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微软推出的生成式AI入门课

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generative-ai-for-beginners简介

18 Lessons， Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/ – microsoft/generative-ai-for-beginners
这是关于一门由微软云倡导者推出的构建生成式人工智能应用的课程的介绍。课程共 18 课，涵盖了从基础概念到实际应用的多个方面。
重要亮点

课程内容丰富：包括生成式人工智能的基础概念、不同语言模型的探索与比较、负责任地使用生成式人工智能、提示工程基础及高级技巧等，还有各类应用的构建，如文本生成、聊天、搜索、图像生成等应用。
学习资源多样：每课有视频介绍、书面课程、代码示例、额外学习资源链接。
所需准备与支持：需要 Azure OpenAI 服务或 OpenAI API 的访问权限、GitHub 账号等，还提供了课程设置课帮助搭建开发环境，并有官方的 AI Discord 服务器提供交流和支持。
进阶与拓展：对于寻求更高级代码示例的，有相关集合；针对初创企业，有获取免费 OpenAI 积分和 Azure 积分的途径；若发现问题，可提出或创建请求。
特别致谢与其他课程：特别感谢 John Aziz ，团队还推出了其他多种初学者课程。

该课程一共有18节课，具体如下：

00 – Course Setup：学习如何设置开发环境。
01 – Introduction to Generative AI and LLMs：了解生成式人工智能是什么以及大型语言模型（LLMs）如何工作。
02 – Exploring and comparing different LLMs：学习如何为使用案例选择合适的模型。
03 – Using Generative AI Responsibly：学习如何负责任地构建生成式人工智能应用。
04 – Understanding Prompt Engineering Fundamentals：学习提示工程的实践最佳做法。
05 – Creating Advanced Prompts：学习应用提示工程技术以改善提示的结果。
06 – Building Text Generation Applications：使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用。
07 – Building Chat Applications：学习有效构建和集成聊天应用的技术。
08 – Building Search Apps Vector Databases：构建使用嵌入来搜索数据的搜索应用。
09 – Building Image Generation Applications：构建图像生成应用。
10 – Building Low Code AI Applications：使用低代码工具构建生成式人工智能应用。
11 – Integrating External Applications with Function Calling：了解函数调用及其在应用中的用例。
12 – Designing UX for AI Applications：学习在开发生成式人工智能应用时应用 UX 设计原则。
13 – Securing Your Generative AI Applications：了解 AI 系统的威胁和风险以及保护这些系统的方法。
14 – The Generative AI Application Lifecycle：学习管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指标。
15 – Retrieval Augmented Generation (RAG) and Vector Databases：构建使用 RAG 框架从向量数据库检索嵌入的应用。
16 – Open Source Models and Hugging Face：使用 Hugging Face 上可用的开源模型构建应用。
17 – AI Agents：使用 AI 代理框架构建应用。
18 – Fine – Tuning LLMs：学习微调 LLMs 的内容、原因和方法。

generative-ai-for-beginners官网入口网址

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