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透過 Microsoft Cloud Advocates 提供的 21 篇課程，學習建立生成式 AI 應用程式的基礎知識。
這門課程共有 21 篇課程。每篇課程涵蓋一個主題，您可以從任意一篇開始學習！
課程分為「學習」課程，解釋生成式 AI 概念；以及「建構」課程，同時提供概念解釋及 Python 和 TypeScript 的程式碼範例（若可能）。
針對 .NET 開發者，請參考 生成式 AI 初學者指南（.NET 版）！
每篇課程還包含「持續學習」部分，提供額外的學習工具。
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Azure OpenAI Service - 課程： "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - 課程： "githubmodels"
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OpenAI API - 課程： "oai-assignment"
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基本的 Python 或 TypeScript 知識會有所幫助 - *針對完全初學者，請參考這些 Python 和 TypeScript 課程
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一個 GitHub 帳戶，用於 分叉整個倉庫 到您的 GitHub 帳戶
我們已經建立了一篇 課程設置 課程，幫助您設置開發環境。
別忘了 加星（🌟）此倉庫，方便日後找到。
如果您正在尋找更高級的程式碼範例，請參考我們的 生成式 AI 程式碼範例集，提供 Python 和 TypeScript 的範例。
加入我們的 官方 Azure AI Foundry Discord 伺服器，與其他學習者交流並獲得支援。
在 GitHub 上的 Azure AI Foundry 開發者論壇 提出問題或分享產品反饋。
造訪 Microsoft for Startups，了解如何利用 Azure 點數開始建立您的事業。
您有建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎？提出問題 或 建立拉取請求
- 主題的簡短影片介紹
- 位於 README 的書面課程
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 程式碼範例
- 連結至額外資源以持續學習
| # | 課程連結 | 描述 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 課程設置 | 學習： 如何設置您的開發環境 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 01 | 生成式 AI 和大型語言模型（LLM）的介紹 | 學習： 了解什麼是生成式 AI，以及大型語言模型（LLM）如何運作。 | 影片 | 了解更多 |
| 02 | 探索和比較不同的 LLM | 學習： 如何選擇適合您使用案例的模型 | 影片 | 了解更多 |
| 03 | 負責任地使用生成式 AI | 學習： 如何負責任地建立生成式 AI 應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 04 | 了解提示工程的基礎 | 學習： 提示工程的最佳實踐 | 影片 | 了解更多 |
| 05 | 建立進階提示 | 學習： 如何應用提示工程技術以改善提示的結果。 | 影片 | 了解更多 |
| 06 | 建立文字生成應用程式 | 建立： 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 建立文字生成應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 07 | 建立聊天應用程式 | 建立： 高效建立及整合聊天應用程式的技巧 | 影片 | 了解更多 |
| 08 | 建立搜尋應用程式與向量資料庫 | 建立： 使用嵌入技術進行資料搜尋的應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 09 | 建立影像生成應用程式 | 建立： 影像生成應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 10 | 建立低代碼 AI 應用程式 | 建立： 使用低代碼工具建立生成式 AI 應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 11 | 整合外部應用程式與函數呼叫 | 建立： 了解函數呼叫及其在應用程式中的使用案例 | 影片 | 了解更多 |
| 12 | 設計 AI 應用程式的使用者體驗 | 學習： 如何在開發生成式 AI 應用程式時應用使用者體驗設計原則 | 影片 | 了解更多 |
| 13 | 保護您的生成式 AI 應用程式 | 學習： AI 系統面臨的威脅與風險，以及保護這些系統的方法 | 影片 | 了解更多 |
| 14 | 生成式 AI 應用程式的生命週期 | 學習： 管理 LLM 生命週期及 LLMOps 的工具與指標 | 影片 | 了解更多 |
| 15 | 檢索增強生成 (RAG) 與向量資料庫 | 建立： 使用 RAG 框架從向量資料庫檢索嵌入的應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 16 | 開源模型與 Hugging Face | 建立： 使用 Hugging Face 上的開源模型建立應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 17 | AI 代理 | 建立： 使用 AI 代理框架建立應用程式 | 影片 | 了解更多 |
| 18 | 微調 LLM | 學習： 微調 LLM 的概念、原因及方法 | 影片 | 了解更多 |
| 19 | 使用 SLM 建立應用程式 | 學習： 使用小型語言模型 (SLM) 建立應用程式的優勢 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 20 | 使用 Mistral 模型建立應用程式 | 學習： Mistral 系列模型的特性與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 21 | 使用 Meta 模型建立應用程式 | 學習： Meta 系列模型的特性與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 |
特別感謝 John Aziz 為所有 GitHub Actions 和工作流程的建立所做的貢獻。
Bernhard Merkle 為每一課程提供了關鍵的改進，提升學習者和程式碼的使用體驗。
我們的團隊還製作了其他課程！請查看：
- 全新 初學者的邊緣 AI
- 初學者的模型上下文協議
- 初學者的 AI 代理
- 使用 .NET 的生成式 AI 初學者課程
- 使用 JavaScript 的生成式 AI 初學者課程
- 使用 Java 的生成式 AI 初學者課程
- 初學者的機器學習
- 初學者的資料科學
- 初學者的人工智慧
- 初學者的網路安全
- 初學者的網頁開發
- 初學者的物聯網
- 初學者的 XR 開發
- 精通 GitHub Copilot 的 AI 配對程式設計
- 精通 GitHub Copilot 的 C#/.NET 開發者課程
- 選擇您的 Copilot 冒險
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