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21 節課程教你所有需要知道的知識,開始建立生成式 AI 應用程式
🌐 多語言支援
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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"這將為你提供完成課程所需的一切,並大幅縮短下載時間。
為初學者而設的生成式 AI(版本 3) - 課程
透過我們由 Microsoft Cloud Advocates 製作的 21 節課程,學習建立生成式 AI 應用程式的基礎知識。
🌱 開始入門
本課程包含 21 節課。每節課都涵蓋自己的主題,你可以從喜歡的地方開始!
課程分為「學習」課程,解釋生成式 AI 的概念,或「實作」課程,會在可能的情況下用 Python 和 TypeScript 進行解說和示範代碼。
.NET 開發者可查看 為初學者而設的生成式 AI (.NET 版本)!
每節課亦包含「持續學習」章節,提供額外學習資源。
你需要準備的東西
執行本課程代碼,可以使用:
-
Azure OpenAI 服務 - 課程:「aoai-assignment」
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Microsoft Foundry 模型 - 課程:「githubmodels」(GitHub Models 將於 2026 年 7 月底退役,請改用 Microsoft Foundry 模型)
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OpenAI API - 課程:「oai-assignment」
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Foundry Local - 在你自己的設備上完全離線運行模型,無需雲端訂閱
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基本的 Python 或 TypeScript 知識有幫助 - *對於完全初學者,請參考這些 Python 和 TypeScript 課程
-
需要一個 GitHub 帳號以 fork 整個儲存庫 到自己的帳號
我們已建立一個 課程設置 課程,協助你設置開發環境。
別忘了給這個儲存庫點 星號 (🌟),以便日後更容易找到。
🧠 準備部署了嗎?
如果想要更多進階代碼範例,請查看我們的 生成式 AI 代碼範例集,涵蓋 Python 和 TypeScript。
🗣️ 與其他學員交流,獲取支援
加入我們的 官方 Microsoft Foundry Discord 伺服器,與其他學員交流並獲取支援。
在我們的 Microsoft Foundry Developer 論壇 (Github) 發問或分享產品反饋。
🚀 要建立新創企業?
請造訪 Microsoft for Startups,了解如何使用 Azure 點數開始建置。
🙏 想要幫忙?
如果有建議或發現拼寫或代碼錯誤,請 提出問題 或 建立 Pull Request
📂 每節課包括:
- 一個關於主題的短視頻介紹
- 位於 README 的書面課程
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 範例代碼
- 延伸學習的額外資源鏈接
🗃️ 課程列表
| # | 課程連結 | 描述 | 視頻 | 額外學習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 課程設置 | 學習: 如何設置你的開發環境 | 視頻即將推出 | 了解更多 |
| 01 | 生成式 AI 和大型語言模型入門 | 學習: 了解什麼是生成式 AI 以及大型語言模型(LLMs)如何運作 | 視頻 | 了解更多 |
| 02 | 探索及比較不同的 LLMs | 學習: 如何為你的使用案例挑選合適的模型 | 視頻 | 了解更多 |
| 03 | 負責任地使用生成式 AI | 學習: 如何負責任地建立生成式 AI 應用 | 視頻 | 了解更多 |
| 04 | 理解提示工程基礎 | 學習: 實戰提示工程最佳實踐 | 影片 | 了解更多 | | 05 | 創建高級提示 | 學習: 如何應用提示工程技術以改善提示結果。 | 影片 | 了解更多 | | 06 | 建立文本生成應用程式 | 構建: 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 建立文本生成應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 07 | 建立聊天應用程式 | 構建: 高效建立及整合聊天應用程式的技術 | 影片 | 了解更多 | | 08 | 建立搜索應用及向量資料庫 | 構建: 使用 Embeddings 進行資料搜索的搜索應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 09 | 建立圖像生成應用程式 | 構建: 圖像生成應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 10 | 建立低程式碼 AI 應用程式 | 構建: 使用低程式碼工具建立生成式 AI 應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 11 | 使用函數呼叫整合外部應用程式 | 構建: 什麼是函數呼叫及其在應用程式中的使用案例 | 影片 | 了解更多 | | 12 | 為 AI 應用設計用戶體驗 | 學習: 在開發生成式 AI 應用時如何應用 UX 設計原則 | 影片 | 了解更多 | | 13 | 保障生成式 AI 應用程式安全 | 學習: AI 系統的威脅與風險以及保障這些系統的方法 | 影片 | 了解更多 | | 14 | 生成式 AI 應用程式生命周期 | 學習: 管理大型語言模型生命周期和 LLMOps 的工具及指標 | 影片 | 了解更多 | | 15 | 檢索增強生成(RAG)與向量資料庫 | 構建: 使用 RAG 架構從向量資料庫檢索嵌入的應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 16 | 開源模型與 Hugging Face | 構建: 使用 Hugging Face 上提供的開源模型的應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 17 | AI 代理 | 構建: 使用 AI 代理架構的應用程式 | 影片 | 了解更多 | | 18 | 微調大型語言模型(LLMs) | 學習: 微調大型語言模型的內容、原因與方法 | 影片 | 了解更多 | | 19 | 使用小型語言模型(SLMs)構建 | 學習: 使用小型語言模型構建的優勢 | 影片即將推出 | 了解更多 | | 20 | 使用 Mistral 模型構建 | 學習: Mistral 系列模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 | | 21 | 使用 Meta 模型構建 | 學習: Meta 系列模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 了解更多 |
🌟 特別感謝
特別感謝 John Aziz 創建所有的 GitHub Actions 及工作流程
Bernhard Merkle 為每課做出關鍵貢獻,以改善學習者及代碼體驗。
🎒 其他課程
我們的團隊還製作其他課程!看看:
LangChain
Azure / Edge / MCP / 代理
生成式 AI 系列
核心學習
Copilot 系列
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