21 lecke, amely mindent megtanít, amit a generatív MI alkalmazások építésének elkezdéséhez tudni kell
Arabic | Bengali | Bulgár | Burmai (Myanmar) | Kínai (egyszerűsített) | Kínai (hagyományos, Hong Kong) | Kínai (hagyományos, Makaó) | Kínai (hagyományos, Tajvan) | Horvát | Cseh | Dán | Holland | Észt | Finn | Francia | Német | Görög | Héber | Hindi | Magyar | Indonéz | Olasz | Japán | Kannada | Khmer | Koreai | Litván | Maláj | Malayalam | Marathi | Nepáli | Nigériai pidgin | Norvég | Perzsa (Fárszi) | Lengyel | Portugál (Brazília) | Portugál (Portugália) | Pandzsábi (Gurmukhi) | Román | Orosz | Szerb (cirill) | Szlovák | Szlovén | Spanyol | Szuahéli | Svéd | Tagalog (filipinó) | Tamil | Telugu | Thai | Török | Ukrán | Urdu | Vietnamita
Szeretnéd helyben klónozni?
Ez a tárhely több mint 50 nyelvi fordítást tartalmaz, ami jelentősen megnöveli a letöltési méretet. Amennyiben fordítások nélkül szeretnéd klónozni, használj sparse checkout-ot:
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"Ez mindent megad, amire szükséged lesz a tanfolyam elvégzéséhez, de sokkal gyorsabb letöltéssel.
Tanuld meg a generatív MI alkalmazások építésének alapjait 21 leckéből álló átfogó tanfolyamunkkal, amelyet a Microsoft Cloud Advocates készítettek.
Ennek a tanfolyamnak 21 leckéje van. Minden lecke egy-egy témát fed le, szóval kezdj bárhol, ahol szeretnél!
A leckék vagy "Tanulj meg" leckék, amelyek egy generatív MI fogalmat magyaráznak el, vagy "Építs" leckék, amelyek egy fogalmat és kód példákat is tartalmaznak, lehetőség szerint Python és TypeScript nyelven.
.NET fejlesztőknek nézd meg a Generatív MI kezdőknek (.NET kiadás) projektet!
Minden lecke tartalmaz egy "Tovább tanulás" szekciót is további tanulási eszközökkel.
-
Azure OpenAI Service - Leckék: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Models - Leckék: "githubmodels" (A GitHub Models 2026 júliusának végén megszűnik - helyette a Microsoft Foundry Models használata javasolt)
-
OpenAI API - Leckék: "oai-assignment"
-
Foundry Local - Modellek teljesen offline futtatása saját eszközön, felhő előfizetés nélkül
-
Alapvető Python vagy TypeScript ismeretek hasznosak - *Teljesen kezdőknek nézd meg ezeket a Python és TypeScript tanfolyamokat
-
Egy GitHub fiók a tárhely teljes fork-olásához a saját GitHub fiókodba
Létrehoztunk egy Tanfolyam beállítása leckét, hogy segítsünk a fejlesztői környezeted beállításában.
Ne felejts el csillagozni (🌟) ezt a tárhelyet, hogy később könnyebben megtaláld.
Ha fejlettebb kód példákra vágysz, nézd meg Generatív MI kód példák gyűjteményét mind Python, mind TypeScript nyelven.
Csatlakozz hivatalos Microsoft Foundry Discord szerverünkhöz, hogy találkozz és kapcsolatokat építs más, ezt a tanfolyamot végző tanulókkal, és kapj támogatást.
Tegyél fel kérdéseket vagy ossz meg termék visszajelzéseket a Microsoft Foundry Fejlesztői Fórum Github oldalán.
Látogass el a Microsoft for Startups oldalra, hogy megtudd, hogyan kezdhetsz el építeni ma Azure kreditekkel.
Van javaslatod vagy találtál helyesírási vagy kód hibákat? Nyiss egy problémát vagy Küldj egy pull requestet
- Egy rövid videóbevezetőt a témához
- Egy írott leckét a README fájlban
- Python és TypeScript kódmintákat, amelyek támogatják az Azure OpenAI-t és az OpenAI API-t
- Linkeket további tanulási anyagokhoz
| # | Lecke linkje | Leírás | Videó | További tanulás |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Tanfolyam Beállítása | Tanulj meg: Fejlesztői környezet beállítása | Videó hamarosan | Tudj meg többet |
| 01 | Bevezetés a Generatív MI-be és az LLM-ekbe | Tanulj meg: A generatív MI megértése és a nagynyelvű modellek (LLM-ek) működésének bemutatása | Videó | Tudj meg többet |
| 02 | Különböző LLM-ek felfedezése és összehasonlítása | Tanulj meg: Hogyan válaszd ki a legmegfelelőbb modellt az esetedhez | Videó | Tudj meg többet |
| 03 | A generatív MI felelősségteljes használata | Tanulj meg: Hogyan építs felelősségteljesen generatív MI alkalmazásokat | Videó | Tudj meg többet |
| 04 | A prompt tervezés alapjai | Tanulj meg: Gyakorlati prompt tervezési bevált gyakorlatokat | Videó | Tudj meg többet |
| 05 | Fejlett promptok létrehozása | Tanulj meg: Hogyan alkalmazz olyan prompt tervezési technikákat, amelyek javítják a promptok eredményét. | Videó | Tudj meg többet |
| 06 | Szöveg generáló alkalmazások építése | Építs: Egy szöveggeneráló alkalmazást az Azure OpenAI / OpenAI API használatával | Videó | Tudj meg többet |
| 07 | Chat alkalmazások építése | Építs: Hatékony chat alkalmazás fejlesztési és integrációs technikákat | Videó | Tudj meg többet |
| 08 | Keresőalkalmazások építése vektorbázisokkal | Építs: Egy keresőalkalmazást, amely beágyazásokat használ adatok kereséséhez | Videó | Tudj meg többet |
| 09 | Képgeneráló alkalmazások építése | Építs: Egy képgeneráló alkalmazást | Videó | Tudj meg többet |
| 10 | Alacsony kódú MI alkalmazások építése | Építs: Egy generatív MI alkalmazást alacsony kódú eszközök segítségével | Videó | Tudj meg többet |
| 11 | Külső alkalmazások integrálása funkcióhívással | Építs: Mi az a funkcióhívás, és milyen felhasználási esetek vannak az alkalmazások számára | Videó | Tudj meg többet |
| 12 | Felhasználói élmény tervezése MI alkalmazásokhoz | Tanulj meg: Hogyan alkalmazz UX tervezési elveket generatív MI alkalmazások fejlesztésekor | Videó | Tudj meg többet |
| 13 | Generatív MI alkalmazások biztonságossá tétele | Tanulj meg: Az MI rendszerek fenyegetéseit és kockázatait, valamint ezek biztonságossá tételének módszereit. | Videó | Tudj meg többet |
| 14 | A generatív MI alkalmazás életciklusa | Tanulj meg: Eszközök és mérőszámok a nagynyelvű modellek életciklusának és LLMOps kezeléséhez | Videó | Tudj meg többet |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) és vektorbázisok | Építs: Egy alkalmazást, amely RAG keretrendszert használ, hogy beágyazásokat keressen vektoradatbázisokból | Videó | Tudj meg többet |
| 16 | Nyílt forráskódú modellek és Hugging Face | Építs: Egy alkalmazást, amely nyílt forráskódú modelleket használ a Hugging Face platformról | Videó | Tudj meg többet |
| 17 | MI ügynökök | Építs: Egy alkalmazást az MI ügynök keretrendszerével | Videó | Tudj meg többet |
| 18 | Nagynyelvű modellek finomhangolása | Tanulj meg: A nagynyelvű modellek finomhangolásának miértjét, mit és hogyanját | Videó | Tudj meg többet |
| 19 | Small Language Models használata | Tanulj meg: A kis nyelvi modellekkel való építés előnyeit | Hamarosan videó | Tudj meg többet |
| 20 | Mistral modellekkel való építés | Tanulj meg: A Mistral család modelleinek jellemzőit és eltéréseit | Hamarosan videó | Tudj meg többet |
| 21 | Meta modellekkel való építés | Tanulj meg: A Meta család modelleinek jellemzőit és eltéréseit | Hamarosan videó | Tudj meg többet |
Külön köszönet John Aziznek az összes GitHub Action és munkafolyamat létrehozásáért
Bernhard Merklének a tanulói élményt és a kódminőséget javító minden leckéhez adott kulcsfontosságú hozzájárulásáért.
Csapatunk más kurzusokat is készít! Nézd meg:
-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}
Ha elakad vagy bármilyen kérdése van az AI alkalmazások fejlesztésével kapcsolatban, csatlakozzon a tanulók és tapasztalt fejlesztők közösségéhez a MCP-vel kapcsolatos beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol a kérdések szívesen látottak és a tudás szabadon megosztott.
Ha termék visszajelzése vagy hibák vannak az építés során, látogasson el ide:
Jogi nyilatkozat: Ez a dokumentum az AI fordítási szolgáltatás, a Co-op Translator segítségével készült. Bár az pontosságra törekszünk, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az anyanyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Fontos információk esetén professzionális emberi fordítást javasolunk. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely ebből a fordításból ered.