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ジェネレーティブAIアプリケーションを構築し始めるために必要なすべてを教える21のレッスン
🌐 多言語対応
GitHub Actionsでサポート(自動化&常に最新)
アラビア語 | ベンガル語 | ブルガリア語 | ビルマ語(ミャンマー) | 中国語(簡体字) | 中国語(繁体字、香港) | 中国語(繁体字、マカオ) | 中国語(繁体字、台湾) | クロアチア語 | チェコ語 | デンマーク語 | オランダ語 | エストニア語 | フィンランド語 | フランス語 | ドイツ語 | ギリシャ語 | ヘブライ語 | ヒンディー語 | ハンガリー語 | インドネシア語 | イタリア語 | 日本語 | カンナダ語 | クメール語 | 韓国語 | リトアニア語 | マレー語 | マラヤーラム語 | マラーティー語 | ネパール語 | ナイジェリア・ピジン | ノルウェー語 | ペルシア語(ファルシ) | ポーランド語 | ポルトガル語(ブラジル) | ポルトガル語(ポルトガル) | パンジャブ語(グルムキー) | ルーマニア語 | ロシア語 | セルビア語(キリル文字) | スロバキア語 | スロベニア語 | スペイン語 | スワヒリ語 | スウェーデン語 | タガログ語(フィリピン) | タミル語 | テルグ語 | タイ語 | トルコ語 | ウクライナ語 | ウルドゥー語 | ベトナム語
ローカルでクローンしたい場合は?
このリポジトリには50以上の言語への翻訳が含まれているため、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を除いてクローンするには、スパースチェックアウトを使用してください:
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"これにより、コースを完了するために必要なすべてを、はるかに高速なダウンロードで手に入れることができます。
初心者のためのジェネレーティブAI(バージョン3) - コース
Microsoft Cloud Advocatesによる21レッスンの包括的コースで、ジェネレーティブAIアプリケーションの構築基礎を学びましょう。
🌱 はじめに
このコースは21のレッスンで構成されています。それぞれのレッスンは独立したテーマを扱っているため、好きなところから始めましょう!
レッスンは「Learn」レッスンはジェネレーティブAIの概念を説明し、「Build」レッスンは概念と共に可能な限りPythonとTypeScriptでのコード例を解説します。
.NET開発者の方はGenerative AI for Beginners (.NET Edition)もチェックしてください!
各レッスンには「Keep Learning」セクションもあり、追加の学習ツールが紹介されています。
必要なもの
コードを実行するには、以下のいずれかを使用できます:
-
Azure OpenAI Service - 対象レッスン: 「aoai-assignment」
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Microsoft Foundry Models - 対象レッスン: 「githubmodels」 (GitHub Modelsは2026年7月末で終了予定なのでMicrosoft Foundry Modelsを使ってください)
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OpenAI API - 対象レッスン: 「oai-assignment」
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Foundry Local - クラウドサブスクリプション不要で、自分の端末上で完全オフラインでモデルを実行可能
-
基本的なPythonまたはTypeScriptの知識があると良い - *初めての方はこれらのPythonとTypeScriptコースをご覧ください
-
GitHubアカウントが必要です。全リポジトリを自分のGitHubアカウントにフォークしてください
開発環境設定に役立つCourse Setupレッスンを用意しています。
あとで見つけやすいようにぜひこのリポジトリにスター(🌟)を付けてください。
🧠 展開の準備はできていますか?
より高度なコードサンプルをお探しなら、PythonとTypeScript両対応のジェネレーティブAIコードサンプル集をぜひご覧ください。
🗣️ 他の学習者と交流、サポートを受ける
このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを受けるには公式Microsoft Foundry Discordサーバーに参加しましょう。
質問や製品へのフィードバックはGitHubのMicrosoft Foundry Developer Forumでどうぞ。
🚀 スタートアップを立ち上げますか?
Microsoft for Startups でAzureクレジットを利用して開発を始める方法をご案内しています。
🙏 ご協力頂けますか?
