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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アプリケーション構築の基礎を学びましょう。
このコースは21のレッスンで構成されています。各レッスンは独立したトピックを扱っているので、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（ジェネレーティブAIの概念を解説）と、「Build」レッスン（概念の説明と可能な限りPythonとTypeScriptのコード例を含む）に分かれています。
.NET開発者の方はGenerative AI for Beginners (.NET Edition)もご覧ください！
各レッスンには追加の学習ツールを紹介する「Keep Learning」セクションもあります。
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Azure OpenAI Service - 対象レッスン: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - 対象レッスン: "githubmodels"
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OpenAI API - 対象レッスン: "oai-assignment"
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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とTypeScriptコースをチェックしてください
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このリポジトリを自分のGitHubアカウントに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サポートする**Course Setup**レッスンも用意しています。
後で見つけやすくするために、このリポジトリにスター(🌟)を付けるのを忘れないでください。
より高度なコードサンプルをお探しなら、PythonとTypeScript両方のジェネレーティブAIコードサンプル集をご覧ください。
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを受けるには公式Azure AI Foundry Discordサーバーに参加しましょう。
質問や製品フィードバックはAzure AI Foundry Developer Forum（GitHub上）でどうぞ。
Microsoft for Startups Founders Hubに登録すると、無料のOpenAIクレジットや、Azure OpenAIサービスを通じてOpenAIモデルにアクセスするための最大15万ドル分のAzureクレジットが受け取れます。
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。
- トピックの短いビデオ紹介
- READMEに記載されたテキストレッスン
- 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
| # | レッスンリンク | 説明 | ビデオ | 追加学習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | Learn: 開発環境のセットアップ方法 | ビデオは近日公開予定 | 詳しく学ぶ |
| 01 | Introduction to Generative AI and LLMs | Learn: ジェネレーティブAIとは何か、大規模言語モデル（LLM）の仕組みを理解する | ビデオ | 詳しく学ぶ |
| 02 | Exploring and comparing different LLMs | Learn: 用途に合ったモデルの選び方 | ビデオ | 詳しく学ぶ |
| 03 | Using Generative AI Responsibly | Learn: 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 | 詳しく学ぶ |
| 04 | Understanding Prompt Engineering Fundamentals | Learn: 実践的なプロンプトエンジニアリングの基本 | ビデオ | 詳しく学ぶ |
| 05 | Creating Advanced Prompts | Learn: プロンプトの結果を向上させるための高度なテクニックの応用 | ビデオ | 詳しく学ぶ |
| 06 | テキスト生成アプリケーションの構築 | 構築: Azure OpenAI / OpenAI API を使っ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: 効率的なチャットアプリの構築と統合の手法 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 08 | 検索アプリとベクトルデータベースの構築 | 構築: Embeddings を使ったデータ検索アプリ | 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った生成AIアプリ | ビデオ | 詳細はこちら |
| 11 | Function Calling を使った外部アプリケーションの統合 | 構築: function calling とは何か、アプリケーションでの活用例 | 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アプリ開発におけるUXデザインの原則の適用方法 | 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 | 学習: AIシステムに対する脅威とリスク、そしてそれらを守る方法 | 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のライフサイクル管理とLLMOpsのためのツールと指標 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (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embeddingを取得するアプリ | 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ったアプリ | 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ったアプリ | ビデオ | 詳細はこちら |
| 18 | LLMのファインチューニング | 学習: LLMのファインチューニングとは何か、なぜ必要か、どう行うか | ビデオ | 詳細はこちら |
| 19 | SLMを使った構築 | 学習: Small Language Modelsを使うメリット | ビデオは近日公開予定 | 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 | ビデオは近日公開予定 | 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 | ビデオは近日公開予定 | 詳細はこちら |
すべてのGitHub Actionsとワークフローを作成してくださったJohn Azizに特別な感謝を。
また、各レッスンの学習者体験とコード体験を向上させるために重要な貢献をしてくださったBernhard Merkleにも感謝します。
私たちのチームは他にもコースを提供しています！ぜひご覧ください：
- NEW Model Context Protocol for Beginners
- AI Agents for Beginners
- Generative AI for Beginners using .NET
- Generative AI for Beginners using JavaScript
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
免責事項：
本書類はAI翻訳サービス「Co-op Translator」を使用して翻訳されました。正確性を期しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文の言語によるオリジナル文書が正式な情報源とみなされます。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じた誤解や誤訳について、当方は一切の責任を負いかねます。