Skip to content

Latest commit

 

History

History
137 lines (99 loc) · 19.4 KB

File metadata and controls

137 lines (99 loc) · 19.4 KB

Generative AI za početnike

21 lekcija koje pokrivaju sve što trebate znati za početak izrade Generative AI aplikacija

GitHub license GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

🌐 Podrška za više jezika

Podržano putem GitHub Action (Automatski i uvijek ažurirano)

Francuski | Španjolski | Njemački | Ruski | Arapski | Perzijski (Farsi) | Urdu | Kineski (pojednostavljeni) | Kineski (tradicionalni, Makao) | Kineski (tradicionalni, Hong Kong) | Kineski (tradicionalni, Tajvan) | Japanski | Korejski | Hindi | Bengalski | Marathi | Nepalski | Punjabi (Gurmukhi) | Portugalski (Portugal) | Portugalski (Brazil) | Talijanski | Poljski | Turski | Grčki | Tajlandski | Švedski | Danski | Norveški | Finski | Nizozemski | Hebrejski | Vijetnamski | Indonezijski | Malajski | Tagalog (Filipinski) | Svahili | Mađarski | Češki | Slovački | Rumunjski | Bugarski | Srpski (ćirilica) | Hrvatski | Slovenski | Ukrajinski | Burmanski (Myanmar)

Generative AI za početnike (Verzija 3) - Tečaj

Naučite osnove izrade Generative AI aplikacija kroz naš sveobuhvatni tečaj od 21 lekcije koji su pripremili Microsoft Cloud Advocates.

🌱 Početak

Ovaj tečaj sadrži 21 lekciju. Svaka lekcija obrađuje svoju temu, pa započnite gdje god želite!

Lekcije su označene kao "Learn" lekcije koje objašnjavaju Generative AI koncept ili "Build" lekcije koje objašnjavaju koncept i daju primjere koda u Python i TypeScript gdje je moguće.

Za .NET developere pogledajte Generative AI for Beginners (.NET Edition)!

Svaka lekcija također sadrži odjeljak "Keep Learning" s dodatnim materijalima za učenje.

Što vam treba

Za pokretanje koda iz ovog tečaja možete koristiti:

Napravili smo lekciju Course Setup koja će vam pomoći pri postavljanju razvojnog okruženja.

Ne zaboravite označiti (🌟) ovaj repozitorij kako biste ga lakše pronašli kasnije.

🧠 Spremni za implementaciju?

Ako tražite naprednije primjere koda, pogledajte našu kolekciju Generative AI primjera koda u Pythonu i TypeScriptu.

🗣️ Upoznajte druge polaznike, dobijte podršku

Pridružite se našem službenom Azure AI Foundry Discord serveru kako biste upoznali i povezali se s drugim polaznicima ovog tečaja i dobili podršku.

Postavljajte pitanja ili dijelite povratne informacije o proizvodu na našem Azure AI Foundry Developer Forum na GitHubu.

🚀 Gradite startup?

Prijavite se za Microsoft for Startups Founders Hub i ostvarite besplatne OpenAI kredite te do 150.000 USD Azure kredita za pristup OpenAI modelima putem Azure OpenAI Services.

🙏 Želite pomoći?

Imate prijedloge ili ste pronašli pravopisne ili kodne greške? Otvorite issue ili napravite pull request

📂 Svaka lekcija uključuje:

  • Kratki video uvod u temu
  • Pisanu lekciju u README datoteci
  • Primjere koda u Pythonu i TypeScriptu koji podržavaju Azure OpenAI i OpenAI API
  • Linkove na dodatne resurse za nastavak učenja

🗃️ Lekcije

# Poveznica na lekciju Opis Video Dodatno učenje
00 Postavljanje tečaja Learn: Kako postaviti razvojno okruženje Video uskoro Saznaj više
01 Uvod u Generative AI i LLM-ove Learn: Razumijevanje što je Generative AI i kako rade Large Language Models (LLM) Video Saznaj više
02 Istraživanje i usporedba različitih LLM-ova Learn: Kako odabrati pravi model za vaš slučaj upotrebe Video Saznaj više
03 Odgovorno korištenje Generative AI Learn: Kako odgovorno graditi Generative AI aplikacije Video Saznaj više
04 Osnove Prompt Engineeringa Learn: Praktične najbolje prakse u Prompt Engineeringu Video Saznaj više
05 Izrada naprednih promptova Learn: Kako primijeniti tehnike prompt engineeringa koje poboljšavaju rezultate promptova Video Saznaj više
06 Izrada aplikacija za generiranje teksta Izrada: Aplikacija za generiranje teksta koristeći Azure OpenAI / OpenAI API Video Saznaj više
07 Izrada chat aplikacija Izrada: Tehnike za učinkovitu izradu i integraciju chat aplikacija. Video Saznaj više
08 Izrada pretraživačkih aplikacija s vektorskim bazama podataka Izrada: Pretraživačka aplikacija koja koristi Embeddings za pretraživanje podataka. Video Saznaj više
09 Izrada aplikacija za generiranje slika Izrada: Aplikacija za generiranje slika Video Saznaj više
10 Izrada AI aplikacija s malo koda Izrada: Generativna AI aplikacija koristeći Low Code alate Video Saznaj više
11 Integracija vanjskih aplikacija s Function Calling Izrada: Što je function calling i kako se koristi u aplikacijama Video Saznaj više
12 Dizajniranje UX-a za AI aplikacije Učenje: Kako primijeniti principe UX dizajna pri razvoju Generativnih AI aplikacija Video Saznaj više
13 Osiguravanje vaših Generativnih AI aplikacija Učenje: Prijetnje i rizici za AI sustave te metode za njihovo osiguranje. Video Saznaj više
14 Životni ciklus Generativnih AI aplikacija Učenje: Alati i metrike za upravljanje LLM životnim ciklusom i LLMOps Video Saznaj više
15 Retrieval Augmented Generation (RAG) i vektorske baze podataka Izrada: Aplikacija koja koristi RAG Framework za dohvat embeddings iz vektorskih baza podataka Video Saznaj više
16 Open Source modeli i Hugging Face Izrada: Aplikacija koristeći open source modele dostupne na Hugging Face Video Saznaj više
17 AI agenti Izrada: Aplikacija koristeći AI Agent Framework Video Saznaj više
18 Fino podešavanje LLM-ova Učenje: Što, zašto i kako fino podešavati LLM-ove Video Saznaj više
19 Izrada s SLM-ovima Učenje: Prednosti izrade s malim jezičnim modelima Video uskoro Saznaj više
20 Izrada s Mistral modelima Učenje: Značajke i razlike Mistral obitelji modela Video uskoro Saznaj više
21 Izrada s Meta modelima Učenje: Značajke i razlike Meta obitelji modela Video uskoro Saznaj više

🌟 Posebna zahvala

Posebna zahvala Johnu Azizu za kreiranje svih GitHub Actions i workflowa

Bernhardu Merkleu za ključne doprinose u svakoj lekciji koji su poboljšali iskustvo učenja i rada s kodom.

🎒 Ostali tečajevi

Naš tim izrađuje i druge tečajeve! Pogledajte:

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden korištenjem AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Ne snosimo odgovornost za bilo kakva nesporazuma ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.