21节课从入门到做出第一个生成式AI应用【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginnersgenerative-ai-for-beginners 是一门21节的生成式AI课程由微软 Cloud Advocates 团队维护。它解决的问题很直接大多数教程要么只讲概念不碰代码要么一上来就堆框架而这里每节课都对应一个独立主题从理解大语言模型LLM靠海量文本训练的、能理解和生成语言的模型开始到亲手做出文本生成、聊天、搜索、图像四类应用每节都配有可直接运行的 Python 和 TypeScript 示例没有 AI 背景也能跟上。这门课是什么21节课每节独立成立课程分两种Learn 课只讲概念如 01 讲 LLM 原理、02 讲怎么选模型、03 讲如何负责任地使用 AIBuild 课则要求你写出能跑的应用如 06 文本生成、08 搜索、09 图像、17 智能体。任意一节都可以单独开始。每节目录里有一篇 README 讲原理python/和typescript/子目录放对应示例同一课为不同模型提供方OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等各写了一份代码用文件名前缀oai-、aoai-区分你配了哪个服务的 key 就跑哪份。每课结尾附 Keep Learning 延伸阅读想深入某个方向有明确入口。第 04 节的提示工程Prompt Engineering即怎么把话说得让模型听懂并给出你想要的结果用一张手绘知识图串起了核心概念、常见坑和最佳实践三步跑起来克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners把仓库根目录的.env.copy复制为.env填入你的 API key不想连云服务的话课程也支持 Foundry Local 或 Ollama 在本机离线跑模型。在 06 节目录装依赖后运行第一个示例pip install -r requirements.txt python 06-text-generation-apps/python/aoai-app.py跑通后你会得到一个输入三种食材、输出一道菜食谱的小程序这就是你做的第一个生成式AI应用。四个最值得动手的 Build 课06 文本生成做个食谱生成器能做什么把给模型一段话、拿回一段文本变成可复用的程序并学会用提示词改变输出的结构和语气。在哪看06-text-generation-apps的python/下有aoai-app.pyAzure OpenAI和oai-app.pyOpenAI API两版typescript/下有同功能 TS 版README 会带你改提示词让它生成菜单和购物清单。08 向量搜索让模型先找资料再回答能做什么把文档转成向量一组数字让计算机能计算两段文本的语义相似度建索引查询时返回最相关的段落并显示相似度分数。这是 RAG检索增强生成先检索相关资料、再让模型基于资料作答这一当前最常用技术的原型。在哪看08-building-search-applications/python/的oai-assignment.ipynb是一个 Notebook在 VS Code 里输入问题就能看到检索结果09 图像生成从文字到图片能做什么用一段文字描述生成图片通过温度参数控制输出随机性的旋钮对比稳和发散两种结果再用遮罩对图片局部重新生成。在哪看09-building-image-applications/python/的aoai-app.py与oai-app.py目录里的images/放了一组生成样例方便你对着调参效果看。17 AI 智能体让模型自己调工具能做什么搞懂智能体的最小结构——LLM 负责推理、State状态负责记住上下文、Tools工具负责调用外部系统然后用开源框架搭一个能自主决定调用哪个工具的简单智能体。在哪看17-ai-agents的 README 先讲清概念配了框架对比和示例代码它适合谁、怎么学只想弄懂 AI 是怎么回事按 01 到 05 顺序读即可重点是 LLM 原理、模型选型、提示工程和 AI 安全不需要写代码。开发者想给产品加 AI 能力直接跳 06 到 09 做四个应用概念课 01、02 遇到不懂再回补。已有基础、想跟行业热点直接看 15RAG 与向量数据库、17智能体、18微调这三节覆盖目前 AI 应用开发中最常用的三件事。基础之外还能学什么04 到 05 的提示工程是贯穿所有 Build 课的地基12 讲 AI 应用的交互设计13 讲安全防护14 讲应用生命周期管理19 讲小型语言模型SLM参数量小、能在本地跑的语言模型16 讲如何在 Hugging Face 上用开源模型。课程提供 40 多种语言译文在translations/目录下中文在zh-CN配套图片在translated_images/。从00-course-setup的配置课开始一周内可以做完第一个 Build 课读课或跑代码遇到问题仓库的 Issue 区都开放着改错别字、修代码示例的 PR 也被明确欢迎。【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 21节课，从入门到做出第一个生成式AI应用
