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生成式 AI 初级课程

由微软 Cloud Advocates 团队打造的十二集生成式 AI 入门系列课程，旨在教授构建生成式 AI 应用程序的基础知识。该课程在 GitHub 上受到了超过 17000 名学生的关注和喜爱。每一章都涵盖了一个生成式人工智能的关键知识点，并提供引导学习视频、书面材料、代码示例以及进阶学习资源的推荐。

课程章节

1. 课程介绍和学习环境设置：了解本课程的学习环境和结构，帮助您顺利开始学习之旅。
2. 生成式人工智能和 LLMs 介绍：探索生成式人工智能的基本概念和 LLMs（大型语言模型）的工作原理。
3. 探索和比较不同的 LLMs：测试和比较不同的 LLMs 模型，为您的应用场景选择合适的模型。
4. 负责任地使用生成式人工智能：了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险，学会负责任地构建生成式 AI 应用程序。
5. 提示工程基础：掌握提示工程的最佳实践，了解提示结构和用法。
6. 创建高级的提示工程技巧：通过应用不同的技术在提示中提高生成效果。
7. 创建文本生成应用：使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用程序，了解如何调整令牌和温度来改变输出。
8. 创建聊天应用：有效构建和集成聊天应用程序，确定关键指标和注意事项。
9. 创建搜索应用：了解语义搜索和关键字搜索，创建一个使用嵌入来搜索数据的应用程序。
10. 创建图像生成应用：学习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。
11. 创建低代码的人工智能应用：使用 Power Platform 中的生成式 AI 构建学生作业跟踪应用程序。
12. 为生成式 AI 添加 function calling：了解 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。
13. 为人工智能应用程序添加用户体验：学习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。

掌握生成式 AI 相关技能，成为生成式 AI 领域的专家！

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