21 Aralin na nagtuturo ng lahat ng kailangan mong malaman upang magsimulang bumuo ng mga aplikasyon ng Generative AI
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Lithuanian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Matutunan ang mga pangunahing kaalaman sa pagbuo ng mga aplikasyon ng Generative AI gamit ang aming 21-aralin na komprehensibong kurso mula sa Microsoft Cloud Advocates.
Ang kursong ito ay may 21 aralin. Ang bawat aralin ay may sariling paksa kaya maaari kang magsimula kung saan mo gusto!
Ang mga aralin ay nakalabel bilang "Learn" na nagpapaliwanag ng konsepto ng Generative AI o "Build" na nagpapaliwanag ng konsepto at mga halimbawa ng code sa parehong Python at TypeScript kung posible.
Para sa mga .NET Developers, tingnan ang Generative AI para sa Mga Baguhan (.NET Edition)!
Ang bawat aralin ay may kasamang seksyong "Keep Learning" na may karagdagang mga tool sa pag-aaral.
-
Azure OpenAI Service - Mga Aralin: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Mga Aralin: "githubmodels"
-
OpenAI API - Mga Aralin: "oai-assignment"
-
Pangunahing kaalaman sa Python o TypeScript ay makakatulong - *Para sa mga ganap na baguhan, tingnan ang mga kursong Python at TypeScript
-
Isang GitHub account upang i-fork ang buong repo na ito sa iyong sariling GitHub account
Nilikha namin ang Course Setup na aralin upang tulungan ka sa pag-set up ng iyong development environment.
Huwag kalimutang i-star (🌟) ang repo na ito upang mas madali itong mahanap sa hinaharap.
Kung naghahanap ka ng mas advanced na mga halimbawa ng code, tingnan ang aming koleksyon ng Generative AI Code Samples sa parehong Python at TypeScript.
Sumali sa aming opisyal na Azure AI Foundry Discord server upang makipagtagpo at makipag-network sa ibang mga nag-aaral na kumukuha ng kursong ito at kumuha ng suporta.
Magtanong o magbahagi ng feedback ng produkto sa aming Azure AI Foundry Developer Forum sa Github.
Bisitahin ang Microsoft for Startups upang malaman kung paano magsimula sa pagbuo gamit ang Azure credits ngayon.
Mayroon ka bang mga mungkahi o nakakita ng mga error sa spelling o code? Mag-raise ng isyu o Gumawa ng pull request
- Maikling video na pagpapakilala sa paksa
- Isang nakasulat na aralin na matatagpuan sa README
- Mga halimbawa ng code sa Python at TypeScript na sumusuporta sa Azure OpenAI at OpenAI API
- Mga link sa karagdagang mga mapagkukunan upang ipagpatuloy ang iyong pag-aaral
| # | Link ng Aralin | Deskripsyon | Video | Karagdagang Pag-aaral |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | Learn: Paano I-set up ang Iyong Development Environment | Video Coming Soon | Learn More |
| 01 | Introduction to Generative AI and LLMs | Learn: Pag-unawa kung ano ang Generative AI at kung paano gumagana ang Large Language Models (LLMs). | Video | Learn More |
| 02 | Exploring and comparing different LLMs | Learn: Paano pumili ng tamang modelo para sa iyong layunin | Video | Learn More |
| 03 | Using Generative AI Responsibly | Learn: Paano bumuo ng mga aplikasyon ng Generative AI nang may responsibilidad | Video | Learn More |
| 04 | Understanding Prompt Engineering Fundamentals | Learn: Mga praktikal na pinakamahusay na kasanayan sa Prompt Engineering | Video | Learn More |
| 05 | Creating Advanced Prompts | Learn: Paano gamitin ang mga teknik sa prompt engineering upang mapabuti ang resulta ng iyong mga prompt. | Video | Learn More |
