25 KiB
21 Pelajaran mengajarkan semua yang perlu Anda ketahui untuk mulai membangun aplikasi AI Generatif
🌐 Dukungan Multi-Bahasa
Didukung melalui GitHub Action (Otomatis & Selalu Terbaru)
Arab | Bengali | Bulgaria | Burma (Myanmar) | Tionghoa (Sederhana) | Tionghoa (Tradisional, Hong Kong) | Tionghoa (Tradisional, Makau) | Tionghoa (Tradisional, Taiwan) | Kroasia | Ceko | Denmark | Belanda | Estonia | Finlandia | Prancis | Jerman | Yunani | Ibrani | Hindi | Hungaria | Indonesia | Italia | Jepang | Kannada | Khmer | Korea | Lituania | Melayu | Malayalam | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeria | Norwegia | Persia (Farsi) | Polandia | Portugis (Brasil) | Portugis (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumania | Rusia | Serbia (Sirilik) | Slowakia | Slovenia | Spanyol | Swahili | Swedia | Tagalog (Filipina) | Tamil | Telugu | Thai | Turki | Ukraina | Urdu | Vietnam
Lebih suka Clone secara Lokal?
Repositori ini mencakup lebih dari 50 terjemahan bahasa yang secara signifikan memperbesar ukuran pengunduhan. Untuk meng-clone tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout:
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"Ini memberi Anda semua yang Anda butuhkan untuk menyelesaikan kursus dengan unduhan yang jauh lebih cepat.
AI Generatif untuk Pemula (Versi 3) - Sebuah Kursus
Pelajari dasar-dasar membangun aplikasi AI Generatif dengan kursus komprehensif 21 pelajaran dari Microsoft Cloud Advocates.
🌱 Memulai
Kursus ini memiliki 21 pelajaran. Setiap pelajaran membahas topik tersendiri jadi mulai dari mana saja yang Anda suka!
Pelajaran diberi label "Belajar" yang menjelaskan konsep AI Generatif atau "Membangun" yang menjelaskan konsep dan contoh kode dalam Python dan TypeScript bila memungkinkan.
Untuk Pengembang .NET lihat AI Generatif untuk Pemula (Edisi .NET)!
Setiap pelajaran juga menyertakan bagian "Terus Belajar" dengan alat pembelajaran tambahan.
Apa yang Anda Butuhkan
Untuk menjalankan kode kursus ini, Anda dapat menggunakan salah satu:
-
Azure OpenAI Service - Pelajaran: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Models - Pelajaran: "githubmodels" (GitHub Models akan dihentikan akhir Juli 2026 - gunakan Microsoft Foundry Models sebagai gantinya)
-
OpenAI API - Pelajaran: "oai-assignment"
-
Foundry Lokal - Jalankan model sepenuhnya offline di perangkat Anda sendiri, tanpa perlu langganan cloud
-
Pengetahuan dasar Python atau TypeScript membantu - *Untuk pemula total, lihat kursus Python dan TypeScript
-
Akun GitHub untuk fork seluruh repo ini ke akun GitHub Anda sendiri
Kami telah membuat pelajaran Pengaturan Kursus untuk membantu Anda menyiapkan lingkungan pengembangan.
Jangan lupa untuk memberi bintang (🌟) repo ini agar mudah ditemukan kemudian.
🧠 Siap untuk Diterapkan?
Jika Anda mencari contoh kode lebih lanjut yang lebih maju, lihat koleksi Contoh Kode AI Generatif dalam Python dan TypeScript.
🗣️ Bertemu Pembelajar Lain, Dapatkan Dukungan
Bergabunglah dengan server Discord resmi Microsoft Foundry untuk bertemu dan berjejaring dengan pelajar lain yang mengikuti kursus ini dan dapatkan dukungan.
Ajukan pertanyaan atau bagikan umpan balik produk di Forum Pengembang Microsoft Foundry di Github.
🚀 Membangun Startup?
Kunjungi Microsoft untuk Startup untuk mengetahui cara memulai membangun dengan kredit Azure hari ini.
🙏 Ingin membantu?
