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Microsoft Cloud Advocatesによる21レッスンの包括的なコースで、生成AIアプリケーションの構築の基本を学びましょう。

このコースは21のレッスンで構成されています。各レッスンは独自のトピックをカバーしているので、お好きなところから始めてください！

レッスンは、生成AIの概念を説明する「Learn」レッスンか、概念とコード例をPythonとTypeScriptの両方で説明する「Build」レッスンとしてラベル付けされています。

.NET開発者の方は、初心者向け生成AI（.NET版）をチェックしてください！

各レッスンには、追加の学習ツールを含む「Keep Learning」セクションもあります。

• Azure OpenAI Service - レッスン: "aoai-assignment"

• GitHub Marketplace Model Catalog - レッスン: "githubmodels"

• OpenAI API - レッスン: "oai-assignment"

• PythonまたはTypeScriptの基本知識があると役立ちます - *絶対初心者の方はこれらのPythonとTypeScriptコースをご覧ください

• 自分のGitHubアカウントにこのリポジトリ全体をフォークするためのGitHubアカウント

開発環境のセットアップを手助けするために、**コースセットアップ**レッスンを作成しました。

このリポジトリをスター（🌟）をつけることを忘れずに、後で簡単に見つけられるようにしてください。

より高度なコードサンプルを探している場合は、PythonとTypeScriptの両方での生成AIコードサンプルのコレクションをチェックしてください。

このコースを受講している他の学習者と出会い、ネットワークを築き、サポートを得るために公式Azure AI Foundry Discordサーバーに参加してください。

質問をしたり、製品のフィードバックを共有するには、GitHubのAzure AI Foundry Developer Forumをご利用ください。

無料のOpenAIクレジットとAzure OpenAI Servicesを通じてOpenAIモデルにアクセスするための最大$150kのAzureクレジットを受け取るために、Microsoft for Startups Founders Hubに登録してください。

提案がある、またはスペルやコードの誤りを見つけた場合は、問題を提起したり、プルリクエストを作成してください。

• トピックの短いビデオ紹介
• READMEにある書面によるレッスン
• Azure OpenAIとOpenAI APIをサポートするPythonとTypeScriptのコードサンプル
• 学習を続けるための追加リソースへのリンク

#	レッスンリンク	説明	ビデオ	追加学習
00	コースセットアップ	学ぶ: 開発環境のセットアップ方法	ビデオ近日公開	さらに学ぶ
01	生成AIとLLMの紹介	学ぶ: 生成AIとは何か、そして大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解する	ビデオ	さらに学ぶ
02	異なるLLMの探索と比較	学ぶ: ユースケースに適したモデルを選択する方法	ビデオ	さらに学ぶ
03	生成AIを責任を持って使用する	学ぶ: 責任を持って生成AIアプリケーションを構築する方法	ビデオ	さらに学ぶ
04	プロンプトエンジニアリングの基本を理解する	学ぶ: 実践的なプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス	ビデオ	さらに学ぶ
05	高度なプロンプトの作成	学ぶ: 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の適用方法。	ビデオ	詳細を学ぶ
06	テキスト生成アプリケーションの構築	構築: Azure OpenAI / OpenAI API を使用したテキスト生成アプリ	ビデオ	詳細を学ぶ
07	チャットアプリケーションの構築	構築: 効率的にチャットアプリケーションを構築し統合する技術。	ビデオ	詳細を学ぶ
08	検索アプリケーションの構築 ベクトルデータベース	構築: Embeddings 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	詳細を学ぶ
09	画像生成アプリケーションの構築	構築: 画像生成アプリケーション	ビデオ	詳細を学ぶ
10	ローコードAIアプリケーションの構築	構築: ロー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	詳細を学ぶ
11	外部アプリケーションと関数呼び出しの統合	構築: 関数呼び出しとは何か、アプリケーションでの使用例	ビデオ	詳細を学ぶ
12	AIアプリケーションのUXデザイン	学ぶ: 生成AIアプリケーションを開発する際のUXデザイン原則の適用方法	ビデオ	詳細を学ぶ
13	生成AIアプリケーションのセキュリティ確保	学ぶ: AIシステムへの脅威とリスク、およびこれらのシステムを保護する方法。	ビデオ	詳細を学ぶ
14	生成AIアプリケーションのライフサイクル	学ぶ: LLMライフサイクルとLLMOpsを管理するためのツールと指標	ビデオ	詳細を学ぶ
15	検索強化生成（RAG）とベクターデータベース	構築: ベクターデータベースから埋め込みを取得するためのRAGフレームワークを使用したアプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
16	オープンソースモデルとHugging Face	構築: Hugging Faceで利用可能なオープンソースモデルを使用したアプリケーション	ビデオ	詳細はこちら
17	AIエージェント	構築: 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	詳細はこちら
18	LLMのファインチューニング	学ぶ: LLMのファインチューニングの概要、理由、方法	ビデオ	詳細はこちら
19	SLMでの構築	学ぶ: 小型言語モデルを使った構築の利点	ビデオ近日公開	詳細はこちら
20	Mistralモデルでの構築	学ぶ: Mistralファミリーモデルの特徴と違い	ビデオ近日公開	詳細はこちら
21	Metaモデルでの構築	学ぶ: Metaファミリーモデルの特徴と違い	ビデオ近日公開	詳細はこちら

GitHub Actionsとワークフローをすべて作成してくれたJohn Azizに特別な感謝を。

学習者とコードの体験を向上させるために各レッスンに重要な貢献をしてくれたBernhard Merkleに感謝します。

私たちのチームは他のコースも制作しています！ぜひご覧ください：

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• NEW .NETを使用した初心者向け生成AI
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• 初心者向けML
• 初心者向けデータサイエンス
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