Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Віддаєте перевагу клонуванню локально?
Цей репозиторій включає понад 50 мовних перекладів, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Це дасть вам усе необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.
Вивчайте основи створення застосунків генеративного ШІ за допомогою нашого комплексного курсу з 21 уроку від Microsoft Cloud Advocates.
Цей курс має 21 урок. Кожен урок охоплює власну тему, тож починайте звідки вам зручно!
Уроки позначені як "Learn" – уроки, що пояснюють концепції генеративного ШІ, або "Build" – уроки з поясненням концепції та прикладами коду на Python та TypeScript, коли це можливо.
Для розробників .NET перевірте Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Кожен урок також містить розділ "Keep Learning" з додатковими навчальними матеріалами.
-
Azure OpenAI Service - Уроки: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Уроки: "githubmodels"
-
OpenAI API - Уроки: "oai-assignment"
-
Базові знання Python або TypeScript будуть корисними - *Для абсолютних початківців дивіться ці курси Python та TypeScript
-
Обліковий запис GitHub, щоб форкнути цей репозиторій до власного облікового запису GitHub
Ми створили урок Course Setup, щоб допомогти вам налаштувати середовище розробки.
Не забудьте поставити зірочку (🌟) цьому репозиторію, щоб легше було його знайти пізніше.
Якщо ви шукаєте більш просунуті приклади коду, ознайомтеся з нашою колекцією прикладів коду генеративного ШІ як на Python, так і на TypeScript.
Приєднуйтесь до нашого офіційного сервера Azure AI Foundry Discord, щоб познайомитися та налагодити зв’язки з іншими учнями, що проходять цей курс, та отримати підтримку.
Задавайте питання або діліться відгуками щодо продукту на нашому форумі розробників Azure AI Foundry на GitHub.
Відвідайте Microsoft for Startups, щоб дізнатися, як почати розробку з кредитами Azure вже сьогодні.
Є пропозиції або знайшли помилки у коді чи орфографії? Відкрийте issue або створіть pull request
- Коротке відео-вступ до теми
- Писемний урок у файлі README
- Приклади коду Python та TypeScript, що підтримують Azure OpenAI та OpenAI API
- Посилання на додаткові ресурси для продовження навчання
| # | Посилання на урок | Опис | Відео | Додаткове навчання |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | Learn: Як налаштувати ваше середовище розробки | Відео незабаром | Дізнатись більше |
| 01 | Вступ до генеративного ШІ та LLM | Learn: Розуміння, що таке генеративний ШІ та як працюють великі мовні моделі (LLM) | Відео | Дізнатись більше |
| 02 | Дослідження та порівняння різних LLM | Learn: Як обрати правильну модель для вашого випадку використання | Відео | Дізнатись більше |
| 03 | Відповідальне використання генеративного ШІ | Learn: Як відповідально створювати генеративні ШІ застосунки | Відео | Дізнатись більше |
| 04 | Основи розуміння інженерії запитів | Вивчайте: Найкращі практики інженерії запитів на практиці | Відео | Дізнатись більше |
| 05 | Створення розширених запитів | Вивчайте: Як застосовувати техніки інженерії запитів для покращення результату ваших запитів. | Відео | Дізнатись більше |
| 06 | Створення додатків для генерації тексту | Створіть: Додаток для генерації тексту з використанням Azure OpenAI / OpenAI API | Відео | Дізнатись більше |
| 07 | Створення чат-додатків | Створіть: Техніки ефективного створення та інтеграції чат-додатків. | Відео | Дізнатись більше |
| 08 | Створення пошукових додатків із векторними базами даних | Створіть: Пошуковий додаток, який використовує Embeddings для пошуку даних. | Відео | Дізнатись більше |
| 09 | Створення додатків для генерації зображень | Створіть: Додаток для генерації зображень | Відео | Дізнатись більше |
| 10 | Створення додатків із низьким кодом AI | Створіть: Генеративний AI-додаток з використанням інструментів Low Code | Відео | Дізнатись більше |
| 11 | Інтеграція зовнішніх додатків із викликом функцій | Створіть: Що таке виклик функцій і які випадки застосування для додатків | Відео | Дізнатись більше |
| 12 | Проєктування UX для AI-додатків | Вивчайте: Як застосовувати принципи UX-дизайну при розробці генеративних AI-додатків | Відео | Дізнатись більше |
| 13 | Захист ваших генеративних AI-додатків | Вивчайте: Загрози та ризики для AI-систем і способи їхнього захисту | Відео | Дізнатись більше |
| 14 | Життєвий цикл генеративного AI-додатку | Вивчайте: Інструменти і метрики для керування життєвим циклом LLM та LLMOps | Відео | Дізнатись більше |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) та векторні бази даних | Створіть: Додаток, що використовує RAG Framework для отримання embeddings з векторних баз даних | Відео | Дізнатись більше |
| 16 | Відкриті моделі та Hugging Face | Створіть: Додаток, що використовує відкриті моделі, доступні на Hugging Face | Відео | Дізнатись більше |
| 17 | AI агенти | Створіть: Додаток, що використовує AI Agent Framework | Відео | Дізнатись більше |
| 18 | Тонке налаштування LLM | Вивчайте: Що таке, навіщо і як здійснюється тонке налаштування LLM | Відео | Дізнатись більше |
| 19 | Створення з SLM | Вивчайте: Переваги створення з Малими Мовними Моделями | Відео незабаром | Дізнатись більше |
| 20 | Створення з моделями Mistral | Вивчайте: Особливості та відмінності моделей сімейства Mistral | Відео незабаром | Дізнатись більше |
| 21 | Створення з моделями Meta | Вивчайте: Особливості та відмінності моделей сімейства Meta | Відео незабаром | Дізнатись більше |
Особлива подяка John Aziz за створення всіх GitHub Actions та робочих процесів
Bernhard Merkle за ключовий внесок у кожен урок для поліпшення досвіду навчання і роботи з кодом.
Наша команда також створює інші курси! Перегляньте:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків. Приєднуйтесь до інших учнів та досвідчених розробників у обговореннях про MCP. Це дружня спільнота, де вітаються питання та вільно діляться знаннями.
Якщо у вас є відгуки про продукт або помилки під час розробки, відвідайте:
Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного перекладача. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильне тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.