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 For Beginners

21 lekcij, ki te naučijo vsega, kar potrebuješ za začetek gradnje aplikacij Generativne umetne inteligence

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

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

🌐 Podpora za več jezikov

Podprto preko GitHub Action (avtomatizirano in vedno posodobljeno)

French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)

Generativna umetna inteligenca za začetnike (različica 3) - tečaj

Nauči se osnov gradnje aplikacij Generativne umetne inteligence z našim obsežnim tečajem, ki ga pripravljajo Microsoft Cloud Advocates.

🌱 Začetek

Ta tečaj vsebuje 21 lekcij. Vsaka lekcija pokriva svojo temo, zato začni kjerkoli želiš!

Lekcije so označene kot "Learn" lekcije, ki razlagajo koncept Generativne AI, ali "Build" lekcije, ki razložijo koncept in prikažejo primere kode v Python in TypeScript, kjer je to mogoče.

Za .NET razvijalce je na voljo Generative AI for Beginners (.NET Edition)!

Vsaka lekcija vsebuje tudi razdelek "Keep Learning" z dodatnimi učnimi viri.

Kaj potrebuješ

Za zagon kode iz tega tečaja lahko uporabiš:

Pripravili smo lekcijo Course Setup, ki ti pomaga pri nastavitvi razvojnega okolja.

Ne pozabi ozvezditi (🌟) tega repozitorija, da ga boš lažje našel kasneje.

🧠 Pripravljen za objavo?

Če iščeš bolj napredne primere kode, si oglej našo zbirko primerov kode za Generativno AI v Pythonu in TypeScriptu.

🗣️ Spoznaj druge udeležence, pridobi podporo

Pridruži se našemu uradnemu Azure AI Foundry Discord strežniku, kjer lahko spoznaš in povežeš z drugimi, ki obiskujejo ta tečaj, ter dobiš podporo.

Postavljaj vprašanja ali deli povratne informacije o izdelku v našem Azure AI Foundry Developer Forum na GitHubu.

🚀 Gradiš startup?

Prijavi se na Microsoft for Startups Founders Hub in prejmi brezplačne OpenAI kredite ter do 150.000 $ Azure kreditov za dostop do OpenAI modelov preko Azure OpenAI Services.

🙏 Želiš pomagati?

Imaš predloge ali si našel napake v črkovanju ali kodi? Odpri issue ali ustvari pull request

📂 Vsaka lekcija vsebuje:

  • Kratek video uvod v temo
  • Pisno lekcijo v README datoteki
  • Primere kode v Pythonu in TypeScriptu, ki podpirajo Azure OpenAI in OpenAI API
  • Povezave do dodatnih virov za nadaljnje učenje

🗃️ Lekcije

# Povezava do lekcije Opis Video Dodatno učenje
00 Course Setup Learn: Kako nastaviti razvojno okolje Video kmalu na voljo Več informacij
01 Introduction to Generative AI and LLMs Learn: Razumevanje, kaj je Generativna AI in kako delujejo veliki jezikovni modeli (LLM) Video Več informacij
02 Exploring and comparing different LLMs Learn: Kako izbrati pravi model za tvojo uporabo Video Več informacij
03 Using Generative AI Responsibly Learn: Kako odgovorno graditi aplikacije Generativne AI Video Več informacij
04 Understanding Prompt Engineering Fundamentals Learn: Praktične najboljše prakse za prompt engineering Video Več informacij
05 Creating Advanced Prompts Learn: Kako uporabiti tehnike prompt engineering za izboljšanje rezultatov tvojih pozivov Video Več informacij
06 Gradnja aplikacij za generiranje besedil Izdelava: Aplikacija za generiranje besedil z uporabo Azure OpenAI / OpenAI API Video Več informacij
07 Gradnja klepetalnih aplikacij Izdelava: Tehnike za učinkovito gradnjo in integracijo klepetalnih aplikacij Video Več informacij
08 Gradnja iskalnih aplikacij z vektorskimi bazami Izdelava: Iskalna aplikacija, ki uporablja Embeddings za iskanje podatkov Video Več informacij
09 Gradnja aplikacij za generiranje slik Izdelava: Aplikacija za generiranje slik Video Več informacij
10 Gradnja AI aplikacij z nizko kodo Izdelava: Generativna AI aplikacija z uporabo orodij za nizko kodo Video Več informacij
11 Integracija zunanjih aplikacij s klicem funkcij Izdelava: Kaj je klic funkcij in kako se uporablja v aplikacijah Video Več informacij
12 Oblikovanje UX za AI aplikacije Učenje: Kako uporabiti načela UX oblikovanja pri razvoju generativnih AI aplikacij Video Več informacij
13 Zavarovanje vaših generativnih AI aplikacij Učenje: Grožnje in tveganja za AI sisteme ter načini za njihovo zaščito Video Več informacij
14 Življenjski cikel generativnih AI aplikacij Učenje: Orodja in metrike za upravljanje življenjskega cikla LLM in LLMOps Video Več informacij
15 Retrieval Augmented Generation (RAG) in vektorske baze Izdelava: Aplikacija, ki uporablja RAG okvir za pridobivanje embeddingov iz vektorskih baz Video Več informacij
16 Modeli odprte kode in Hugging Face Izdelava: Aplikacija, ki uporablja modele odprte kode, dostopne na Hugging Face Video Več informacij
17 AI agenti Izdelava: Aplikacija, ki uporablja AI Agent Framework Video Več informacij
18 Fino nastavljanje LLM-jev Učenje: Kaj, zakaj in kako fino nastavljati LLM-je Video Več informacij
19 Gradnja z SLM-ji Učenje: Prednosti gradnje z malimi jezikovnimi modeli Video kmalu na voljo Več informacij
20 Gradnja z Mistral modeli Učenje: Značilnosti in razlike modelov družine Mistral Video kmalu na voljo Več informacij
21 Gradnja z Meta modeli Učenje: Značilnosti in razlike modelov družine Meta Video kmalu na voljo Več informacij

🌟 Posebna zahvala

Posebna zahvala Johnu Azizu za ustvarjanje vseh GitHub Actions in delovnih tokov

Bernhardu Merkleju za ključne prispevke k vsaki lekciji, ki izboljšujejo izkušnjo učenja in kode.

🎒 Drugi tečaji

Naša ekipa pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za avtomatski prevod AI Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku velja za avtoritativni vir. Za pomembne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda, ne odgovarjamo.