21节课从入门到做出第一个生成式AI应用【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginnersgenerative-ai-for-beginners 是一门21节的生成式AI课程由微软 Cloud Advocates 团队维护。它解决的问题很直接大多数教程要么只讲概念不碰代码要么一上来就堆框架而这里每节课都对应一个独立主题从理解大语言模型LLM靠海量文本训练的、能理解和生成语言的模型开始到亲手做出文本生成、聊天、搜索、图像四类应用每节都配有可直接运行的 Python 和 TypeScript 示例没有 AI 背景也能跟上。这门课是什么21节课每节独立成立课程分两种Learn 课只讲概念如 01 讲 LLM 原理、02 讲怎么选模型、03 讲如何负责任地使用 AIBuild 课则要求你写出能跑的应用如 06 文本生成、08 搜索、09 图像、17 智能体。任意一节都可以单独开始。每节目录里有一篇 README 讲原理python/和typescript/子目录放对应示例同一课为不同模型提供方OpenAI、Azure OpenAI、Hugging Face 等各写了一份代码用文件名前缀oai-、aoai-区分你配了哪个服务的 key 就跑哪份。每课结尾附 Keep Learning 延伸阅读想深入某个方向有明确入口。第 04 节的提示工程Prompt Engineering即怎么把话说得让模型听懂并给出你想要的结果用一张手绘知识图串起了核心概念、常见坑和最佳实践三步跑起来克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners把仓库根目录的.env.copy复制为.env填入你的 API key不想连云服务的话课程也支持 Foundry Local 或 Ollama 在本机离线跑模型。在 06 节目录装依赖后运行第一个示例pip install -r requirements.txt python 06-text-generation-apps/python/aoai-app.py跑通后你会得到一个输入三种食材、输出一道菜食谱的小程序这就是你做的第一个生成式AI应用。四个最值得动手的 Build 课06 文本生成做个食谱生成器能做什么把给模型一段话、拿回一段文本变成可复用的程序并学会用提示词改变输出的结构和语气。在哪看06-text-generation-apps的python/下有aoai-app.pyAzure OpenAI和oai-app.pyOpenAI API两版typescript/下有同功能 TS 版README 会带你改提示词让它生成菜单和购物清单。08 向量搜索让模型先找资料再回答能做什么把文档转成向量一组数字让计算机能计算两段文本的语义相似度建索引查询时返回最相关的段落并显示相似度分数。这是 RAG检索增强生成先检索相关资料、再让模型基于资料作答这一当前最常用技术的原型。在哪看08-building-search-applications/python/的oai-assignment.ipynb是一个 Notebook在 VS Code 里输入问题就能看到检索结果09 图像生成从文字到图片能做什么用一段文字描述生成图片通过温度参数控制输出随机性的旋钮对比稳和发散两种结果再用遮罩对图片局部重新生成。在哪看09-building-image-applications/python/的aoai-app.py与oai-app.py目录里的images/放了一组生成样例方便你对着调参效果看。17 AI 智能体让模型自己调工具能做什么搞懂智能体的最小结构——LLM 负责推理、State状态负责记住上下文、Tools工具负责调用外部系统然后用开源框架搭一个能自主决定调用哪个工具的简单智能体。在哪看17-ai-agents的 README 先讲清概念配了框架对比和示例代码它适合谁、怎么学只想弄懂 AI 是怎么回事按 01 到 05 顺序读即可重点是 LLM 原理、模型选型、提示工程和 AI 安全不需要写代码。开发者想给产品加 AI 能力直接跳 06 到 09 做四个应用概念课 01、02 遇到不懂再回补。已有基础、想跟行业热点直接看 15RAG 与向量数据库、17智能体、18微调这三节覆盖目前 AI 应用开发中最常用的三件事。基础之外还能学什么04 到 05 的提示工程是贯穿所有 Build 课的地基12 讲 AI 应用的交互设计13 讲安全防护14 讲应用生命周期管理19 讲小型语言模型SLM参数量小、能在本地跑的语言模型16 讲如何在 Hugging Face 上用开源模型。课程提供 40 多种语言译文在translations/目录下中文在zh-CN配套图片在translated_images/。从00-course-setup的配置课开始一周内可以做完第一个 Build 课读课或跑代码遇到问题仓库的 Issue 区都开放着改错别字、修代码示例的 PR 也被明确欢迎。【免费下载链接】generative-ai-for-beginners21 Lessons, Get Started Building with Generative AI项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai-for-beginners创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考