28 KiB
21 уроки, які навчають усьому, що потрібно знати, щоб почати створювати застосунки Генеративного ШІ
🌐 Підтримка багатомовності
Підтримується через GitHub Action (автоматизовано і завжди актуально)
Арабська | Бенгальська | Болгарська | Бірманська (Мʼянма) | Китайська (спрощена) | Китайська (традиційна, Гонконг) | Китайська (традиційна, Макао) | Китайська (традиційна, Тайвань) | Хорватська | Чеська | Данська | Нідерландська | Естонська | Фінська | Французька | Німецька | Грецька | Іврит | Гінді | Угорська | Індонезійська | Італійська | Японська | Каннада | Корейська | Литовська | Малайська | Малаялам | Маратхі | Непальська | Нігерійський пиджин | Норвезька | Перська (фарсі) | Польська | Португальська (Бразилія) | Португальська (Португалія) | Пенджабі (гурмухі) | Румунська | Російська | Сербська (кирилиця) | Словацька | Словенська | Іспанська | Свахілі | Шведська | Тагальська (філіппінська) | Тамільська | Телугу | Тайська | Турецька | Українська | Урду | В'єтнамська
Генеративний ШІ для початківців (версія 3) - Курс
Вивчіть основи створення застосунків Генеративного ШІ за нашим комплексним 21-урочним курсом від Microsoft Cloud Advocates.
🌱 Початок роботи
Цей курс містить 21 урок. Кожен урок охоплює окрему тему, тож починайте звідки завгодно!
Lessons are labeled either "Learn" lessons explaining a Generative AI concept or "Build" lessons that explain a concept and code examples in both Python and TypeScript when possible.
For .NET Developers checkout Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Each lesson also includes a "Keep Learning" section with additional learning tools.
What You Need
To run the code of this course, you can use either:
-
Azure OpenAI Service - Уроки: "aoai-assignment"
-
GitHub Marketplace Model Catalog - Уроки: "githubmodels"
-
OpenAI API - Уроки: "oai-assignment"
-
Базові знання Python або TypeScript будуть корисні - *Для абсолютних початківців перегляньте ці курси Python and TypeScript
-
Обліковий запис GitHub, щоб форкнути цей репозиторій до власного облікового запису GitHub
We have created a Налаштування курсу lesson to help you with setting up your development environment.
Не забудьте поставити зірку (🌟) цьому репозиторію щоб легше знаходити його пізніше.
🧠 Готові до розгортання?
If you are looking for more advanced code samples, check out our collection of Generative AI Code Samples in both Python and TypeScript.
🗣️ Познайомтеся з іншими учнями, отримайте підтримку
Приєднуйтесь до нашого офіційного сервера Azure AI Foundry у Discord, щоб познайомитись і спілкуватись з іншими учнями цього курсу та отримати підтримку.
Задавайте питання або діліться відгуками про продукт у нашому Azure AI Foundry Developer Forum на Github.
🚀 Створюєте стартап?
Visit Microsoft for Startups to find out how to get started building with Azure credits today.
🙏 Хочете допомогти?
