21 урок для навчання всьому, що потрібно знати, щоб почати створювати додатки на основі Генеративного ШІ
Арабська | Бенгальська | Болгарська | Бірманська (Мʼянма) | Китайська (спрощена) | Китайська (традиційна, Гонконг) | Китайська (традиційна, Макао) | Китайська (традиційна, Тайвань) | Хорватська | Чеська | Данська | Голландська | Естонська | Фінська | Французька | Німецька | Грецька | Іврит | Гінді | Угорська | Індонезійська | Італійська | Японська | Каннада | Кхмер | Корейська | Литовська | Малайська | Малаялам | Маратхі | Непальська | Нігерійський підігн | Норвезька | Перська (фарсі) | Польська | Португальська (Бразилія) | Португальська (Португалія) | Пенджабі (гурмухі) | Румунська | Російська | Сербська (кирилиця) | Словацька | Словенська | Іспанська | Свахілі | Шведська | Тагалог (філіппінська) | Тамільська | Телугу | Тайська | Турецька | Українська | Урду | Вʼєтнамська
Віддаєте перевагу клонувати локально?
Цей репозиторій містить понад 50 перекладів, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте 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"Це дасть вам усе, що потрібно для проходження курсу, з набагато швидшим завантаженням.
Вивчайте основи створення додатків на базі Генеративного ШІ з нашим комплексним курсом із 21 уроку від Microsoft Cloud Advocates.
Цей курс містить 21 урок. Кожен урок присвячений окремій темі — починайте з будь-якого, що забажаєте!
Уроки поділені на "Learn" уроки, які пояснюють концепції Генеративного ШІ, та "Build" уроки, які пояснюють концепції та надають приклади коду на Python і TypeScript, коли це можливо.
Для розробників .NET перегляньте Генеративний ШІ для Початківців (.NET Edition)!
Кожен урок також містить розділ "Keep Learning" із додатковими навчальними матеріалами.
-
Azure OpenAI Service - Уроки: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Models - Уроки: "githubmodels" (GitHub Models припиняє роботу наприкінці липня 2026 року — використовуйте Microsoft Foundry Models замість нього)
-
OpenAI API - Уроки: "oai-assignment"
-
Foundry Local - Запускайте моделі повністю офлайн на власному пристрої, підписка на хмару не потрібна
-
Базові знання Python або TypeScript будуть корисними — *для повних початківців перегляньте ці курси Python та TypeScript
-
Обліковий запис GitHub для форкання цього репозиторію цілком до вашого власного облікового запису на GitHub
Ми створили урок Налаштування курсу, щоб допомогти вам налаштувати середовище розробки.
Не забудьте поставити зірочку (🌟) цьому репозиторію, щоб легше було знайти пізніше.
Якщо ви шукаєте більш складні приклади коду, перегляньте нашу колекцію прикладів коду Генеративного ШІ як на Python, так і на TypeScript.
Приєднуйтесь до нашого офіційного сервера Microsoft Foundry Discord, щоб познайомитися та поспілкуватися з іншими учнями цього курсу та отримати підтримку.
Задавайте запитання або залишайте відгуки про продукт у нашому Microsoft Foundry Developer Forum на GitHub.
Відвідайте Microsoft for Startups, щоб дізнатися, як почати розробку за допомогою кредитів Azure вже сьогодні.
