Arabski | Bengalski | Bułgarski | Birmański (Myanmar) | Chiński (uproszczony) | Chiński (tradycyjny, Hong Kong) | Chiński (tradycyjny, Makau) | Chiński (tradycyjny, Tajwan) | Chorwacki | Czeski | Duński | Niderlandzki | Estoński | Fiński | Francuski | Niemiecki | Grecki | Hebrajski | Hindi | Węgierski | Indonezyjski | Włoski | Japoński | Kannada | Koreański | Litewski | Malajski | Malajalam | Marathi | Nepalski | Nigeryjski pidżin | Norweski | Perski (Farsi) | Polski | Portugalski (Brazylia) | Portugalski (Portugalia) | Pendżabski (Gurmukhi) | Rumuński | Rosyjski | Serbski (cyrylica) | Słowacki | Słoweński | Hiszpański | Suahili | Szwedzki | Tagalog (Filipiński) | Tamilski | Telugu | Tajski | Turecki | Ukraiński | Urdu | Wietnamski
Wolisz sklonować lokalnie?
To repozytorium zawiera tłumaczenia na ponad 50 języków, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj 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"Dzięki temu otrzymasz wszystko, co potrzebne do ukończenia kursu, a pobieranie będzie dużo szybsze.
Poznaj podstawy tworzenia aplikacji Generative AI w naszym kompleksowym kursie składającym się z 21 lekcji, prowadzonym przez Microsoft Cloud Advocates.
Ten kurs zawiera 21 lekcji. Każda lekcja obejmuje własny temat, więc zacznij, od czego chcesz!
Lekcje są oznaczone jako "Learn" uczące koncepcji Generative AI lub "Build", które tłumaczą koncepcję i zawierają przykłady kodu w Python i TypeScript, jeśli to możliwe.
Dla programistów .NET sprawdź Generative AI dla początkujących (edycja .NET)!
Każda lekcja zawiera też sekcję "Keep Learning" z dodatkowymi narzędziami do nauki.
-
Azure OpenAI Service - Lekcje: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Lekcje: "githubmodels"
-
OpenAI API - Lekcje: "oai-assignment"
-
Podstawowa znajomość Pythona lub TypeScript będzie pomocna - *Dla zupełnie początkujących sprawdź te kursy Python i TypeScript
-
Konto GitHub, aby sforkować całe to repozytorium na własne konto GitHub
Stworzyliśmy lekcję Course Setup, która pomoże Ci skonfigurować środowisko programistyczne.
Nie zapomnij dodać tego repozytorium do ulubionych (🌟), aby łatwiej je znaleźć później.
Jeśli szukasz bardziej zaawansowanych przykładów kodu, sprawdź naszą kolekcję przykładów kodu Generative AI w Python i TypeScript.
Dołącz do naszego oficjalnego serwera Discord Azure AI Foundry, aby poznać i nawiązać kontakty z innymi uczniami tego kursu oraz uzyskać wsparcie.
Zadaj pytania lub podziel się opinią o produkcie na naszym Forum programistów Azure AI Foundry na Github.
Odwiedź Microsoft for Startups, aby dowiedzieć się, jak zacząć korzystać z kredytów Azure już dziś.
Masz sugestie lub znalazłeś błędy ortograficzne albo w kodzie? Zgłoś problem lub stwórz pull request
- Krótkie wideo wprowadzające do tematu
- Napisany materiał lekcji znajdujący się w README
- Przykłady kodu w Python i TypeScript wspierające Azure OpenAI i OpenAI API
- Linki do dodatkowych zasobów do dalszej nauki
| # | Link do lekcji | Opis | Wideo | Dodatkowa nauka |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Konfiguracja kursu | Learn: Jak skonfigurować środowisko programistyczne | Video wkrótce | Dowiedz się więcej |
| 01 | Wprowadzenie do Generative AI i dużych modeli językowych (LLM) | Learn: Zrozumienie czym jest Generative AI i jak działają duże modele językowe (LLM) | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 02 | Poznawanie i porównywanie różnych dużych modeli językowych | Learn: Jak wybrać odpowiedni model do swojego zastosowania | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 03 | Odpowiedzialne korzystanie z Generative AI | Learn: Jak odpowiedzialnie budować aplikacje Generative AI | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 04 | Zrozumienie podstaw inżynierii promptów | Ucz się: Praktyczne najlepsze praktyki inżynierii promptów | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 05 | Tworzenie zaawansowanych promptów | Ucz się: Jak stosować techniki inżynierii promptów, które poprawiają wyniki twoich promptów | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 06 | Budowanie aplikacji generujących tekst | Buduj: Aplikację do generowania tekstu za pomocą Azure OpenAI / OpenAI API | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 07 | Budowanie aplikacji czatowych | Buduj: Techniki efektywnego tworzenia i integrowania aplikacji czatowych | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 08 | Budowanie aplikacji wyszukiwania i baz danych wektorowych | Buduj: Aplikację wyszukującą dane za pomocą osadzania (Embeddings) | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 09 | Budowanie aplikacji generujących obrazy | Buduj: Aplikację generującą obrazy | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 10 | Budowanie aplikacji AI z niskokodowym podejściem | Buduj: Aplikację generatywnej AI wykorzystującą narzędzia Low Code | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 11 | Integracja aplikacji z wywoływaniem funkcji | Buduj: Czym jest wywoływanie funkcji i jego zastosowania w aplikacjach | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 12 | Projektowanie UX dla aplikacji AI | Ucz się: Jak stosować zasady projektowania UX podczas tworzenia generatywnych aplikacji AI | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 13 | Bezpieczeństwo aplikacji generatywnej AI | Ucz się: Zagrożenia i ryzyka związane z systemami AI oraz metody ich zabezpieczania | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 14 | Cykl życia aplikacji generatywnej AI | Ucz się: Narzędzia i metryki do zarządzania cyklem życia LLM oraz LLMOps | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) i bazy danych wektorowych | Buduj: Aplikację korzystającą z frameworku RAG do pobierania osadzonych danych z baz wektorowych | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 16 | Modele open source i Hugging Face | Buduj: Aplikację wykorzystującą modele open source dostępne na platformie Hugging Face | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 17 | Agenci AI | Buduj: Aplikację korzystającą z frameworka agenta AI | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 18 | Dostrajanie LLM | Ucz się: Co, dlaczego i jak dostrajać LLM | Wideo | Dowiedz się więcej |
| 19 | Budowanie z małymi modelami językowymi | Ucz się: Korzyści z budowania z małymi modelami językowymi | Wideo wkrótce | Dowiedz się więcej |
| 20 | Budowanie z modelami Mistral | Ucz się: Cechy i różnice modeli rodziny Mistral | Wideo wkrótce | Dowiedz się więcej |
| 21 | Budowanie z modelami Meta | Ucz się: Cechy i różnice modeli rodziny Meta | Wideo wkrótce | Dowiedz się więcej |
Szczególne podziękowania dla Johna Aziza za stworzenie wszystkich GitHub Actions i workflowów
Bernhard Merkle za kluczowe wkłady w każdą lekcję, poprawiające doświadczenia uczących się oraz kod.
Nasz zespół tworzy również inne kursy! Sprawdź:
-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}
Jeśli utkniesz lub masz jakiekolwiek pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI. Dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.
Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź:
Zastrzeżenie:
Dokument ten został przetłumaczony przy użyciu automatycznej usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Pomimo naszych starań o dokładność, prosimy mieć na uwadze, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być uważany za źródło autorytatywne. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego, ludzkiego tłumaczenia. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.