| 06 | Pagbuo ng Mga Aplikasyon sa Pagbuo ng Teksto | Gumawa: Isang app para sa pagbuo ng teksto gamit ang Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Alamin Pa |
| 07 | Pagbuo ng Mga Chat Application | Gumawa: Mga teknik para sa epektibong pagbuo at integrasyon ng mga chat application. | Video | Alamin Pa |
| 08 | Pagbuo ng Mga Search App gamit ang Vector Databases | Gumawa: Isang search application na gumagamit ng Embeddings para maghanap ng data. | Video | Alamin Pa |
| 09 | Pagbuo ng Mga Aplikasyon sa Pagbuo ng Imahe | Gumawa: Isang application para sa pagbuo ng imahe | Video | Alamin Pa |
| 10 | Pagbuo ng Mga Low Code AI Application | Gumawa: Isang Generative AI application gamit ang Low Code tools | Video | Alamin Pa |
| 11 | Pag-integrate ng Mga External Application gamit ang Function Calling | Gumawa: Ano ang function calling at ang mga gamit nito para sa mga application | Video | Alamin Pa |
| 12 | Pagdidisenyo ng UX para sa Mga AI Application | Matuto: Paano mag-apply ng mga prinsipyo ng UX design kapag nagde-develop ng Generative AI Applications | Video | Alamin Pa |
| 13 | Pag-secure ng Iyong Generative AI Application | Matuto: Ang mga banta at panganib sa mga AI system at mga paraan para ma-secure ang mga ito. | Video | Alamin Pa |
| 14 | Ang Lifecycle ng Generative AI Application | Matuto: Ang mga tools at metrics para pamahalaan ang LLM Lifecycle at LLMOps | Video | Alamin Pa |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) at Vector Databases | Gumawa: Isang application gamit ang RAG Framework para mag-retrieve ng embeddings mula sa Vector Databases | Video | Alamin Pa |
| 16 | Mga Open Source Model at Hugging Face | Gumawa: Isang application gamit ang mga open source model na available sa Hugging Face | Video | Alamin Pa |
| 17 | AI Agents | Gumawa: Isang application gamit ang AI Agent Framework | Video | Alamin Pa |
| 18 | Fine-Tuning ng LLMs | Matuto: Ano, bakit, at paano ang fine-tuning ng LLMs | Video | Alamin Pa |
| 19 | Pagbuo gamit ang SLMs | Matuto: Ang mga benepisyo ng pagbuo gamit ang Small Language Models | Video Malapit Na | Alamin Pa |
| 20 | Pagbuo gamit ang Mistral Models | Matuto: Ang mga tampok at pagkakaiba ng Mistral Family Models | Video Malapit Na | Alamin Pa |
| 21 | Pagbuo gamit ang Meta Models | Matuto: Ang mga tampok at pagkakaiba ng Meta Family Models | Video Malapit Na | Alamin Pa |
Espesyal na pasasalamat kay John Aziz para sa paglikha ng lahat ng GitHub Actions at workflows.
Bernhard Merkle para sa mahahalagang kontribusyon sa bawat aralin upang mapabuti ang karanasan ng mga mag-aaral at ang code.
Ang aming team ay gumagawa ng iba pang mga kurso! Tingnan:
- BAGO Edge AI para sa Mga Baguhan
- Model Context Protocol para sa Mga Baguhan
- AI Agents para sa Mga Baguhan
- Generative AI para sa Mga Baguhan gamit ang .NET
- Generative AI para sa Mga Baguhan gamit ang JavaScript
- Generative AI para sa Mga Baguhan gamit ang Java
- ML para sa Mga Baguhan
- Data Science para sa Mga Baguhan
- AI para sa Mga Baguhan
- Cybersecurity para sa Mga Baguhan
- Web Dev para sa Mga Baguhan
- IoT para sa Mga Baguhan
- XR Development para sa Mga Baguhan
- Mastering GitHub Copilot para sa AI Paired Programming
- Mastering GitHub Copilot para sa C#/.NET Developers
- Pumili ng Sariling Copilot Adventure
Paunawa:
Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na Co-op Translator. Bagama't sinisikap naming maging tumpak, mangyaring tandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na sanggunian. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito.