehr erfahren |
Besonderer Dank an John Aziz für die Erstellung aller GitHub-Aktionen und Workflows
Bernhard Merkle für seine wesentlichen Beiträge zu jeder Lektion, um die Lernerfahrung und das Code-Erlebnis zu verbessern.
Unser Team bietet weitere Kurse an! Schau dir folgende an:
- NEU KI-Agenten für Anfänger
- NEU Generative KI für Anfänger mit .NET
- NEU Generative KI für Anfänger mit JavaScript
- ML für Anfänger
- Datenwissenschaft für Anfänger
- KI für Anfänger
- Cybersicherheit für Anfänger
- Webentwicklung für Anfänger
- IoT für Anfänger
- XR-Entwicklung für Anfänger
- GitHub Copilot für KI-gestütztes Pair-Programming meistern
- GitHub Copilot für C#/.NET-Entwickler meistern
- Wähle dein eigenes Copilot-Abenteuer
Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir haften nicht für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.