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21 課程教你所有你需要知道的知識,開始打造生成式 AI 應用程式
🌐 多語言支援
透過 GitHub Action 支持(自動且永遠保持最新)
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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"這將提供您完成課程所需的一切,並且下載速度更快。
初學者生成式 AI(版本 3)- 課程
由微軟雲端倡導者帶來的 21 課程綜合課程,學習構建生成式 AI 應用的基礎。
🌱 開始入門
此課程共有 21 堂課。每堂課涵蓋自己的主題,您可以從任何您喜歡的地方開始!
課程標記為「Learn」課程講解生成式 AI 概念,或「Build」課程同時說明概念與 Python 和 TypeScript 的代碼示例(如果可能)。
若您是 .NET 開發者,請查看 初學者生成式 AI(.NET 版)!
每堂課還包含「Keep Learning」區塊,提供額外學習工具。
您需要準備什麼
執行本課程代碼,您可以使用:
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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 月底退休,請改用 Microsoft Foundry 模型)
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OpenAI API - 課程: "oai-assignment"
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Foundry Local - 在您的設備上完全離線運行模型,無需雲端訂閱
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具備 Python 或 TypeScript 的基本知識會有幫助 — *初學者請參考這些 Python 和 TypeScript 課程
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需要一個 GitHub 帳戶來複製此整個倉庫到您自己的 GitHub 帳戶
我們創建了 課程設置 課程,幫助您設置開發環境。
別忘了點 ⭐ 收藏此倉庫,方便之後找到。
🧠 準備好部署了嗎?
如果您在尋找更進階的代碼範例,請查看我們同時包含 Python 和 TypeScript 的 生成式 AI 代碼範例合集。
🗣️ 交流學習、獲取支援
加入我們的 官方 Microsoft Foundry Discord 伺服器,與其他學習此課程的人交流並獲得支援。
在我們的 Microsoft Foundry 開發者論壇(GitHub)提出問題或分享產品回饋。
🚀 想創業?
請造訪 Microsoft for Startups 了解如何立即開始使用 Azure 點數構建您的專案。
🙏 想幫忙?
您有任何建議或發現拼寫或程式碼錯誤嗎?提出問題或建立拉取請求
📂 每堂課包含:
- 一段主題簡短影片介紹
- 位於 README 的書面課程內容
- 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 與 TypeScript 程式碼範例
- 連結至額外資源,讓您持續學習
🗃️ 課程列表
| # | 課程連結 | 說明 | 影片 | 額外學習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 課程設置 | 學習: 如何設置您的開發環境 | 影片即將推出 | 了解更多 |
| 01 | 生成式 AI 與大型語言模型介紹 | 學習: 了解什麼是生成式 AI 以及大型語言模型(LLMs)如何運作 | 影片 | 了解更多 |
| 02 | 探索與比較不同的 LLM | 學習: 如何為您的使用案例選擇合適的模型 | 影片 | 了解更多 |
| 03 | 負責任地使用生成式 AI | 學習: 如何負責任地建置生成式 AI 應用 | 影片 | 進一步了解 |
| 04 | 理解提示工程基礎 | 學習: 實作提示工程最佳實踐 | 影片 | 進一步了解 | | 05 | 創建進階提示 | 學習: 如何應用提示工程技術以提升提示的效果 | 影片 | 進一步了解 | | 06 | 建立文本生成應用程式 | 建立: 使用 Azure OpenAI / OpenAI API 建立一個文本生成應用程式 | 影片 | 進一步了解 | | 07 | 建立聊天應用程式 | 建立: 有效建立與整合聊天應用的技術 | 影片 | 進一步了解 | | 08 | 建立搜尋向量資料庫應用程式 | 建立: 使用 Embeddings 搜尋資料的搜尋應用程式 | 影片 | 進一步了解 | | 09 | 建立圖像生成應用程式 | 建立: 一個圖像生成應用程式 | 影片 | 進一步了解 | | 10 | 建立低程式碼 AI 應用程式 | 建立: 使用低程式碼工具建立生成式 AI 應用 | 影片 | 進一步了解 | | 11 | 與函數呼叫整合外部應用程式 | 建立: 什麼是函數呼叫及其在應用程式中的使用案例 | 影片 | 進一步了解 | | 12 | 為 AI 應用程式設計使用者體驗 | 學習: 在開發生成式 AI 應用時如何應用 UX 設計原則 | 影片 | 進一步了解 | | 13 | 保護您的生成式 AI 應用程式 | 學習: AI 系統的威脅與風險及保護這些系統的方法 | 影片 | 進一步了解 | | 14 | 生成式 AI 應用程式生命週期 | 學習: 管理大型語言模型生命週期與 LLMOps 的工具與指標 | 影片 | 進一步了解 | | 15 | 檢索強化生成(RAG)與向量資料庫 | 建立: 使用 RAG 框架從向量資料庫中檢索嵌入的應用程式 | 影片 | 進一步了解 | | 16 | 開源模型與 Hugging Face | 建立: 使用 Hugging Face 上的開源模型的應用程式 | 影片 | 進一步了解 | | 17 | AI 代理 | 建立: 使用 AI 代理框架的應用程式 | 影片 | 進一步了解 | | 18 | 微調大型語言模型 | 學習: 微調大型語言模型的內容、原因及方法 | 影片 | 進一步了解 | | 19 | 使用小型語言模型構建 | 學習: 使用小型語言模型構建的優點 | 影片即將推出 | 進一步了解 | | 20 | 使用 Mistral 模型構建 | 學習: Mistral 家族模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 進一步了解 | | 21 | 使用 Meta 模型構建 | 學習: Meta 家族模型的特點與差異 | 影片即將推出 | 進一步了解 |
🌟 特別感謝
特別感謝 John Aziz 為所有 GitHub Actions 和工作流程的建立
Bernhard Merkle 對每課程做出重要貢獻,提升學習者與程式碼體驗。
🎒 其他課程
我們團隊還製作了其他課程!請參考:
LangChain
Azure / Edge / MCP / 代理
生成式 AI 系列
核心學習
Copilot 系列
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