大家好！我是老码农。
生成式人工智能赛道太火爆了，最近跟几个前同事聊天，不约而同都在谈大模型。
今天特地找了一个关于生成式人工智能的教程，微软Cloud Advocates 团队推出的一个12章系列教程。
微软出品，课程的质量是有保证的，大家可以放心食用。
课程目录
我们先看课程的目录
| 课程链接 | 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 |
课程特点
每章都涵盖了生成式人工智能原理和应用程序开发的一个关键知识点；
提供导学视频、书面材料、代码示例和进阶的学习资源推荐。
通过整个课程的学习，你将拥有建立自己的生成式人工智能产品和工具的能力，实现应用AIGC技术的想法。
课程链接
中文：https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/translations/cn/
英文：https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/
我们阅读课程准备章节
左边是导航，右边是正文，目录结构贼清晰，我就不废话了，想了解生成式人工智能的赶紧来学吧。
总结
微软出品，必属精品，小伙伴们，赶紧学习吧。
好啦！今天就分享到这里。
记得「 关注 」、点「 赞 」、点「 在看 」支持一下老码农，感谢大家的支持！
