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微軟推出的生成式AI入門課

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generative-ai-for-beginners簡介

18 Lessons， Get Started Building with Generative AI ? https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ – microsoft/generative-ai-for-beginners
這是關(guān)于一門由微軟云倡導(dǎo)者推出的構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用的課程的介紹。課程共 18 課，涵蓋了從基礎(chǔ)概念到實(shí)際應(yīng)用的多個(gè)方面。
重要亮點(diǎn)

課程內(nèi)容豐富：包括生成式人工智能的基礎(chǔ)概念、不同語言模型的探索與比較、負(fù)責(zé)任地使用生成式人工智能、提示工程基礎(chǔ)及高級(jí)技巧等，還有各類應(yīng)用的構(gòu)建，如文本生成、、搜索、圖像生成等應(yīng)用。
學(xué)習(xí)資源多樣：每課有視頻介紹、書面課程、代碼示例、額外學(xué)習(xí)資源鏈接。
所需準(zhǔn)備與支持：需要 Azure OpenAI 服務(wù)或 OpenAI API 的訪問權(quán)限、GitHub 賬號(hào)等，還提供了課程設(shè)置課幫助搭建開發(fā)環(huán)境，并有官方的 AI Discord 服務(wù)器提供交流和支持。
進(jìn)階與拓展：對(duì)于尋求更高級(jí)代碼示例的，有相關(guān)集合；針對(duì)初創(chuàng)企業(yè)，有獲取免費(fèi) OpenAI 積分和 Azure 積分的途徑；若發(fā)現(xiàn)問題，可提出或創(chuàng)建請求。
特別致謝與其他課程：特別感謝 John Aziz ，團(tuán)隊(duì)還推出了其他多種初學(xué)者課程。

該課程一共有18節(jié)課，具體如下：

00 – Course Setup：學(xué)習(xí)如何設(shè)置開發(fā)環(huán)境。
01 – Introduction to Generative AI and LLMs：了解生成式人工智能是什么以及大型語言模型（LLMs）如何工作。
02 – Exploring and comparing different LLMs：學(xué)習(xí)如何為使用案例選擇合適的模型。
03 – Using Generative AI Responsibly：學(xué)習(xí)如何負(fù)責(zé)任地構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用。
04 – Understanding Prompt Engineering Fundamentals：學(xué)習(xí)提示工程的實(shí)踐最佳做法。
05 – Creating Advanced Prompts：學(xué)習(xí)應(yīng)用提示工程技術(shù)以改善提示的結(jié)果。
06 – Building Text Generation Applications：使用 Azure OpenAI 構(gòu)建文本生成應(yīng)用。
07 – Building Chat Applications：學(xué)習(xí)有效構(gòu)建和集成應(yīng)用的技術(shù)。
08 – Building Search Apps Vector Databases：構(gòu)建使用嵌入來搜索數(shù)據(jù)的搜索應(yīng)用。
09 – Building Image Generation Applications：構(gòu)建圖像生成應(yīng)用。
10 – Building Low Code AI Applications：使用低代碼工具構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用。
11 – Integrating External Applications with Function Calling：了解函數(shù)調(diào)用及其在應(yīng)用中的用例。
12 – Designing UX for AI Applications：學(xué)習(xí)在開發(fā)生成式人工智能應(yīng)用時(shí)應(yīng)用 UX 設(shè)計(jì)原則。
13 – Securing Your Generative AI Applications：了解 AI 系統(tǒng)的威脅和風(fēng)險(xiǎn)以及保護(hù)這些系統(tǒng)的方法。
14 – The Generative AI Application Lifecycle：學(xué)習(xí)管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指標(biāo)。
15 – Retrieval Augmented Generation (RAG) and Vector Databases：構(gòu)建使用 RAG 框架從向量數(shù)據(jù)庫檢索嵌入的應(yīng)用。
16 – Open Source Models and Hugging Face：使用 Hugging Face 上可用的開源模型構(gòu)建應(yīng)用。
17 – AI Agents：使用 AI 代理框架構(gòu)建應(yīng)用。
18 – Fine – Tuning LLMs：學(xué)習(xí)微調(diào) LLMs 的內(nèi)容、原因和方法。

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