Apakah Anda punya saran atau menemukan kesalahan ejaan atau kode? Buat masalah atau Buat permintaan tarik
📂 Setiap pelajaran mencakup:
- Video pengantar singkat tentang topik
- Pelajaran tertulis yang terletak di README
- Contoh kode Python dan TypeScript yang mendukung Azure OpenAI dan OpenAI API
- Tautan ke sumber daya tambahan untuk melanjutkan pembelajaran Anda
🗃️ Pelajaran
| # | Tautan Pelajaran | Deskripsi | Video | Pembelajaran Tambahan |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Pengaturan Kursus | Belajar: Cara Menyiapkan Lingkungan Pengembangan Anda | Video Segera Hadir | Pelajari Lebih Lanjut |
| 01 | Pengenalan AI Generatif dan LLM | Belajar: Memahami apa itu AI Generatif dan cara Kerja Large Language Models (LLM). | Video | Pelajari Lebih Lanjut |
| 02 | Menjelajahi dan Membandingkan Berbagai LLM | Belajar: Cara memilih model yang tepat untuk kasus penggunaan Anda | Video | Pelajari Lebih Lanjut |
| 03 | Menggunakan AI Generatif Secara Bertanggung Jawab | Belajar: Cara membangun Aplikasi AI Generatif secara bertanggung jawab | Video | Pelajari Lebih Lanjut |
| 04 | Memahami Dasar-dasar Rekayasa Prompt | Pelajari: Praktik Terbaik Rekayasa Prompt Secara Langsung | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 05 | Membuat Prompt Tingkat Lanjut | Pelajari: Cara menerapkan teknik rekayasa prompt yang meningkatkan hasil prompt Anda. | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 06 | Membangun Aplikasi Generasi Teks | Bangun: Aplikasi generasi teks menggunakan Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 07 | Membangun Aplikasi Chat | Bangun: Teknik untuk membangun dan mengintegrasikan aplikasi chat secara efisien. | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 08 | Membangun Aplikasi Pencarian dengan Database Vektor | Bangun: Aplikasi pencarian yang menggunakan Embeddings untuk mencari data. | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 09 | Membangun Aplikasi Generasi Gambar | Bangun: Aplikasi generasi gambar | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 10 | Membangun Aplikasi AI Low Code | Bangun: Aplikasi Generative AI menggunakan alat Low Code | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 11 | Mengintegrasikan Aplikasi Eksternal dengan Function Calling | Bangun: Apa itu function calling dan penggunaannya untuk aplikasi | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 12 | Mendesain UX untuk Aplikasi AI | Pelajari: Cara menerapkan prinsip desain UX saat mengembangkan Aplikasi Generative AI | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 13 | Mengamankan Aplikasi Generative AI Anda | Pelajari: Ancaman dan risiko pada sistem AI serta metode untuk mengamankan sistem-sistem tersebut. | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 14 | Siklus Hidup Aplikasi Generative AI | Pelajari: Alat dan metrik untuk mengelola Siklus Hidup LLM dan LLMOps | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) dan Database Vektor | Bangun: Aplikasi menggunakan Kerangka RAG untuk mengambil embeddings dari Database Vektor | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 16 | Model Open Source dan Hugging Face | Bangun: Aplikasi menggunakan model open source yang tersedia di Hugging Face | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 17 | Agen AI | Bangun: Aplikasi menggunakan Kerangka Agen AI | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 18 | Fine-Tuning LLMs | Pelajari: Apa, mengapa, dan bagaimana melakukan fine-tuning LLMs | Video | Pelajari Lebih Lanjut | | 19 | Membangun dengan SLMs | Pelajari: Manfaat membangun dengan Small Language Models | Video Segera Hadir | Pelajari Lebih Lanjut | | 20 | Membangun dengan Model Mistral | Pelajari: Fitur dan perbedaan dari Model Keluarga Mistral | Video Segera Hadir | Pelajari Lebih Lanjut | | 21 | Membangun dengan Model Meta | Pelajari: Fitur dan perbedaan dari Model Keluarga Meta | Video Segera Hadir | Pelajari Lebih Lanjut |
🌟 Ucapan Terima Kasih Khusus
Ucapan terima kasih khusus kepada John Aziz atas pembuatan semua aksi GitHub dan alur kerja
Bernhard Merkle atas kontribusinya yang penting pada setiap pelajaran untuk meningkatkan pengalaman pembelajar dan kode.
🎒 Kursus Lainnya
Tim kami menghasilkan kursus lain! Lihat:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agen
Seri Generative AI
Pembelajaran Inti
Seri Copilot
Mendapatkan Bantuan
Jika Anda mengalami kesulitan atau memiliki pertanyaan tentang membangun aplikasi AI. Bergabunglah dengan sesama pelajar dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang mendukung di mana pertanyaan diterima dan pengetahuan dibagikan dengan bebas.
Jika Anda memiliki umpan balik produk atau menemukan kesalahan saat membangun, kunjungi:
Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk mencapai akurasi, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sah. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.