25 KiB
21 lecke, amely mindent megtanít, amit tudnod kell a generatív MI alkalmazások építésének megkezdéséhez
🌐 Többnyelvű támogatás
GitHub Action által támogatott (Automatikus és Mindig naprakész)
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Inkább helyileg klónoznál?
Ez a tároló több mint 50 nyelvű fordítást tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. Fordítások nélküli klónozáshoz használd a sparse checkout-ot:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Ez mindent biztosít, amire szükséged van a tanfolyam elvégzéséhez, sokkal gyorsabb letöltéssel.
Generatív mesterséges intelligencia kezdőknek (3. kiadás) - Egy tanfolyam
Tanuld meg az alapokat generatív MI alkalmazások építéséhez a Microsoft Cloud Advocates 21 leckéből álló átfogó tanfolyamával.
🌱 Kezdés
Ennek a tanfolyamnak 21 leckéje van. Minden lecke saját témakört fed le, így kezdj ott, ahol szeretnél!
A leckéket "Tanulj" leckéknek neveztük, amelyek egy generatív MI koncepciót magyaráznak, illetve "Építs" leckéknek, amelyek megmagyarázzák a koncepciót és kódpéldákat mutatnak Python és TypeScript nyelven, ahol csak lehetséges.
.NET fejlesztőknek nézzétek meg Generatív MI kezdőknek (.NET kiadás) projektünket!
Minden lecke tartalmaz egy "Folytasd a tanulást" részt is további tanulási eszközökkel.
Mire lesz szükséged
A tanfolyam kódjának futtatásához használhatod a következők egyikét:
-
Azure OpenAI Service - Leckék: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Models - Leckék: "githubmodels" (A GitHub Models 2026 július végén megszűnik - helyette a Microsoft Foundry Modelseket használd)
-
OpenAI API - Leckék: "oai-assignment"
-
Foundry Local - Modellek teljesen offline futtatása a saját eszközödön, felhő előfizetés nélkül
-
Alapvető Python vagy TypeScript ismeretek hasznosak - *Abszolút kezdőknek tekintsd meg ezeket a Python és TypeScript tanfolyamokat
-
Egy GitHub fiók a teljes tároló fork-olásához a saját GitHub fiókodba
Létrehoztunk egy Tanfolyam beállítása leckét, hogy segítsünk a fejlesztői környezeted beállításában.
Ne felejtsd el megcsillagozni (🌟) ezt a tárolót, hogy később könnyebben megtaláld.
🧠 Készen állsz a telepítésre?
Ha haladóbb kódmintákat keresel, nézd meg generatív MI kódminta gyűjteményünket Python és TypeScript nyelven.
🗣️ Találkozz más tanulókkal, kapj támogatást
Csatlakozz az hivatalos Microsoft Foundry Discord szerverhez, hogy találkozz és kapcsolatot építs más tanulókkal, akik ezt a tanfolyamot végzik, és kapj támogatást.
Tegyél fel kérdéseket vagy ossz meg visszajelzést a termékről a Microsoft Foundry Fejlesztői Fórumon GitHubon.
🚀 Startupot építesz?
Látogass el a Microsoft for Startups oldalra, hogy megtudd, hogyan kezdhetsz ma Azure kredit felhasználásával fejleszteni.
🙏 Segítenél?
