面向初学者的生成式人工智能课程

通过微软云技术布道师团队提供的十二章系列课程，了解构建生成式 AI 应用程序的基础知识。每章都涵盖了生成式人工智能原理和应用程序开发的一个关键方面。在整个系列课程中，我们将建立我们自己的生成式人工智能初创公司，以便您可以了解如何实现您的想法。

🌱 如何开始

首先，将整个repo fork 到您自己的 GitHub 帐户，以便能够更改任何代码并完成相关学习。您还可以(🌟)该 Fork以便稍后更容易地找到它！

前往课程学习环境设置找到最适合您的设置指南！

🗣️ 找到志同道合的人和获取支持

我们相信最好的学习方式之一就是与他人一起学习！加入我们的官方 AI Discord server，与参加本课程的其他学习者会面和交流并获得支持。您可能会在那里找到一位联合创始人！

🚀 您是否来自一家初创公司还是有一个创业的想法？

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📂 每章都包含

每章导学视频
书面课程位于自述文件中
对于基于项目的课程，带有代码示例的 Juypter Notebook
应用所学知识的知识拓展和知识检查
进阶学习资源链接

🗃️ 每章内容

	课程链接	相关教学内容	学习目标
00	课程介绍和学习环境设置	学习环境配置和课程结构	在学习本课程的同时帮助您取得成功
01	生成式人工智能和 LLMs 介绍	知识点: 生成式人工智能以及我们如何适应当前的技术格局	了解什么是生成式人工智能以及 LLMs 的工作原理。
02	探索和比较不同的 LLMs	知识点: 测试、迭代和比较不同的 LLMs 模型	为您的应用场景选择正确的模型
03	负责任地使用生成式人工智能	知识点: 了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险	了解如何负责任地构建生成式人工智能应用程序
04	提示工程基础	代码/知识点: 提示工程最佳实践	了解提示结构和用法
05	创建高级的提示工程技巧	代码/知识点: 通过在提示中应用不同的技术来扩展您的提示工程知识	应用提示工程技术来改善提示结果。
06	创建文本生成应用	代码: 使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用程序	了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出
07	创建聊天应用	代码: 有效构建和集成聊天应用程序的技术。	确定关键指标和注意事项，以有效监控和维护人工智能聊天应用程序的质量
08	创建搜索应用	代码: 语义搜索与关键字搜索。什么是文本嵌入以及它们如何应用于搜索	创建一个使用嵌入来搜索数据的应用程序。
09	创建图像生成应用	代码: 图像生成及其在构建应用程序中的作用	构建图像生成应用程序
10	创建低代码的人工智能应用	低代码: Power Platform 中的生成式 AI 简介	使用低代码为我们的教育初创公司构建学生作业跟踪应用程序
11	为生成式 AI 添加 function calling	代码: 什么是 Function Calling 及其在应用程序中的使用示例	设置 Function Calling 以从外部 API 检索数据
12	为人工智能应用程序添加用户体验	知识点: 设计人工智能应用程序以实现信任和透明度	开发生成式人工智能应用时用户体验设计的相关原则
xx	拓展学习	包含每章内容的的拓展链接！	掌握生成式人工智能相关技能