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透過 Microsoft Cloud Advocates 的21堂課，學習建立生成式AI應用的基礎知識。
本課程共有21堂課。每堂課涵蓋不同主題，隨你喜歡從任何一堂開始！
課程分為「Learn」課程，解釋生成式AI的概念；以及「Build」課程，除了說明概念外，還會提供 Python 和 TypeScript 的程式碼範例（如適用）。
.NET 開發者可參考 Generative AI for Beginners (.NET Edition)！
每堂課還包含「Keep Learning」單元，提供額外的學習資源。
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Azure OpenAI Service - 適用課程： "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - 適用課程： "githubmodels"
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OpenAI API - 適用課程： "oai-assignment"
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具備基本的 Python 或 TypeScript 知識會有幫助 - *完全新手可參考這些 Python 和 TypeScript 課程
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一個 GitHub 帳號，用來將整個 repo fork 到自己的帳號
我們準備了 Course Setup 課程，協助你設定開發環境。
別忘了為此 repo 加星 (🌟)，方便日後快速找到。
如果你想要更進階的程式碼範例，歡迎參考我們的生成式AI程式碼範例集，提供 Python 和 TypeScript 版本。
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。
在我們的 Azure AI Foundry Developer Forum（GitHub）提出問題或分享產品回饋。
註冊 Microsoft for Startups Founders Hub，可獲得 免費 OpenAI 點數 及最高 $150,000 美元的 Azure 點數，用於透過 Azure OpenAI Services 存取 OpenAI 模型。
有建議或發現拼字或程式碼錯誤嗎？歡迎提出 issue或送出 pull request
- 主題的短片介紹
- 位於 README 的書面課程內容
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 與 TypeScript 程式碼範例
- 延伸學習資源連結
| # | 課程連結 | 說明 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | 學習： 如何設定你的開發環境 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 01 | Introduction to Generative AI and LLMs | 學習： 了解什麼是生成式AI以及大型語言模型（LLMs）如何運作 | 影片 | 了解更多 |
| 02 | Exploring and comparing different LLMs | 學習： 如何為你的使用案例選擇合適的模型 | 影片 | 了解更多 |
| 03 | Using Generative AI Responsibly | 學習： 如何負責任地建立生成式AI應用 | 影片 | 了解更多 |
| 04 | Understanding Prompt Engineering Fundamentals | 學習： 實作提示工程的最佳實務 | 影片 | 了解更多 |
| 05 | Creating Advanced Prompts | 學習： 如何運用提示工程技巧提升提示效果 | 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 | Video | 了解更多 |
| 07 | 建立聊天應用程式 | 建立： 高效構建及整合聊天應用程式的技巧 | Video | 了解更多 |
| 08 | 建立搜尋應用程式與向量資料庫 | 建立： 使用 Embeddings 進行資料搜尋的搜尋應用程式 | Video | 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 | Video | 了解更多 |
| 10 | 建立低程式碼 AI 應用程式 | 建立： 使用低程式碼工具打造生成式 AI 應用程式 | Video | 了解更多 |
| 11 | 使用 Function Calling 整合外部應用程式 | 建立： 什麼是 function calling 及其在應用程式中的使用場景 | Video | 了解更多 |
| 12 | 為 AI 應用程式設計使用者體驗 | 學習： 在開發生成式 AI 應用程式時如何應用 UX 設計原則 | Video | 了解更多 |
| 13 | 保護你的生成式 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 | Video | 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 | Video | 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 embeddings 的應用程式 | Video | 了解更多 |
| 16 | 開源模型與 Hugging Face | 建立： 使用 Hugging Face 上的開源模型打造應用程式 | Video | 了解更多 |
| 17 | AI 代理人 | 建立： 使用 AI 代理人框架的應用程式 | Video | 了解更多 |
| 18 | 微調 LLMs | 學習： 什麼是微調 LLMs、為何要微調以及如何微調 | Video | 了解更多 |
| 19 | 使用 SLMs 建立應用程式 | 學習： 使用小型語言模型 (Small Language Models) 建立應用程式的好處 | 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 系列模型的特色與差異 | 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 系列模型的特色與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 |
特別感謝 John Aziz 創建所有 GitHub Actions 和工作流程
Bernhard Merkle 對每堂課程做出關鍵貢獻，提升學習者與程式碼體驗。
我們團隊還製作了其他課程！歡迎參考：
- 全新 初學者模型上下文協議
- 初學者 AI 代理人
- 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
- 機器學習初學者
- 資料科學初學者
- AI 初學者
- 網絡安全初學者
- 網頁開發初學者
- 物聯網初學者
- XR 開發初學者
- 精通 GitHub Copilot 進行 AI 配對編程
- 精通 GitHub Copilot 針對 C#/.NET 開發者
- 選擇你自己的 Copilot 冒險
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