Microsoft Cloud Advocatesによる21レッスンの包括的なコースで、生成AIアプリケーションを構築する基本を学びます。
このコースには21のレッスンがあります。各レッスンは独自のトピックをカバーしているので、どこからでも始めましょう！
レッスンには、生成的AIの概念を説明する「学習」レッスンまたは、可能な場合はPythonとTypeScriptの両方の概念とコードの例を説明する「ビルド」レッスンのいずれかとラベル付けされています。
各レッスンには、追加の学習ツールを備えた「Keep Learning」セクションも含まれています。
Azure Openaiサービス -レッスン： 「aoai -assignment」
Github Marketplaceモデルカタログ -レッスン： 「GithubModels」
Openai API-レッスン： 「Oai -assignment」
PythonまたはTypeScriptの基本的な知識は役立ちます - *絶対的な初心者の場合、これらのPythonおよびTypeScriptコースをチェックしてください。
GitHubアカウントは、このレポを独自のGitHubアカウントにフォークする
開発環境のセットアップに役立つコースセットアップレッスンを作成しました。
後で簡単に見つけるために、このリポジトリを主演することを忘れないでください（？）。
より高度なコードサンプルを探している場合は、 PythonとTypeScriptの両方で生成AIコードサンプルのコレクションをご覧ください。
公式のAI Discord Serverに参加して、このコースを受講してサポートを受ける他の学習者と出会い、ネットワークを付けます。
Startups Founders HubのMicrosoftにサインアップして、Azure Openaiサービスを介してOpenaiモデルにアクセスするために、Azureクレジットに向けて最大15万ドルの無料クレジットを受け取ります。
提案がありますか、それともスペルまたはコードのエラーを見つけましたか？問題を提起するか、プルリクエストを作成します
| ＃ | レッスンリンク | 説明 | ビデオ | 余分な学習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | コースのセットアップ | 学習：開発環境をセットアップする方法 | 近日公開 | もっと詳しく知る |
| 01 | 生成AIおよびLLMSの紹介 | 学習：生成的AIとは何か、言語モデル（LLMS）がどの程度機能しているかを理解します。 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 02 | 異なるLLMの調査と比較 | 学習：ユースケースに適したモデルを選択する方法 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 03 | 生成AIを責任を持って使用します | 学習：生成AIアプリケーションを責任を持って構築する方法 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 04 | 迅速なエンジニアリングの基礎を理解する | 学習：実践的なエンジニアリングのベストプラクティス | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 05 | 高度なプロンプトの作成 | 学習：プロンプトの結果を改善するプロンプトエンジニアリング技術を適用する方法。 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 06 | テキスト生成アプリケーションの構築 | ビルド： Azure Openai / Openai APIを使用したテキスト生成アプリ | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 07 | チャットアプリケーションの構築 | ビルド：チャットアプリケーションを効率的に構築および統合するためのテクニック。 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 08 | 検索アプリの構築ベクトルデータベース | ビルド：埋め込みを使用してデータを検索する検索アプリケーション。 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 09 | 画像生成アプリケーションの構築 | ビルド：画像生成アプリケーション | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 10 | 低コードAIアプリケーションの構築 | ビルド：低コードツールを使用した生成AIアプリケーション | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 11 | 外部アプリケーションと関数呼び出しを統合します | ビルド：アプリケーションの関数呼び出しとそのユースケースとは何ですか | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 12 | AIアプリケーション用のUXの設計 | 学習：生成AIアプリケーションを開発する際のUX設計原則を適用する方法 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 13 | 生成AIアプリケーションを保護します | 学習：これらのシステムを保護するためのAIシステムと方法に対する脅威とリスク。 | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 14 | 生成AIアプリケーションライフサイクル | 学習： LLMライフサイクルとLLMOPSを管理するためのツールとメトリック | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 15 | 検索拡張生成（RAG）およびベクトルデータベース | ビルド： RAGフレームワークを使用してベクトルデータベースから埋め込みを取得するアプリケーション | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 16 | オープンソースモデルと抱き合った顔 | ビルド：顔を抱き締めるオープンソースモデルを使用するアプリケーション | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 17 | AIエージェント | ビルド： AIエージェントフレームワークを使用したアプリケーション | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 18 | 微調整LLMS | 学習：微調整LLMSの何、なぜ、どのように | ビデオ | もっと詳しく知る |
| 19 | SLMSで建物 | 学習：小さな言語モデルで構築することの利点 | すぐにビデオが来ます | もっと詳しく知る |
| 20 | ミストラルモデルを備えた建物 | 学習：ミストラルファミリーモデルの機能と違い | すぐにビデオが来ます | もっと詳しく知る |
| 21 | メタモデルを備えた建物 | 学習：メタファミリモデルの機能と違い | すぐにビデオが来ます | もっと詳しく知る |
すべてのGitHubアクションとワークフローを作成してくれたJohn Azizに感謝します
学習者とコードエクスペリエンスを改善するために、各レッスンに重要な貢献をするためのBernhard Merkle 。
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