Do you have suggestions or found spelling or code errors? Raise an issue or Create a pull request
📂 Кожен урок включає:
- Коротке вступне відео з теми
- Текстовий урок у README
- Приклади коду на Python та TypeScript, які підтримують Azure OpenAI та OpenAI API
- Посилання на додаткові ресурси для продовження навчання
🗃️ Уроки
| # | Lesson Link | Description | Video | Extra Learning |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Налаштування курсу | Learn: How to Setup Your Development Environment | Video Coming Soon | Дізнатись більше |
| 01 | Вступ до Генеративного ШІ та LLMs | Learn: Understanding what Generative AI is and how Large Language Models (LLMs) work. | Відео | Дізнатись більше |
| 02 | Дослідження та порівняння різних LLMs | Learn: How to select the right model for your use case | Відео | Дізнатись більше |
| 03 | Використання Генеративного ШІ відповідально | Learn: How to build Generative AI Applications responsibly | Відео | Дізнатись більше |
| 04 | Розуміння основ інжинірингу підказок | Learn: Hands-on Prompt Engineering Best Practices | Відео | Дізнатись більше |
| 05 | Створення розширених підказок | Вивчити: Як застосовувати методи інжинірингу підказок, які покращують результати ваших підказок. | Відео | Дізнатися більше |
| 06 | Створення застосунків для генерації тексту | Створити: Застосунок для генерації тексту з використанням Azure OpenAI / OpenAI API | Відео | Дізнатися більше |
| 07 | Створення чат-застосунків | Створити: Техніки для ефективного створення та інтеграції чат-застосунків. | Відео | Дізнатися більше |
| 08 | Створення пошукових застосунків та векторних баз даних | Створити: Пошуковий застосунок, який використовує ембеддинги для пошуку даних. | Відео | Дізнатися більше |
| 09 | Створення застосунків для генерації зображень | Створити: Застосунок для генерації зображень | Відео | Дізнатися більше |
| 10 | Створення AI-застосунків з низьким кодом | Створити: Генеративний AI-застосунок з використанням Low Code інструментів | Відео | Дізнатися більше |
| 11 | Інтеграція зовнішніх застосунків з викликом функцій | Створити: Що таке виклик функцій та випадки його використання у застосунках | Відео | Дізнатися більше |
| 12 | Проєктування UX для AI-застосунків | Вивчити: Як застосовувати принципи UX-дизайну при розробці генеративних AI-застосунків | Відео | Дізнатися більше |
| 13 | Захист ваших генеративних AI-застосунків | Вивчити: Загрози та ризики для AI-систем і методи захисту цих систем. | Відео | Дізнатися більше |
| 14 | Життєвий цикл генеративного AI-застосунку | Вивчити: Інструменти та метрики для керування життєвим циклом LLM та LLMOps | Відео | Дізнатися більше |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) та векторні бази даних | Створити: Застосунок, який використовує RAG-фреймворк для отримання ембеддингів із векторних баз даних | Відео | Дізнатися більше |
| 16 | Моделі з відкритим кодом та Hugging Face | Створити: Застосунок з використанням моделей з відкритим кодом, доступних на Hugging Face | Відео | Дізнатися більше |
| 17 | Агенти ШІ | Створити: Застосунок з використанням фреймворку для агентів ШІ | Відео | Дізнатися більше |
| 18 | Тонке налаштування LLM | Вивчити: Що, навіщо та як тонко налаштовувати LLM | Відео | Дізнатися більше |
| 19 | Робота з SLM | Вивчити: Переваги створення з використанням малих мовних моделей | Відео незабаром | Дізнатися більше |
| 20 | Робота з моделями Mistral | Вивчити: Особливості та відмінності моделей сімейства Mistral | Відео незабаром | Дізнатися більше |
| 21 | Робота з моделями Meta | Вивчити: Особливості та відмінності моделей сімейства Meta | Відео незабаром | Дізнатися більше |
🌟 Особлива подяка
Особлива подяка John Aziz за створення всіх GitHub Actions та робочих процесів
Bernhard Merkle за внесок у кожний урок для покращення досвіду навчання та роботи з кодом.
🎒 Інші курси
Наша команда також створює інші курси! Перегляньте:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Агенти
Серія Generative AI
-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}
Основне навчання
Серія Copilot
Отримати допомогу
Якщо ви застрягли або маєте питання щодо створення AI-додатків. Приєднуйтесь до інших учнів та досвідчених розробників у дискусіях про MCP. Це дружня спільнота, де питання вітаються, а знання поширюються вільно.
Якщо у вас є відгуки про продукт або ви стикаєтеся з помилками під час розробки, відвідайте:
Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу перекладу на основі ШІ Co-op Translator. Хоча ми докладаємо зусиль для забезпечення точності, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується скористатися послугами професійного перекладача. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння чи неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.