Erfahren Sie die Grundlagen des Aufbaus generativer KI-Anwendungen mit unserem 21-Lesson-umfassenden Kurs durch Microsoft Cloud-Befürworter.
Dieser Kurs hat 21 Lektionen. Jede Lektion deckt ihr eigenes Thema ab. Beginnen Sie also, wo Sie möchten!
Die Lektionen werden entweder als "lernen" als "Lernen" bezeichnet, die ein generatives KI -Konzept oder "Build" -Schachlachen erklären, die ein Konzept- und Code -Beispiele sowohl in Python als auch in Typenkripten erklären, wenn möglich.
Jede Lektion enthält auch einen Abschnitt "Lernen" mit zusätzlichen Lernwerkzeugen.
Azure Openai Service - Lektionen: "Aoai -Signment"
Github Marketplace Model Catalog - Lektionen: "Githubmodels"
OpenAI -API - Lektionen: "Oai -Signment"
Grundkenntnisse über Python oder Typenkript sind hilfreich - *Für absolute Anfänger sehen Sie sich diese Python- und Typscript -Kurse an.
Ein GitHub -Konto, um dieses gesamte Repo auf Ihr eigenes GitHub -Konto zu forkieren
Wir haben eine Kurs -Setup -Lektion erstellt, um Ihnen bei der Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung zu helfen.
Vergessen Sie nicht, dieses Repo zu spielen, um es später leichter zu finden.
Wenn Sie nach fortgeschritteneren Code -Samples suchen, lesen Sie unsere Sammlung generativer KI -Code -Beispiele in Python und TypeScript .
Schließen Sie sich unserem offiziellen KI -Discord -Server an, um sich mit anderen Lernenden zu treffen und sich mit ihnen zu vernetzen, und erhalten Sie Unterstützung.
Melden Sie sich für Microsoft für Startups -Gründer Hub an, um kostenlose OpenAI -Credits und bis zu 150.000 US -Dollar für Azure Credits zu erhalten, um über OpenAI -Modelle über Azure OpenAI -Dienste zuzugreifen .
Haben Sie Vorschläge oder fundierte Rechtschreib- oder Codefehler? Erhalten Sie ein Problem oder erstellen Sie eine Pull -Anfrage
| # | Lektionslink | Beschreibung | Video | Zusätzliches Lernen |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Kursaufbau | Lernen: So richten Sie Ihre Entwicklungsumgebung ein | Bald kommen | Erfahren Sie mehr |
| 01 | Einführung in generative KI und LLMs | Lernen: Verstehen, was generative KI ist und wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren. | Video | Erfahren Sie mehr |
| 02 | Erforschen und Vergleich verschiedener LLMs | Lernen: So wählen Sie das richtige Modell für Ihren Anwendungsfall aus | Video | Erfahren Sie mehr |
| 03 | Verwenden von generativen KI verantwortungsbewusst | Lernen: So erstellen Sie generative KI -Anwendungen verantwortungsbewusst | Video | Erfahren Sie mehr |
| 04 | Verständnis schneller technischer Grundlagen | Lernen: praktische, schnelle Best Practices für technische Konstruktionen | Video | Erfahren Sie mehr |
| 05 | Erstellen fortgeschrittener Eingabeaufforderungen | Lernen: So wenden Sie schnelle technische Techniken an, die das Ergebnis Ihrer Eingabeaufforderungen verbessern. | Video | Erfahren Sie mehr |
| 06 | Anwendungen zur Erstellung von Textgenerierung bauen | Build: Eine App -App -App mit Azure OpenAI / OpenAI -API | Video | Erfahren Sie mehr |
| 07 | Erstellen von Chat -Anwendungen | Build: Techniken zum effizienten Erstellen und Integrieren von Chat -Anwendungen. | Video | Erfahren Sie mehr |
| 08 | Erstellen von Such -Apps Vector -Datenbanken | Build: Eine Suchanwendung, die Einbetten verwendet, um nach Daten zu suchen. | Video | Erfahren Sie mehr |
| 09 | Anwendungen zur Erzeugung von Bildungsbildungen | Build: Eine Anwendung zur Bildgenerierung | Video | Erfahren Sie mehr |
| 10 | Aufbau niedriger Code -AI -Anwendungen | Build: Eine generative KI -Anwendung mit niedrigen Code -Tools | Video | Erfahren Sie mehr |
| 11 | Integration externer Anwendungen in Funktionsaufrufe | Build: Was ist Funktionsaufruf und seine Anwendungsfälle für Anwendungen | Video | Erfahren Sie mehr |
| 12 | Entwerfen von UX für AI -Anwendungen | Lernen: So wenden Sie bei der Entwicklung generativer KI -Anwendungen UX -Designprinzipien an | Video | Erfahren Sie mehr |
| 13 | Sicherung Ihrer generativen AI -Anwendungen | Lernen: Die Bedrohungen und Risiken für KI -Systeme und -Methoden zur Sicherung dieser Systeme. | Video | Erfahren Sie mehr |
| 14 | Der generative AI -Anwendungslebenszyklus | Lernen: Die Werkzeuge und Metriken zur Verwaltung des LLM -Lebenszyklus und den LLMOPs | Video | Erfahren Sie mehr |
| 15 | Abrufenvergrößerungsgeneration (LAB) und Vektor -Datenbanken | Erstellen: Eine Anwendung, die ein RAG -Framework verwendet, um Einbettung aus einen Vektordatenbanken abzurufen | Video | Erfahren Sie mehr |
| 16 | Open Source -Modelle und umarmtes Gesicht | Build: Eine Anwendung mit Open -Source -Modellen, die auf Umarmungsgesicht verfügbar sind | Video | Erfahren Sie mehr |
| 17 | KI -Agenten | Erstellen: eine Anwendung mit einem AI -Agenten -Framework | Video | Erfahren Sie mehr |
| 18 | Feinabstimmung LLMs | Lernen: Was, Warum und Wie man llms fein abstimmende LLMs | Video | Erfahren Sie mehr |
| 19 | Gebäude mit SLMs | Lernen: Die Vorteile des Aufbaus mit kleinen Sprachmodellen | Video kommt bald | Erfahren Sie mehr |
| 20 | Aufbau mit Mistral -Modellen | Lernen: Die Merkmale und Unterschiede der Mistral -Familienmodelle | Video kommt bald | Erfahren Sie mehr |
| 21 | Gebäude mit Meta -Modellen | Lernen: Die Merkmale und Unterschiede der Meta -Familienmodelle | Video kommt bald | Erfahren Sie mehr |
Besonderer Dank geht an John Aziz für die Erstellung aller Github -Aktionen und Workflows
Bernhard Merkle, um wichtige Beiträge zu jeder Lektion zu leisten, um die Erfahrung der Lernenden und Code zu verbessern.
Unser Team produziert andere Kurse! Kasse:
