Apprenez les principes fondamentaux de la création d'applications génératrices d'IA avec notre cours complet de 21 intrus par Microsoft Cloud Advocates.
Ce cours a 21 leçons. Chaque leçon couvre son propre sujet, alors commencez où vous le souhaitez!
Les leçons sont étiquetées soit des leçons "Learn" expliquant un concept d'IA génératif ou des leçons "construire" qui expliquent un concept et des exemples de code dans Python et TypeScript lorsque cela est possible.
Chaque leçon comprend également une section "Keep Learning" avec des outils d'apprentissage supplémentaires.
Service Azure Openai - Leçons: "Aoai-Asignment"
Catalogue du modèle GitHub Marketplace - Leçons: "GitHubModels"
API Openai - Leçons: "Oai-Asignment"
La connaissance de base de Python ou de TypeScript est utile - * Pour les débutants absolus, consultez ces cours Python et TypeScript.
Un compte github pour fourrer tout ce dépôt de votre propre compte github
Nous avons créé une leçon de configuration de cours pour vous aider à mettre en place votre environnement de développement.
N'oubliez pas de mettre en vedette (?) Ce dépôt pour le trouver plus facile plus tard.
Si vous recherchez des échantillons de code plus avancés, consultez notre collection d'échantillons de code AI génératifs dans Python et TypeScript .
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| # | Lien de leçon | Description | Vidéo | Apprentissage supplémentaire |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Configuration du cours | Apprenez: comment configurer votre environnement de développement | À venir | Apprendre encore plus |
| 01 | Introduction aux AI et LLMS génératifs | Apprenez: comprendre ce qu'est une IA générative et quelle est la grande langue que les modèles de langue (LLMS). | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 02 | Explorer et comparer différents LLM | Apprendre: comment sélectionner le bon modèle pour votre cas d'utilisation | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 03 | Utilisation de l'IA générative de manière responsable | Apprenez: comment créer des applications d'IA génératives de manière responsable | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 04 | Comprendre les principes fondamentaux de l'ingénierie rapide | Apprenez: meilleures pratiques d'ingénierie rapide | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 05 | Créer des invites avancées | Apprenez: comment appliquer des techniques d'ingénierie rapides qui améliorent le résultat de vos invites. | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 06 | Bâtiment des applications de génération de texte | Build: une application de génération de texte utilisant une API Azure Openai / Openai | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 07 | Construire des applications de chat | Build: Techniques pour construire et intégrer efficacement les applications de chat. | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 08 | Construire des applications de recherche Bases de données vectorielles | Build: une application de recherche qui utilise des intégres pour rechercher des données. | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 09 | Applications de génération d'images de construction | Build: une application de génération d'images | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 10 | Bâtiment des applications de Code à faible code | Build: une application d'intermédiaire générative utilisant des outils de code bas | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 11 | Intégration d'applications externes à l'appel de fonction | Build: Qu'est-ce que l'appel de fonction et ses cas d'utilisation pour les applications | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 12 | Conception UX pour les applications AI | Apprenez: comment appliquer les principes de conception UX lors du développement d'applications généatives d'IA | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 13 | Sécuriser vos applications génératrices d'IA | Apprenez: les menaces et les risques pour les systèmes et méthodes d'IA pour sécuriser ces systèmes. | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 14 | Le cycle de vie générateur de l'application AI | Apprenez: les outils et les mesures pour gérer le cycle de vie LLM et le LLMOPS | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 15 | Bases de données de génération augmentée (RAG) et vectorielle de récupération | Build: une application utilisant un framework de chiffon pour récupérer des intégres à partir d'une base de données vectorielle | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 16 | Modèles open source et visage étreint | Build: une application utilisant des modèles open source disponibles sur la face étreinte | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 17 | Agents d'IA | Build: une application utilisant un cadre d'agent AI | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 18 | LLMS à réglage fin | Apprenez: le quoi, pourquoi et comment des LLMs à réglage fin | Vidéo | Apprendre encore plus |
| 19 | Bâtiment avec SLMS | Apprendre: les avantages de la construction avec des modèles de petits langues | Vidéo à venir | Apprendre encore plus |
| 20 | Construire avec des modèles Mistral | Apprendre: les caractéristiques et les différences des modèles familiaux Mistral | Vidéo à venir | Apprendre encore plus |
| 21 | Bâtiment avec des méta-modèles | Apprendre: les caractéristiques et les différences des modèles de méta-famille | Vidéo à venir | Apprendre encore plus |
Un merci spécial à John Aziz d'avoir créé toutes les actions et les workflows GitHub
Bernhard Merkle pour avoir apporté des contributions clés à chaque leçon pour améliorer l'expérience de l'apprenant et du code.
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