Aprenda los fundamentos de la construcción de aplicaciones generativas de IA con nuestro curso integral de 21-lesions por Microsoft Cloud Advocates.
Este curso tiene 21 lecciones. Cada lección cubre su propio tema, ¡así que comience a donde quiera!
Las lecciones se etiquetan como lecciones de "aprender" que explican un concepto de IA generativo o lecciones de "construir" que explican un concepto y ejemplos de código tanto en Python como en mecanografiado cuando sea posible.
Cada lección también incluye una sección de "mantener aprendiendo" con herramientas de aprendizaje adicionales.
Azure Openai Service - Lecciones: "Aoai -ASignment"
Catálogo de modelos de mercado de Github - Lecciones: "Githubmodels"
API OPERAI - Lecciones: "Oai -Assignment"
El conocimiento básico de Python o TypeScript es útil: *Para principiantes absolutos, consulte estos cursos de Python y TypeScript.
Una cuenta de GitHub para tener el bullido todo este repositorio a su propia cuenta de GitHub
Hemos creado una lección de configuración del curso para ayudarlo a configurar su entorno de desarrollo.
No olvides protagonizar (?) Este repositorio para encontrarlo más fácil más tarde.
Si está buscando muestras de código más avanzadas, consulte nuestra colección de muestras generativas de código de IA en Python y TypeScript .
Únase a nuestro servidor oficial de AI Discord para reunirse y establecer contactos con otros alumnos que toman este curso y obtengan soporte.
Regístrese en Microsoft para Startups Founders Hub para recibir créditos gratuitos de Operai y hasta $ 150k para los créditos de Azure para acceder a los modelos Operai a través de servicios de Azure OpenAI .
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| # | Enlace de lección | Descripción | Video | Aprendizaje extra |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Configuración del curso | Aprenda: cómo configurar su entorno de desarrollo | Muy pronto | Obtenga más información |
| 01 | Introducción a la IA generativa y LLMS | Aprenda: Comprender qué es la IA generativa y cómo funcionan los modelos de idiomas grandes (LLM). | Video | Obtenga más información |
| 02 | Explorando y comparando diferentes LLM | Aprenda: cómo seleccionar el modelo adecuado para su caso de uso | Video | Obtenga más información |
| 03 | Usando IA generativa de manera responsable | Aprenda: cómo construir aplicaciones de IA generativas de manera responsable | Video | Obtenga más información |
| 04 | Comprensión de los fundamentos de ingeniería rápida | Aprender: las mejores prácticas de ingeniería rápida y práctica | Video | Obtenga más información |
| 05 | Creación de indicaciones avanzadas | Aprenda: cómo aplicar técnicas de ingeniería rápidas que mejoren el resultado de sus indicaciones. | Video | Obtenga más información |
| 06 | Construir aplicaciones de generación de texto | Build: una aplicación de generación de texto que usa Azure OpenAI / API Operai | Video | Obtenga más información |
| 07 | Creación de aplicaciones de chat | Construcción: Técnicas para construir e integrar eficientemente aplicaciones de chat. | Video | Obtenga más información |
| 08 | Bases de datos de vectores de aplicaciones de búsqueda de búsqueda de edificios | Build: una aplicación de búsqueda que utiliza incrustaciones para buscar datos. | Video | Obtenga más información |
| 09 | Aplicaciones de generación de imágenes de construcción | Build: una aplicación de generación de imágenes | Video | Obtenga más información |
| 10 | Construir aplicaciones de IA de código bajo | Construir: una aplicación de IA generativa que utiliza herramientas de código bajo | Video | Obtenga más información |
| 11 | Integrar aplicaciones externas con llamadas de funciones | Build: ¿Qué es la llamada de función y sus casos de uso para aplicaciones? | Video | Obtenga más información |
| 12 | Diseño de UX para aplicaciones de IA | Aprenda: cómo aplicar los principios de diseño de UX al desarrollar aplicaciones generativas de IA | Video | Obtenga más información |
| 13 | Asegurando sus aplicaciones generativas de IA | Aprenda: las amenazas y riesgos para los sistemas y métodos de IA para asegurar estos sistemas. | Video | Obtenga más información |
| 14 | El ciclo de vida de la aplicación AI generativa | Aprender: las herramientas y las métricas para administrar el ciclo de vida de LLM y LLMOPS | Video | Obtenga más información |
| 15 | Bases de datos de recuperación de generación aumentada (RAG) y vector | Build: una aplicación que utiliza un marco de RAG para recuperar incrustaciones de una base de datos Vector | Video | Obtenga más información |
| 16 | Modelos de código abierto y cara de abrazo | Construir: una aplicación que utiliza modelos de código abierto disponibles en la cara de abrazo | Video | Obtenga más información |
| 17 | Agentes de IA | Build: una aplicación que utiliza un marco de agente de IA | Video | Obtenga más información |
| 18 | LLMS ajustado | Aprenda: ¿Qué, por qué y cómo afinando LLMS? | Video | Obtenga más información |
| 19 | Edificio con SLMS | Aprender: los beneficios de la construcción con modelos de idiomas pequeños | Video próximamente | Obtenga más información |
| 20 | Construyendo con modelos Mistrales | Aprender: las características y diferencias de los modelos familiares de Mistral | Video próximamente | Obtenga más información |
| 21 | Construyendo con meta modelos | Aprender: las características y diferencias de los modelos meta familiares | Video próximamente | Obtenga más información |
Un agradecimiento especial a John Aziz por crear todas las acciones y flujos de trabajo de Github
Bernhard Merkle para hacer contribuciones clave a cada lección para mejorar la experiencia del alumno y el código.
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