Generative AI for Beginners
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Generative AI for Beginners

微软推出的面向初学者的免费生成式人工智能课程

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了解生成式人工智能课程

Generative AI for Beginners 是由微软 Cloud Advocates 团队精心设计的系列课程,采用十二章的结构,旨在为所有对生成式人工智能感兴趣的学习者提供深入的基础知识。自推出以来,课程已在GitHub上获得超过1.7万次星标,吸引了广泛的用户关注。每一章节都涵盖了生成式人工智能的关键概念和应用开发技巧,配以导学视频、书面材料及丰富的代码示例,帮助学员从各个方面掌握相关知识。

通过本课程的学习,您不仅能够理解生成式人工智能的理论基础,还将获得构建自身AI应用程序的实用技能和工具,进而实现运用AIGC技术的想法。该课程无论您是初学者还是有经验的开发者,均能够找到适合自己的学习内容。

课程内容概览

Generative AI for Beginners 课程涵盖了多个主题,从基础的环境设置到深奥的提示工程技巧,逐步帮助学员设置学习丰厚的知识体系。以下是课程目录概览:

课程章节 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

适用人群

这门课程适合广泛的人群,包括获取生成式人工智能知识的初学者、希望提升自己技能的开发者、以及渴望在自身业务中运用AI技术的企业领袖。无论您是否具有技术背景,在这里您都能找到适合自己的学习路径,逐步掌握生成式人工智能的核心概念与实践技巧。

常见问题解答

在参加该课程之前,您可能会有一些疑问。例如:是否需要编程基础?虽然具备编程知识会有所帮助,但课程为初学者设计,您也可以在学习过程中逐步提升相关技能。此外,所有课程内容都将伴随丰富的示例和实操指导,确保您能够轻松上手并体会到生成式人工智能的魅力。

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