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生成AIアプリケーションを構築するために必要なすべてを学べる21のレッスン

🌐 多言語対応

GitHub Actionによるサポート（自動化＆常に最新）

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初心者向け生成AI（バージョン3） - コース

Microsoft Cloud Advocatesによる21のレッスンで、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。各レッスンは独自のトピックをカバーしているので、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）または「Build」レッスン（概念とコード例をPythonとTypeScriptで説明）に分類されています。

.NET開発者の方は初心者向け生成AI（.NET版）をご覧ください！

各レッスンには「さらに学ぶ」セクションがあり、追加の学習ツールが含まれています。

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の基本的な知識があると役立ちます - *初心者の方は、こちらのPythonとTypeScriptのコースをご覧ください

• GitHubアカウントを作成し、このリポジトリ全体をフォークしてください

開発環境のセットアップをサポートするために、**コースセットアップ**レッスンを作成しました。

後で簡単に見つけられるように、このリポジトリをスター（🌟）してください。

🧠 デプロイの準備はできていますか？

より高度なコードサンプルをお探しの場合は、PythonとTypeScriptの両方で提供される生成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

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し、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、GitHubのAzure AI Foundry Developer Forumをご利用ください。

🚀 スタートアップを構築していますか？

Microsoft for Startupsを訪問して、Azureクレジットを活用して構築を始める方法を確認してください。

🙏 協力したいですか？

提案がある場合や、スペルミスやコードのエラーを見つけた場合は、問題を報告するか、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ています：

• トピックの短いビデオ紹介
• READMEに記載された書面によるレッスン
• Azure OpenAIと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

#	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	学ぶ: 開発環境のセットアップ方法	ビデオ近日公開	さらに学ぶ
01	生成AIとLLMの紹介	学ぶ: 生成AIとは何か、そして大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するか	ビデオ	さらに学ぶ
02	異なるLLMの探索と比較	学ぶ: ユースケースに適したモデルを選択する方法	ビデオ	さらに学ぶ
03	生成AIを責任を持って使用する	学ぶ: 責任を持って生成AIアプリケーションを構築する方法	ビデオ	さらに学ぶ
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	さらに学ぶ
05	高度なプロンプトの作成	学ぶ: プロンプトの結果を向上させるプロンプトエンジニアリング技術の適用方法	ビデオ	さらに学ぶ
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	検索アプリとベクター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	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	外部アプリケーションとの統合と関数呼び出し	構築: 関数呼び出しとは何か、その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	学習: 生成AIアプリケーションを開発する際のUX設計原則の適用方法	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確保	学習: AIシステムに対する脅威とリスク、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	学習: 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	検索拡張生成 (RAG) とベクターデータベース	構築: RAGフレームワークを使用してベクター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の微調整	学習: LLMの微調整の概要、理由、方法	ビデオ	詳細はこちら
19	SLMを使った構築	学習: 小型言語モデルを使用した構築の利点	ビデオ近日公開	詳細はこちら
20	Mistralモデルを使った構築	学習: Mistralファミリーモデルの特徴と違い	ビデオ近日公開	詳細はこちら
21	Metaモデルを使った構築	学習: Metaファミリーモデルの特徴と違い	ビデオ近日公開	詳細はこちら

🌟 特別な感謝

John Aziz に、すべてのGitHub Actionsとワークフローの作成に対する特別な感謝を。

Bernhard Merkle に、学習者とコード体験を向上させるための各レッスンへの重要な貢献に感謝します。

🎒 その他のコース

私たちのチームは他のコースも提供しています！ぜひチェックしてください：

Azure / Edge / MCP / エージェント

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生成AIシリーズ

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基礎学習

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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、以下に参加してください：

製品に関するフィードバックや構築中のエラーについては、以下を訪問してください：

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