24 KiB
21 урок, які навчать усього необхідного для початку створення застосунків на основі генеративного ШІ
🌐 Підтримка багатьох мов
Підтримується через GitHub Action (Автоматично та завжди актуально)
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 | Lithuanian | 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)
Generative AI for Beginners (Версія 3) — Курс
Вивчайте основи створення застосунків на основі генеративного ШІ з нашим комплексним курсом із 21 уроку від Microsoft Cloud Advocates.
🌱 З чого почати
Курс складається з 21 уроку. Кожен урок присвячений окремій темі, тож починайте з того, що вам цікаво!
Уроки позначені як "Learn" (навчальні), де пояснюється концепція генеративного ШІ, або "Build" (практичні), де розглядається концепція та наводяться приклади коду на Python і TypeScript (коли це можливо).
Для .NET-розробників є окремий курс Generative AI for Beginners (.NET Edition)!
Кожен урок також містить розділ "Keep Learning" із додатковими матеріалами для навчання.
Що потрібно
Щоб запускати код із цього курсу, ви можете скористатися:
-
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 повних новачків радимо ці курси з Python та TypeScript
-
Обліковий запис GitHub, щоб зробити fork цього репозиторію у свій акаунт
Ми підготували окремий урок Course Setup, щоб допомогти вам налаштувати середовище розробки.
Не забудьте додати цей репозиторій у вибране (🌟), щоб легко знайти його пізніше.
🧠 Готові до розгортання?
Якщо ви шукаєте більш складні приклади коду, перегляньте нашу колекцію прикладів коду Generative AI на Python і TypeScript.
🗣️ Спілкуйтеся з іншими учасниками, отримуйте підтримку
Приєднуйтесь до нашого офіційного Discord-сервера Azure AI Foundry, щоб познайомитися та поспілкуватися з іншими учасниками курсу й отримати допомогу.
Ставте питання або залишайте відгуки про продукти на нашому Azure AI Foundry Developer Forum на Github.
🚀 Створюєте стартап?
Завітайте на Microsoft for Startups, щоб дізнатися, як почати розробку з Azure-кредитами вже сьогодні.
🙏 Хочете допомогти?
Є пропозиції чи знайшли помилки у тексті або коді? Створіть issue або зробіть pull request
📂 Кожен урок містить:
- Коротке відео з вступом до теми
- Текстовий урок у README
- Приклади коду на Python і TypeScript для Azure OpenAI та OpenAI API
- Посилання на додаткові ресурси для подальшого навчання
🗃️ Уроки
| # | Посилання на урок | Опис | Відео | Додаткові матеріали |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | Learn: Як налаштувати середовище розробки | Відео скоро з’явиться | Дізнатися більше |
| 01 | Вступ до Generative AI та LLMs | Learn: Що таке генеративний ШІ та як працюють великі мовні моделі (LLMs). | Відео | Дізнатися більше |
| 02 | Огляд і порівняння різних LLMs | Learn: Як обрати модель, що найкраще підходить для вашого завдання | Відео | Дізнатися більше |
| 03 | Відповідальне використання Generative AI | Learn: Як створювати застосунки на основі генеративного ШІ відповідально | Відео | Дізнатися більше |
| 04 | Основи Prompt Engineering | Learn: Практичні поради з prompt engineering | Відео | Дізнатися більше |
| 05 | Створення просунутих prompt-ів | Learn: Як застосовувати техніки prompt engineering для покращення результатів. | Відео | Дізнатися більше |
| 06 | Створення застосунків для генерації тексту | Створіть: застосунок для генерації тексту з використанням Azure OpenAI / OpenAI API | Відео | Дізнатися більше |
| 07 | Створення чат-застосунків | Створіть: техніки ефективного створення та інтеграції чат-застосунків. | Відео | Дізнатися більше |
| 08 | Створення пошукових застосунків з векторними базами даних | Створіть: пошуковий застосунок, який використовує ембедінги для пошуку даних. | Відео | Дізнатися більше |
| 09 | Створення застосунків для генерації зображень | Створіть: застосунок для генерації зображень | Відео | Дізнатися більше |
| 10 | Створення AI-застосунків без коду | Створіть: генеративний AI-застосунок за допомогою Low Code інструментів | Відео | Дізнатися більше |
| 11 | Інтеграція зовнішніх застосунків через Function Calling | Створіть: що таке function calling і як його використовувати у застосунках | Відео | Дізнатися більше |
| 12 | Дизайн UX для AI-застосунків | Дізнайтеся: як застосовувати принципи UX-дизайну при розробці генеративних AI-застосунків | Відео | Дізнатися більше |
| 13 | Захист ваших генеративних AI-застосунків | Дізнайтеся: про загрози та ризики для AI-систем і способи їх захисту. | Відео | Дізнатися більше |
| 14 | Життєвий цикл генеративних AI-застосунків | Дізнайтеся: інструменти та метрики для керування життєвим циклом LLM та LLMOps | Відео | Дізнатися більше |
| 15 | RAG (Retrieval Augmented Generation) та векторні бази даних | Створіть: застосунок з використанням RAG Framework для отримання ембедінгів з векторної бази даних | Відео | Дізнатися більше |
| 16 | Відкриті моделі та Hugging Face | Створіть: застосунок з використанням відкритих моделей, доступних на Hugging Face | Відео | Дізнатися більше |
| 17 | AI-агенти | Створіть: застосунок з використанням AI Agent Framework | Відео | Дізнатися більше |
| 18 | Тонке налаштування LLM | Дізнайтеся: що таке тонке налаштування LLM, навіщо воно потрібне і як його робити | Відео | Дізнатися більше |
| 19 | Розробка з SLM | Дізнайтеся: переваги використання малих мовних моделей | Відео скоро | Дізнатися більше |
| 20 | Розробка з моделями Mistral | Дізнайтеся: особливості та відмінності моделей сімейства Mistral | Відео скоро | Дізнатися більше |
| 21 | Розробка з моделями Meta | Дізнайтеся: особливості та відмінності моделей сімейства Meta | Відео скоро | Дізнатися більше |
🌟 Особлива подяка
Особлива подяка John Aziz за створення всіх GitHub Actions та робочих процесів
Bernhard Merkle за важливий внесок у кожен урок для покращення досвіду навчання та роботи з кодом.
🎒 Інші курси
Наша команда створює й інші курси! Перегляньте:
- НОВИНКА Model Context Protocol для початківців
- AI-агенти для початківців
- Генеративний AI для початківців на .NET
- Генеративний AI для початківців на JavaScript
- Генеративний AI для початківців на Java
- ML для початківців
- Data Science для початківців
- AI для початківців
- Кібербезпека для початківців
- Веб-розробка для початківців
- IoT для початківців
- XR-розробка для початківців
- Майстерність роботи з GitHub Copilot для парного програмування з AI
- Майстерність роботи з GitHub Copilot для розробників C#/.NET
- Обери свою пригоду з Copilot
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, звертаємо вашу увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильне тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.