Van javaslatod vagy találtál helyesírási vagy kódbeli hibát? Hibajegyet nyithatsz vagy Pull request-et küldhetsz
📂 Minden lecke tartalmaz:
- Rövid videóbevezetőt az adott témához
- Írott leckét a README fájlban
- Python és TypeScript kódmintákat Azure OpenAI és OpenAI API támogatással
- Linkeket további tanulási forrásokhoz
🗃️ Leckék
| # | Lecke hivatkozás | Leírás | Videó | További tanulás |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Tanfolyam beállítása | Tanulj: Hogyan állítsd be a fejlesztői környezeted | Hamarosan videó | Tudj meg többet |
| 01 | Bevezetés a generatív MI-be és a LLM-ekbe | Tanulj: Megérteni, mi a generatív MI és hogyan működnek a nagy nyelvi modellek (LLM-ek). | Videó | Tudj meg többet |
| 02 | Különböző LLM-ek felfedezése és összehasonlítása | Tanulj: Hogyan válasszuk ki a megfelelő modellt az adott feladathoz | Videó | Tudj meg többet |
| 03 | A generatív MI felelősségteljes használata | Tanulj: Hogyan építsünk felelősségteljes generatív MI alkalmazásokat | Videó | Tudj meg többet |
| 04 | A Prompt Tervezés Alapjainak Megértése | Tanulj: Gyakorlati Prompt Tervezési Legjobb Gyakorlatok | Videó | Tudj meg többet | | 05 | Fejlett Promptek Készítése | Tanulj: Hogyan alkalmazz prompt tervezési technikákat, amelyek javítják a promptek eredményét. | Videó | Tudj meg többet | | 06 | Szöveggeneráló Alkalmazások Készítése | Építs: Szöveggeneráló alkalmazást Azure OpenAI / OpenAI API használatával | Videó | Tudj meg többet | | 07 | Csevegőalkalmazások Készítése | Építs: Hatékony technikák csevegőalkalmazások építéséhez és integrálásához. | Videó | Tudj meg többet | | 08 | Keresőalkalmazások és Vektor Adatbázisok Készítése | Építs: Keresőalkalmazást, amely Embeddingeket használ az adatok keresésére. | Videó | Tudj meg többet | | 09 | Képalkotó Alkalmazások Készítése | Építs: Képalkotó alkalmazást | Videó | Tudj meg többet | | 10 | Alacsony Kódú AI Alkalmazások Készítése | Építs: Generatív AI alkalmazást alacsony kódú eszközökkel | Videó | Tudj meg többet | | 11 | Külső Alkalmazások Integrálása Function Calling-gel | Építs: Mi az a function calling és mik az alkalmazásai | Videó | Tudj meg többet | | 12 | UX Tervezése AI Alkalmazásokhoz | Tanulj: Hogyan alkalmazz UX tervezési elveket Generatív AI alkalmazások fejlesztésekor | Videó | Tudj meg többet | | 13 | Generatív AI Alkalmazások Biztonságossá Tétele | Tanulj: A AI rendszerek fenyegetései és kockázatai, valamint a rendszerek védelmének módszerei. | Videó | Tudj meg többet | | 14 | A Generatív AI Alkalmazás Élettartama | Tanulj: Az eszközöket és mutatókat a LLM élettartam és LLMOps kezeléséhez | Videó | Tudj meg többet | | 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) és Vektor Adatbázisok | Építs: Alkalmazást RAG keretrendszer segítségével, amely vektor adatbázisból kinyert embeddingeket keres | Videó | Tudj meg többet | | 16 | Nyílt Forráskódú Modellek és a Hugging Face | Építs: Alkalmazást nyílt forráskódú modellek felhasználásával, amelyek elérhetők a Hugging Face-en | Videó | Tudj meg többet | | 17 | AI Ügynökök | Építs: Alkalmazást AI ügynök keretrendszer használatával | Videó | Tudj meg többet | | 18 | LLM-ek Finomhangolása | Tanulj: Mi, miért és hogyan finomhangoljuk az LLM-eket | Videó | Tudj meg többet | | 19 | Kis Nyelvi Modellek Használata | Tanulj: A Kis Nyelvi Modellekkel való építés előnyei | Hamarosan videó | Tudj meg többet | | 20 | Mistral Modellek Használata | Tanulj: A Mistral család modelleinek jellemzői és különbségei | Hamarosan videó | Tudj meg többet | | 21 | Meta Modellek Használata | Tanulj: A Meta család modelleinek jellemzői és különbségei | Hamarosan videó | Tudj meg többet |
🌟 Külön köszönet
Külön köszönet John Aziznak az összes GitHub Actions és munkafolyamat létrehozásáért
Bernhard Merkle-nek a tananyag és a kódélmény minden leckéhez történő kulcsfontosságú hozzájárulásáért.
🎒 Egyéb tanfolyamok
Csapatunk más tanfolyamokat is készít! Nézd meg:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Ügynökök
Generatív AI Sorozat
Alapvető tanulás
Copilot sorozat
Segítségkérés
Ha elakad vagy kérdése van az AI-alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban, csatlakozz a tanulótársak és tapasztalt fejlesztők vitáihoz az MCP-ről. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak és a tudás szabadon megosztott.
Ha termék visszajelzést vagy hibákat szeretnél jelenteni a fejlesztés során, látogass el ide:
Jogi nyilatkozat: Ez a dokumentum az AI fordítási szolgáltatás, a Co-op Translator segítségével készült. Bár az pontosságra törekszünk, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az anyanyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Fontos információk esetén professzionális emberi fordítást javasolunk. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely ebből a fordításból ered.