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透過我們由 Microsoft Cloud Advocates 提供的21課程全面課程，學習建立生成式人工智能應用的基本原理。

這個課程有21節課。每節課都有自己的主題，您可以從任何地方開始！

課程分為「學習」課程，解釋生成式人工智能概念，或「建造」課程，解釋概念並提供Python和TypeScript代碼示例（如果可能）。

對於 .NET 開發者，請查看 初學者生成式人工智能 (.NET 版)！

每節課還包括「持續學習」部分，提供額外的學習工具。

• Azure OpenAI 服務 - 課程： "aoai-assignment"

• GitHub 市場模型目錄 - 課程： "githubmodels"

• OpenAI API - 課程： "oai-assignment"

• 基本的 Python 或 TypeScript 知識會有幫助 - *對於絕對初學者，請查看這些 Python 和 TypeScript 課程

• 一個 GitHub 帳戶以分叉整個倉庫到您的 GitHub 帳戶

我們創建了一個 課程設置 課程來幫助您設置開發環境。

不要忘記星標 (🌟) 此倉庫，以便以後更容易找到。

如果您在尋找更高級的代碼示例，請查看我們的生成式人工智能代碼示例集合，包括 Python 和 TypeScript。

加入我們的官方 Azure AI Foundry Discord 服務器，與其他學習此課程的學習者交流並獲得支持。

在我們的Azure AI Foundry 開發者論壇上提問或分享產品反饋。

註冊 Microsoft for Startups Founders Hub 以獲得 免費的 OpenAI 點數 和最多 $150k 的 Azure 點數以通過 Azure OpenAI 服務訪問 OpenAI 模型。

您有建議或發現拼寫或代碼錯誤？提出問題或創建拉取請求

• 主題的簡短視頻介紹
• 位於 README 的書面課程
• 支持 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 代碼示例
• 繼續學習的額外資源鏈接

#	課程鏈接	描述	視頻	額外學習
00	課程設置	學習： 如何設置您的開發環境	即將推出視頻	了解更多
01	生成式人工智能和 LLMs 介紹	學習： 理解什麼是生成式人工智能以及大型語言模型 (LLMs) 如何運作	視頻	了解更多
02	探索和比較不同的 LLMs	學習： 如何選擇適合您使用情況的模型	視頻	了解更多
03	負責任地使用生成式人工智能	學習： 如何負責任地構建生成式人工智能應用	視頻	了解更多
04	理解提示工程基本原理	學習： 實踐提示工程最佳實踐	視頻	了解更多
05	建立進階提示	學習： 如何應用提示工程技術來改善提示的結果。	影片	了解更多
06	建立文字生成應用程式	建立： 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 建立一個文字生成應用程式	影片	了解更多
07	建立聊天應用程式	建立： 高效建立和整合聊天應用程式的技術。	影片	了解更多
08	建立搜尋應用程式向量資料庫	建立： 使用嵌入技術搜尋資料的搜尋應用程式。	影片	了解更多
09	建立影像生成應用程式	建立： 一個影像生成應用程式	影片	了解更多
10	建立低程式碼 AI 應用程式	建立： 使用低程式碼工具建立生成式 AI 應用程式	影片	了解更多
11	透過函數呼叫整合外部應用程式	建立： 什麼是函數呼叫及其在應用程式中的使用案例	影片	了解更多
12	設計 AI 應用程式的用戶體驗	學習： 在開發生成式 AI 應用程式時如何應用用戶體驗設計原則	影片	了解更多
13	保護您的生成式 AI 應用程式	學習： AI 系統的威脅和風險及保護這些系統的方法。	影片	了解更多
14	生成式 AI 應用程式的生命週期	學習： 管理 LLM 生命週期和 LLMOps 的工具和指標	影片	了解更多
15	檢索增強生成 (RAG) 和向量數據庫	建立: 使用 RAG 框架從向量數據庫檢索嵌入的應用程式	視頻	了解更多
16	開源模型和 Hugging Face	建立: 使用 Hugging Face 上的開源模型的應用程式	視頻	了解更多
17	人工智能代理	建立: 使用人工智能代理框架的應用程式	視頻	了解更多
18	微調大型語言模型	學習: 微調大型語言模型的內容、原因和方法	視頻	了解更多
19	使用小型語言模型構建	學習: 使用小型語言模型構建的優勢	視頻即將推出	了解更多
20	使用 Mistral 模型構建	學習: Mistral 家族模型的特點和區別	視頻即將推出	了解更多
21	使用 Meta 模型構建	學習: Meta 家族模型的特點和區別	視頻即將推出	了解更多

特別感謝 John Aziz 創建所有 GitHub Actions 和工作流程

Bernhard Merkle 對每個課程做出重要貢獻，以改善學習者和代碼體驗。

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