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ジェネレーティブ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）

アラビア語 | ベンガル語 | ブルガリア語 | ビルマ語（ミャンマー） | 中国語（簡体字） | 中国語（繁体字、香港） | 中国語（繁体字、マカオ） | 中国語（繁体字、台湾） | クロアチア語 | チェコ語 | デンマーク語 | オランダ語 | エストニア語 | フィンランド語 | フランス語 | ドイツ語 | ギリシャ語 | ヘブライ語 | ヒンディー語 | ハンガリー語 | インドネシア語 | イタリア語 | 日本語 | カンナダ語 | 韓国語 | リトアニア語 | マレー語 | マラヤーラム語 | マラーティー語 | ネパール語 | ナイジェリアピジン語 | ノルウェー語 | ペルシャ語（ファルシ） | ポーランド語 | ポルトガル語（ブラジル） | ポルトガル語（ポルトガル） | パンジャブ語（グルムキー） | ルーマニア語 | ロシア語 | セルビア語（キリル） | スロバキア語 | スロベニア語 | スペイン語 | スワヒリ語 | スウェーデン語 | タガログ語（フィリピン） | タミル語 | テルグ語 | タイ語 | トルコ語 | ウクライナ語 | ウルドゥー語 | ベトナム語

ローカルでクローンしたいですか？

このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれているため、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするには、スパースチェックアウトを使用してください：

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'

これにより、コースを完了するために必要なものすべてを、より高速なダウンロードで入手できます。

Generative AI for Beginners（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、ジェネレーティブAIアプリケーションの基礎を学びましょう。

🌱 はじめに

このコースは21のレッスンから構成されています。各レッスンは独自のトピックを扱うため、好きなところから始められます！

レッスンは「Learn」（学ぶ）レッスンと「Build」（作る）レッスンに分類されます。「Learn」レッスンはジェネレーティブAIの概念を説明し、「Build」レッスンは概念と可能な場合はPythonとTypeScriptの両方でのコード例を解説します。

.NET開発者の方はGenerative AI for Beginners (.NET Edition)をチェックしてください！

各レッスンには追加の学習ツールを含む「Keep Learning」セクションもあります。

必要なもの

このコースのコードを実行するには、次のいずれかを使用できます：

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

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

• OpenAI API - 対象レッスン: "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

• 自分のGitHubアカウントにこのリポジトリ全体を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**レッスンを用意しています。

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

🧠 デプロイ準備はできましたか？

より高度なコードサンプルを探している場合は、PythonとTypeScript両方でのジェネレーティブAIコードサンプル集をチェックしてください。

🗣️ 他の学習者と交流し、サポートを受ける

公式Azure AI Foundry Discordサーバーに参加して、このコースを受講している他の学習者と交流・ネットワークを作り、サポートを受けましょう。

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、Azure AI Foundry Developer Forum（Github上）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クレジットを利用して今日から構築を始める方法を確認してください。

🙏 ご協力いただけますか？

提案やスペルミス、コードの誤りを見つけたら、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に書かれたレッスン本文
• 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	Course Setup	学ぶ: 開発環境のセットアップ方法	近日公開予定	さらに詳しく
01	Introduction to Generative AI and LLMs	学ぶ: ジェネレーティブAIとは何か、および大規模言語モデル（LLMs）の仕組みを理解する	ビデオ	さらに詳しく
02	Exploring and comparing different LLMs	学ぶ: 用途に適したモデルの選び方	ビデオ	さらに詳しく
03	Using Generative AI Responsibly	学ぶ: ジェネレーティブ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	さらに詳しく
04	プロンプトエンジニアリングの基本を理解する	学ぶ: 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	詳細を見る
05	高度なプロンプトの作成	学ぶ: プロンプトの成果を改善するプロンプトエンジニアリング技術の適用方法	ビデオ	詳細を見る
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	ビデオ	詳細を見る
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を構築・統合するための技術	ビデオ	詳細を見る
08	検索アプリとベクトルデータベースの構築	構築: 埋め込み技術を用いてデータ検索する検索アプリケーション	ビデオ	詳細を見る
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	詳細を見る
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った生成AIアプリケーション	ビデオ	詳細を見る
11	関数呼び出しによる外部アプリケーション統合	構築: 関数呼び出しとは何か、アプリケーションでの利用例	ビデオ	詳細を見る
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におけるUXデザイン原則の適用方法	ビデオ	詳細を見る
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、およびそれらを保護する方法	ビデオ	詳細を見る
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管理に使うツールと指標	ビデオ	詳細を見る
15	検索拡張生成(RAG)とベクトルデータベース	構築: RAGフレームワークを使い、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	詳細を見る
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ったアプリケーション	ビデオ	詳細を見る
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ったアプリケーション	ビデオ	詳細を見る
18	LLMのファインチューニング	学ぶ: ファインチューニングの内容、理由、方法	ビデオ	詳細を見る
19	SLMを使った構築	学ぶ: 小規模言語モデルで構築する利点	ビデオ準備中	詳細を見る
20	Mistralモデルでの構築	学ぶ: Mistralファミリーモデルの特徴と違い	ビデオ準備中	詳細を見る
21	Metaモデルでの構築	学ぶ: Metaファミリーモデルの特徴と違い	ビデオ準備中	詳細を見る

🌟 特別な感謝

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

各レッスンで学習者およびコード体験を向上させる重要な貢献をした Bernhard Merkle に感謝いたします。

🎒 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

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アプリの構築で困ったり質問がある場合は、仲間の学習者や経験豊富な開発者と一緒にMCPのディスカッションに参加しましょう。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、次にアクセスしてください：

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