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生成AIアプリケーションの構築を始めるために必要なすべてを教える21のレッスン

🌐 多言語対応

GitHub Actionsによるサポート（自動化＆常に最新）

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初心者のための生成AI（バージョン3） - コース

Microsoft Cloud Advocatesによる21レッスンの包括的なコースで、生成AIアプリケーション構築の基礎を学びましょう。

🌱 はじめに

このコースは21のレッスンで構成されています。各レッスンは独立したトピックを扱っているので、好きなところから始めてください！

レッスンは「Learn」レッスン（生成AIの概念を説明）と、「Build」レッスン（概念とコード例をPythonとTypeScriptで可能な限り説明）に分かれています。

.NET開発者の方はGenerative AI for Beginners (.NET Edition)もご覧ください！

各レッスンには追加の学習ツールを紹介する「Keep Learning」セクションも含まれています。

必要なもの

このコースのコードを実行するには、以下のいずれかを使用できます：

• Azure OpenAI Service - レッスン: "aoai-assignment"

• GitHub Marketplace Model Catalog - レッスン: "githubmodels"

• OpenAI API - レッスン: "oai-assignment"

• PythonまたはTypeScriptの基本知識があると便利です - *完全な初心者の方はこれらのPythonおよびTypeScriptコースをご覧ください

• このリポジトリ全体を自分のGitHubアカウントにフォークするためのGitHubアカウント

開発環境のセットアップを支援する**Course Setup**レッスンも用意しています。

後で見つけやすくするために、このリポジトリにスター（🌟）を付けるのを忘れないでください。

🧠 デプロイの準備はできましたか？

より高度なコードサンプルをお探しの場合は、PythonとTypeScriptの両方で提供している生成AIコードサンプル集をご覧ください。

🗣️ 他の学習者と交流し、サポートを受ける

このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを受けるには公式Azure AI Foundry Discordサーバーに参加してください。

質問をしたり、製品のフィードバックを共有したりするには、GitHubのAzure AI Foundry Developer Forumをご利用ください。

🚀 スタートアップを立ち上げますか？

Microsoft for Startupsを訪れて、Azureクレジットを使った開発の始め方を確認しましょう。

🙏 協力したいですか？

提案やスペルミス、コードの誤りを見つけた場合は、Issueを投稿するか、プルリクエストを作成してください。

📂 各レッスンには以下が含まれます：

• トピックの短いビデオ紹介
• READMEに記載された文章によるレッスン
• Azure OpenAIおよびOpenAI APIをサポートするPythonとTypeScriptのコードサンプル
• 学習を続けるための追加リソースへのリンク

🗃️ レッスン一覧

#	レッスンリンク	説明	ビデオ	追加学習
00	コースセットアップ	Learn: 開発環境のセットアップ方法	ビデオは近日公開予定	詳しく学ぶ
01	生成AIと大規模言語モデル（LLM）の紹介	Learn: 生成AIとは何か、大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解する	ビデオ	詳しく学ぶ
02	さまざまなLLMの探索と比較	Learn: ユースケースに適したモデルの選び方	ビデオ	詳しく学ぶ
03	生成AIを責任を持って使う	Learn: 生成AIアプリケーションを責任を持って構築する方法	ビデオ	詳しく学ぶ
04	プロンプトエンジニアリングの基礎を理解する	Learn: 実践的なプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス	ビデオ	詳しく学ぶ
05	高度なプロンプトの作成	学ぶ: プロンプトの結果を改善するためのプロンプトエンジニアリング技術の適用方法。	ビデオ	詳細はこちら
06	テキスト生成アプリケーションの構築	構築: Azure OpenAI / OpenAI API を使用したテキスト生成アプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
07	チャットアプリケーションの構築	構築: 効率的にチャットアプリケーションを構築・統合するための技術	ビデオ	詳細はこちら
08	検索アプリケーションとベクトルデータベースの構築	構築: 埋め込みを使用してデータを検索する検索アプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
09	画像生成アプリケーションの構築	構築: 画像生成アプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
10	ローコードAIアプリケーションの構築	構築: ローコードツールを使用した生成AIアプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
11	関数呼び出しを使った外部アプリケーションの統合	構築: 関数呼び出しとは何か、アプリケーションでの使用例	ビデオ	詳細はこちら
12	AIアプリケーションのUX設計	学ぶ: 生成AIアプリケーション開発時にUX設計の原則を適用する方法	ビデオ	詳細はこちら
13	生成AIアプリケーションのセキュリティ	学ぶ: AIシステムの脅威とリスク、およびこれらのシステムを保護する方法	ビデオ	詳細はこちら
14	生成AIアプリケーションのライフサイクル	学ぶ: LLMライフサイクルとLLMOpsを管理するためのツールと指標	ビデオ	詳細はこちら
15	検索強化生成（RAG）とベクトルデータベース	構築: RAGフレームワークを使用してベクトルデータベースから埋め込みを取得するアプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
16	オープンソースモデルとHugging Face	構築: Hugging Faceで利用可能なオープンソースモデルを使用したアプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
17	AIエージェント	構築: AIエージェントフレームワークを使用したアプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
18	LLMのファインチューニング	学ぶ: LLMのファインチューニングとは何か、なぜ行うのか、どのように行うのか	ビデオ	詳細はこちら
19	SLMを使った構築	学ぶ: 小型言語モデルを使って構築する利点	ビデオは近日公開予定	詳細はこちら
20	Mistralモデルを使った構築	学ぶ: Mistralファミリーモデルの特徴と違い	ビデオは近日公開予定	詳細はこちら
21	Metaモデルを使った構築	学ぶ: Metaファミリーモデルの特徴と違い	ビデオは近日公開予定	詳細はこちら

🌟 特別な感謝

すべてのGitHub Actionsとワークフローを作成してくださったJohn Azizに特別な感謝を。

各レッスンの学習者体験とコード体験を向上させるために重要な貢献をしてくださったBernhard Merkleにも感謝します。

🎒 その他のコース

私たちのチームは他にもコースを制作しています！ぜひご覧ください：

LangChain

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Azure / Edge / MCP / エージェント

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生成AIシリーズ

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コアラーニング

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Copilot シリーズ

ヘルプを得る

AIアプリの構築で行き詰まったり質問がある場合は、MCPの学習者や経験豊富な開発者と一緒にディスカッションに参加してください。質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。

製品のフィードバックや構築中のエラーがある場合は、以下をご覧ください：

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免責事項：
本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」（https://github.com/Azure/co-op-translator）を使用して翻訳されました。正確性を期しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文の言語による文書が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。