Чи маєте пропозиції або знайшли орфографічні помилки чи помилки в коді? Створіть issue або зробіть pull request
- Коротке відео-вступ до теми
- Писаний урок у файлі README
- Приклади коду на Python та TypeScript з підтримкою Azure OpenAI та OpenAI API
- Посилання на додаткові ресурси для продовження навчання
| # | Посилання на урок | Опис | Відео | Додаткове навчання |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Налаштування курсу | Learn: Як налаштувати середовище розробки | Відео скоро | Дізнатись більше |
| 01 | Вступ до Генеративного ШІ та LLM | Learn: Зрозуміти, що таке Генеративний ШІ та як працюють великі мовні моделі (LLM). | Відео | Дізнатись більше |
| 02 | Дослідження та порівняння різних LLM | Learn: Як обрати правильну модель для вашого випадку використання | Відео | Дізнатись більше |
| 03 | Відповідальне використання Генеративного ШІ | Learn: Як відповідально створювати застосунки на основі Генеративного ШІ | Відео | Дізнатись більше |
| 04 | Розуміння основ інженерії підказок | Вивчайте: Практичні найкращі практики інженерії підказок | Відео | Дізнатись більше | | 05 | Створення розширених підказок | Вивчайте: Як застосовувати техніки інженерії підказок для покращення результатів ваших підказок | Відео | Дізнатись більше | | 06 | Створення застосунків генерації тексту | Створюйте: Застосунок генерації тексту за допомогою Azure OpenAI / OpenAI API | Відео | Дізнатись більше | | 07 | Створення чат-застосунків | Створюйте: Техніки ефективного створення та інтеграції чат-застосунків | Відео | Дізнатись більше | | 08 | Побудова пошукових додатків з векторними базами даних | Створюйте: Пошуковий застосунок, який використовує embeddings для пошуку даних | Відео | Дізнатись більше | | 09 | Створення застосунків генерації зображень | Створюйте: Застосунок генерації зображень | Відео | Дізнатись більше | | 10 | Створення AI-застосунків з низьким кодом | Створюйте: Генеративний AI-застосунок з використанням Low Code інструментів | Відео | Дізнатись більше | | 11 | Інтеграція зовнішніх застосунків з викликом функцій | Створюйте: Що таке виклик функцій і як його застосовують у застосунках | Відео | Дізнатись більше | | 12 | Проєктування UX для AI-застосунків | Вивчайте: Як застосовувати принципи UX-дизайну при розробці генеративних AI-застосунків | Відео | Дізнатись більше | | 13 | Захист ваших генеративних AI-застосунків | Вивчайте: Загрози і ризики для AI-систем та методи їх захисту | Відео | Дізнатись більше | | 14 | Життєвий цикл генеративних AI-застосунків | Вивчайте: Інструменти та метрики для управління життєвим циклом LLM та LLMOps | Відео | Дізнатись більше | | 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) та векторні бази даних | Створюйте: Застосунок з використанням RAG Framework для отримання embeddings з векторних баз даних | Відео | Дізнатись більше | | 16 | Відкриті моделі та Hugging Face | Створюйте: Застосунок з використанням відкритих моделей, доступних на Hugging Face | Відео | Дізнатись більше | | 17 | AI агенти | Створюйте: Застосунок з використанням AI Agent Framework | Відео | Дізнатись більше | | 18 | Тонке налаштування LLM | Вивчайте: Що, навіщо і як робити тонке налаштування LLM | Відео | Дізнатись більше | | 19 | Створення із SLM | Вивчайте: Переваги створення з використанням Small Language Models | Відео незабаром | Дізнатись більше | | 20 | Створення з моделями Mistral | Вивчайте: Особливості та відмінності моделей родини Mistral | Відео незабаром | Дізнатись більше | | 21 | Створення з моделями Meta | Вивчайте: Особливості та відмінності моделей родини Meta | Відео незабаром | Дізнатись більше |
Особлива подяка John Aziz за створення всіх дій GitHub Actions та робочих процесів
Bernhard Merkle за ключовий внесок у кожен урок для покращення досвіду навчання та коду.
Наша команда створює інші курси! Перегляньте:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Якщо ви застрягли або маєте запитання щодо створення AI додатків. Приєднуйтесь до інших учнів та досвідчених розробників у обговореннях MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання вільно обмінюються.
Якщо у вас є відгуки про продукт або помилки під час розробки, відвідайте:
Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу штучного інтелекту для перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.