提案やスペルミス、コードエラーを見つけたら、Issueを投稿するか、プルリクエストを作成してください。
📂 各レッスンに含まれるもの:
- そのトピックの短いビデオ紹介
- READMEに記載されたレッスン本文
- Azure OpenAIおよびOpenAI APIをサポートするPythonとTypeScriptのコード例
- 学習を続けるための追加リソースへのリンク
🗃️ レッスン一覧
| # | レッスンリンク | 説明 | ビデオ | 追加学習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Course Setup | Learn: 開発環境のセットアップ方法 | ビデオ準備中 | 詳細はこちら |
| 01 | Introduction to Generative AI and LLMs | Learn: ジェネレーティブAIとは何か、そして大規模言語モデル(LLM)の仕組み | ビデオ | 詳細はこちら |
| 02 | Exploring and comparing different LLMs | Learn: 自分のユースケースに合ったモデルの選び方 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 03 | Using Generative AI Responsibly | Learn: ジェネレーティブAIアプリケーションを責任を持って構築する方法 | ビデオ | 詳細はこちら |
| 04 | プロンプトエンジニアリングの基本を理解する | 学ぶ: ハンズオンのプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス | Video | Learn More | | 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ためのプロンプトエンジニアリング技術の適用方法 | Video | Learn More | | 06 | テキスト生成アプリケーションの構築 | 作る: Azure OpenAI / OpenAI APIを使用したテキスト生成アプリ | Video | Learn More | | 07 | チャットアプリケーションの構築 | 作る: 効率的なチャットアプリケーションの構築および統合の技術 | Video | Learn More | | 08 | ベクトルデータベースを用いた検索アプリの構築 | 作る: 埋め込みを使用してデータを検索する検索アプリケーション | Video | Learn More | | 09 | 画像生成アプリケーションの構築 | 作る: 画像生成アプリケーション | Video | Learn More | | 10 | ローコードAIアプリケーションの構築 | 作る: ローコードツールを利用した生成AIアプリケーション | Video | Learn More | | 11 | Function Callingを使った外部アプリケーションとの統合 | 作る: Function Callingとは何か、およびアプリケーションでの活用事例 | Video | Learn More | | 12 | AIアプリケーションのUX設計 | 学ぶ: 生成AIアプリケーション開発におけるUXデザイン原則の適用方法 | Video | Learn More | | 13 | 生成AIアプリのセキュリティ確保 | 学ぶ: AIシステムに対する脅威とリスク、およびシステムを保護する方法 | Video | Learn More | | 14 | 生成AIアプリケーションのライフサイクル | 学ぶ: LLMのライフサイクルとLLMOpsを管理するためのツールと指標 | Video | Learn More | | 15 | RAG(Retrieval Augmented Generation)とベクトルデータベース | 作る: RAGフレームワークを使用してベクトルデータベースから埋め込みを取得するアプリケーション | Video | Learn More | | 16 | オープンソースモデルとHugging Face | 作る: Hugging Faceで利用可能なオープンソースモデルを使ったアプリケーション | Video | Learn More | | 17 | AIエージェント | 作る: AIエージェントフレームワークを利用したアプリケーション | Video | Learn More | | 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とは何か、なぜ行うのか、どう行うのか | Video | Learn More | | 19 | SLMを使った構築 | 学ぶ: 小型言語モデルを使った構築の利点 | Video Coming Soon | Learn More | | 20 | Mistralモデルを使った構築 | 学ぶ: Mistralファミリーモデルの特徴と違い | Video Coming Soon | Learn More | | 21 | Metaモデルを使った構築 | 学ぶ: Metaファミリーモデルの特徴と違い | Video Coming Soon | Learn More |
🌟 特別な感謝
GitHub Actionsやワークフローをすべて作成してくださったJohn Azizに特別な感謝を。
各レッスンの学習者およびコード体験向上のために重要な貢献をしてくださったBernhard Merkleに感謝します。
🎒 その他のコース
私たちのチームは他にもコースを作成しています!ぜひご覧ください:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
生成AIシリーズ
コア学習
Copilot シリーズ
ヘルプを得る
AIアプリの構築で詰まったり質問がある場合は、他の学習者や経験豊富な開発者とMCPについての議論に参加しましょう。ここは質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。
製品フィードバックやビルド中のエラーがある場合は、次を訪問してください:
免責事項: 本書類は AI 翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文の原語版が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じたいかなる誤解や解釈違いについても、当方は責任を負いかねます。