初学者的生成式人工智能（第二版）- 一门课程

通过微软云倡导者提供的 18 课的综合课程，学习构建生成式人工智能应用程序的基础知识。

🌱 入门

本课程共有 18 课。每节课都涵盖了自己的主题，因此可以从任何地方开始！

课程分为两类：学习课程解释生成式人工智能的概念，以及构建课程在可能的情况下提供了 Python 和 TypeScript 的代码示例。

每节课还包括一个 “继续学习” 部分，提供额外的学习工具。

你需要什么

我们创建了一个 课程设置 课程，帮助您设置开发环境。

别忘了 star（🌟）这个仓库，以便以后更容易找到它。

🧠 准备部署？

如果你正在寻找更高级的代码示例，请查看我们的 生成式 AI 代码示例集合，其中包含 Python 和 TypeScript。

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🙏 想要帮忙吗？

您有建议或发现了拼写或代码错误吗？提出问题或创建拉取请求

📂 每节课都包括：

  • 一个关于该主题的简短视频介绍
  • 位于 README 中的书面课程
  • 支持 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 代码示例
  • 连接到额外资源以继续学习

🗃️ 课程

  课程链接 描述 额外学习
00 课程设置 学习： 如何设置您的开发环境 了解更多
01 生成式人工智能和大型语言模型介绍 学习： 了解生成式人工智能是什么，以及大型语言模型（LLMs）的工作原理 了解更多
02 探索和比较不同的大型语言模型 学习： 如何为您的用例选择合适的模型 了解更多
03 负责任地使用生成式人工智能 学习： 如何负责任地构建生成式人工智能应用 了解更多
04 了解提示工程基础知识 学习： 实践提示工程的最佳实践  
了解更多      
05 创建高级提示 学习： 如何应用改进提示结果的提示工程技术。 了解更多
06 构建文本生成应用 构建： 使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用 了解更多
07 构建聊天应用 构建： 构建和集成聊天应用的有效技术。 了解更多
08 构建搜索应用矢量数据库 构建： 使用嵌入式搜索数据的搜索应用 了解更多
09 构建图像生成应用 构建： 图像生成应用 了解更多
10 构建低代码 AI 应用 构建： 使用低代码工具构建生成式 AI 应用 了解更多
11 与函数调用集成外部应用 构建： 函数调用及其应用案例 了解更多
12 为 AI 应用设计用户体验 学习： 开发生成式 AI 应用时如何应用用户体验设计原则 了解更多
13 保护生成式 AI 应用 学习： AI 系统的威胁和风险以及保护这些系统的方法。 了解更多
14 生成式 AI 应用生命周期 学习： 管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指标 了解更多
15 检索增强生成 (RAG) 和矢量数据库 构建： 使用 RAG 框架从矢量数据库中检索嵌入。 了解更多
16 开源模型和 Hugging Face 构建： 使用 Hugging Face 上可用的开源模型构建应用 了解更多
17 AI 代理 构建： 使用 AI 代理框架构建应用 了解更多
18 微调 LLMs 学习： LLMs 微调的什么、为什么和如何 了解更多

🌟 特别鸣谢

特别感谢 John Aziz 创建的所有 GitHub 操作和工作流程

🎒 其他课程

我们的团队还制作了其他课程！查看：

开发](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)

参考资料

https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners