21 lezioni che insegnano tutto ciò che devi sapere per iniziare a costruire applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa
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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"Questo ti fornisce tutto ciò di cui hai bisogno per completare il corso con un download molto più veloce.
Impara le basi per costruire applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa con il nostro corso completo di 21 lezioni offerto da Microsoft Cloud Advocates.
Questo corso comprende 21 lezioni. Ogni lezione tratta un argomento specifico, quindi inizia dove preferisci!
Le lezioni sono etichettate come "Learn" per spiegare un concetto di Intelligenza Artificiale Generativa o "Build" per spiegare un concetto accompagnato da esempi di codice in Python e TypeScript quando possibile.
Per gli sviluppatori .NET, consulta Intelligenza Artificiale Generativa per Principianti (Edizione .NET)!
Ogni lezione include anche una sezione "Continua a Imparare" con ulteriori strumenti di apprendimento.
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Azure OpenAI Service - Lezioni: "aoai-assignment"
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Microsoft Foundry Models - Lezioni: "githubmodels" (GitHub Models sarà ritirato a fine luglio 2026 - usa invece Microsoft Foundry Models)
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OpenAI API - Lezioni: "oai-assignment"
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Foundry Local - Esegui modelli completamente offline sul tuo dispositivo, nessun abbonamento cloud richiesto
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Una conoscenza di base di Python o TypeScript è utile - *Per principianti assoluti consulta questi corsi di Python e TypeScript
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Un account GitHub per fare fork di questo intero repository sul tuo account GitHub personale
Abbiamo creato una lezione di Configurazione del Corso per aiutarti a configurare il tuo ambiente di sviluppo.
Non dimenticare di mettere una stella (🌟) a questo repository per trovarlo più facilmente in seguito.
Se cerchi esempi di codice più avanzati, dai un’occhiata alla nostra collezione di Esempi di Codice di Intelligenza Artificiale Generativa in Python e TypeScript.
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Fai domande o condividi feedback sul prodotto nel nostro Microsoft Foundry Developer Forum su Github.
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- Una breve introduzione video all’argomento
- Una lezione scritta disponibile nel README
- Esempi di codice in Python e TypeScript a supporto di Azure OpenAI e OpenAI API
- Link a risorse extra per continuare il tuo apprendimento
| # | Link alla Lezione | Descrizione | Video | Apprendimento Extra |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Configurazione del Corso | Impara: Come configurare il tuo ambiente di sviluppo | Video in arrivo | Ulteriori Informazioni |
| 01 | Introduzione a Intelligenza Artificiale Generativa e LLM | Impara: Comprendere cos'è l'Intelligenza Artificiale Generativa e come funzionano i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM). | Video | Ulteriori Informazioni |
| 02 | Esplorare e confrontare diversi LLM | Impara: Come selezionare il modello giusto per il tuo caso d’uso | Video | Ulteriori Informazioni |
| 03 | Uso Responsabile dell'IA Generativa | Impara: Come costruire applicazioni di IA generativa in modo responsabile | Video | Scopri di più |
| 04 | Comprendere i Fondamenti dell'Ingegneria dei Prompt | Impara: Pratiche migliori di ingegneria dei prompt con esercitazioni pratiche | Video | Scopri di più |
| 05 | Creazione di Prompt Avanzati | Impara: Come applicare tecniche di ingegneria dei prompt per migliorare il risultato dei tuoi prompt. | Video | Scopri di più |
| 06 | Costruire Applicazioni di Generazione Testuale | Costruisci: Un'app di generazione testuale usando Azure OpenAI / OpenAI API | Video | Scopri di più |
| 07 | Costruire Applicazioni di Chat | Costruisci: Tecniche per costruire e integrare efficientemente applicazioni di chat. | Video | Scopri di più |
| 08 | Costruire App di Ricerca con Database Vettoriali | Costruisci: Un'applicazione di ricerca che usa Embeddings per cercare dati. | Video | Scopri di più |
| 09 | Costruire Applicazioni di Generazione Immagini | Costruisci: Un'applicazione di generazione di immagini | Video | Scopri di più |
| 10 | Costruire Applicazioni AI Low Code | Costruisci: Un'applicazione di IA generativa usando strumenti Low Code | Video | Scopri di più |
| 11 | Integrazione di Applicazioni Esterne con Function Calling | Costruisci: Cos'è il function calling e i casi d'uso per le applicazioni | Video | Scopri di più |
| 12 | Progettare l'UX per Applicazioni AI | Impara: Come applicare i principi di design UX nello sviluppo di applicazioni di IA generativa | Video | Scopri di più |
| 13 | Proteggere le Tue Applicazioni di IA Generativa | Impara: Minacce e rischi per i sistemi AI e metodi per mettere in sicurezza questi sistemi. | Video | Scopri di più |
| 14 | Il Ciclo di Vita delle Applicazioni di IA Generativa | Impara: Strumenti e metriche per gestire il ciclo di vita LLM e LLMOps | Video | Scopri di più |
| 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) e Database Vettoriali | Costruisci: Un'applicazione usando un framework RAG per recuperare embeddings da un database vettoriale | Video | Scopri di più |
| 16 | Modelli Open Source e Hugging Face | Costruisci: Un'applicazione usando modelli open source disponibili su Hugging Face | Video | Scopri di più |
| 17 | Agenti AI | Costruisci: Un'applicazione usando un framework di agente AI | Video | Scopri di più |
| 18 | Fine-Tuning dei LLM | Impara: Che cosa, perché e come eseguire il fine-tuning dei LLM | Video | Scopri di più |
| 19 | Costruire con SLM | Impara: I vantaggi di costruire con i Small Language Models | Video in arrivo | Scopri di più |
| 20 | Costruire con i Modelli Mistral | Impara: Caratteristiche e differenze della famiglia di modelli Mistral | Video in arrivo | Scopri di più |
| 21 | Costruire con i Modelli Meta | Impara: Caratteristiche e differenze della famiglia di modelli Meta | Video in arrivo | Scopri di più |
Ringraziamenti speciali a John Aziz per aver creato tutte le azioni e i workflow GitHub
Bernhard Merkle per aver dato contributi chiave a ogni lezione per migliorare l'esperienza di apprendimento e di codice.
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