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通过 21 章的课程，开启构建生成式 AI 应用程序之路
面向初学者的生成式人工智能课程 (版本 3)
通过微软云技术布道师团队提供的21章系列课程，了解构建生成式 AI 应用程序的基础知识。
如何开始
本课程共有21个章节。每章都覆盖一个单独的主题，因此你可以根据自己的需要从任意章节开始学习。
涵盖生成式人工智能原理和应用程序开发的关键方面。在整个系列课程中，我们将建立自己的生成式人工智能初创公司，以便你能了解如何实现自己的想法。
课程分为两类，标记为“学习 (知识点)”的课程（解释生成式人工智能概念）或“实践 (动手)”课程（解释概念并尽可能同时提供 Python 和 TypeScript 的代码示例）。
每个课程还涵盖一个“继续学习”的部分，介绍额外的学习资源。
你需要准备的是
要运行本课程的代码，你可以使用以下任一服务：
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Azure OpenAI Service - 课程: "aoai-assignment"
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GitHub Marketplace Model Catalog - 课程: "githubmodels"
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OpenAI API - 课程: "oai-assignment"
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Python 或 TypeScript 的基础知识 - 如果你是这两种语言的初学者，可以查看这些 Python 和 TypeScript 课程。
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一个 Github 账号来 fork 整个代码库 到你自己的 Github 账号。
我们创建了一个 课程环境设置 章节来帮助你设置开发环境。
别忘了给这个代码库加星()，以便日后更容易找到它。
准备好部署了吗？
如果你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的示例。
️ 找到志同道合的人，获取支持
加入我们的官方 AI Discord 服务器，与参加本课程的其他学习者会面、交流并获得支持。
您是否正在创业？
访问 Microsoft's Founders Hub 并注册，您可以在这里申请获得免费 OpenAI 积分以及最高可达 15 万美元的 Azure AI 服务用于在 Azure OpenAI Service 中使用 Open AI 模型。
每章都包含
- 关于本章主题的一个简短的导学视频
- 基于文本的课程内容（README 文件）
- Python 和 TypeScript 的代码示例（支持 Azure OpenAI 和 OpenAI API）
- 进阶学习资源的链接
️ 每章内容
| # | 课程链接 | 内容介绍 | 视频 | 拓展学习 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 课程环境设置 | 学习： 如何设置开发环境 | 即将推出 | 了解更多 |
| 01 | 生成式 AI 和大语言模型 LLMs 介绍 | 学习： 了解什么是生成式 AI 以及大语言模型 (LLMs) 如何工作 | 视频 | 了解更多 |
| 02 | 探索和比较不同的大语言模型 LLMs | 学习： 如何为你的使用场景选择合适的模型 | 视频 | 了解更多 |
| 03 | 负责任地使用生成式 AI | 学习： 如何负责任地构建生成式 AI 应用 | 视频 | 了解更多 |
| 04 | 理解提示工程基础 | 学习： 实践提示工程的最佳实践 | 视频 | 了解更多 |
| 05 | 掌握高级提示工程技巧 | 学习： 如何利用提示工程技术优化提示输出 | 视频 | 了解更多 |
| 06 | 构建文本生成应用 | 实践： 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 构建文本生成应用 | 视频 | 了解更多 |
| 07 | 构建聊天应用 | 实践： 高效构建与集成聊天应用技术 | 视频 | 了解更多 |
| 08 | 构建搜索应用（使用向量数据库） | 实践： 利用嵌入进行数据搜索的应用 | 视频 | 了解更多 |
| 09 | 构建图像生成应用 | 实践： 构建图像生成应用 | 视频 | 了解更多 |
| 10 | 构建低代码 AI 应用 | 实践： 使用低代码工具构建生成式 AI 应用 | 视频 | 了解更多 |
| 11 | 使用功能调用集成外部应用 | 实践： 了解功能调用及其应用场景 | 视频 | 了解更多 |
| 12 | 设计 AI 应用的用户体验 | 学习： 在开发生成式 AI 应用时如何应用用户体验设计原则 | 视频 | 了解更多 |
| 13 | 保护生成式 AI 应用的安全 | 学习： AI 系统面临的威胁和风险，以及如何保护这些系统 | 视频 | 了解更多信息 |
| 14 | 生成式 AI 应用生命周期 | 学习： 管理 LLM 生命周期和 LLMOps 所需的工具和指标 | 视频 | 了解更多信息 |
| 15 | 检索增强生成（RAG）和向量数据库 | 实践： 使用 RAG 框架从向量数据库中检索嵌入的应用程序 | 视频 | 了解更多信息 |
| 16 | 开源模型和 Hugging Face | 实践： 使用 Hugging Face 上可用的开源模型构建应用程序 | 视频 | 了解更多信息 |
| 17 | AI 智能代理 | 实践： 使用 AI 代理框架构建应用程序 | 视频 | 了解更多信息 |
| 18 | 微调（Fine-tuning）大语言模型 | 实践： 如何、为何及方法来微调大语言模型的内容 | 视频 | 了解更多信息 |
| 19 | 使用小型语言模型 SLM | 学习： 使用小型语言模型的优势 | 视频即将推出 | 了解更多信息 |
| 20 | 使用 Mistral 模型 | 学习： Mistral 系列模型的特点和区别 | 视频即将推出 | 了解更多信息 |
| 21 | 使用 Meta 模型 | 学习： Meta 系列模型的特点和区别 | 视频即将推出 | 了解更多信息 |
特别感谢
特别感谢 John Aziz 创建了所有 GitHub Actions 和工作流。
特别感谢 Bernhard Merkle 对每节课的重要贡献，提升了学习和编码体验。
更多系列课程
我们团队还提供许多基础课程系列，请点击学习：
声明:
本文件灏天文库团队进行了翻译。尽管我们力求准确，但请注意，翻译可能包含错误或不准确之处。原文档以其原始语言为准。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误译负责。
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