隨著人工智慧近幾年的爆火，網上有關AI的教學課程層出不窮......
但網課的價格令許多想學習AI的小白們望而止步😩
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But........AI小白們的春天來啦！！
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此篇文章我們會對每一節課程進行介紹和總結。
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介紹
課程共18節課，教授你開始構建生成式 AI 應用程式所需了解的一切！
下面我們對每一節課程進行介紹和要點總結。
📖第一節：介紹生成式AI和大語言模型（LLM）
本節課程會為大家講述什麽是生成式人工智慧以及大型語言模型 (LLM) 如何工作，以及它如何徹底改變各個行業，特別是教育。
具體的要點有：
1️⃣生成式 AI 以及我們如何登陸當前技術格局。
2️⃣大型語言模型的內部工作。
3️⃣大型語言模型的主要功能和實際用例。
📖 第二節：探索和比較不同的大語言模型（LLM）
本節主要講述如何為你的套用情形選擇正確的模型。
具體的要點有：
1️⃣測試叠代和比較 Azure 中用例的不同模型。
2️⃣如何部署 LLM。
📖
第三節：負責地使用生成式AI
本節將講述如何采取積極步驟來改進 AI 使用情況和如何有效的構建生成式AI應用程式。
具體的要點有：
1️⃣構建生成式 AI 應用程式應優先考慮負責任的 AI 的原因。
2️⃣負責任的 AI 的核心原則及其與生成式AI 的關系。
3️⃣如何透過策略和工具將這些負責任的 AI 原則付諸實踐。
📖 第四節：了解提示工程的基礎知識
本節將動手實踐提示工程中的最佳例項，並了解如何構造提示、迴圈存取它們並驗證其有效性。
具體的要點有：
1️⃣解釋什麽是提示工程，以及為什麽它很重要。
2️⃣描述提示的元件及其使用方式。
3️⃣了解提示工程的最佳做法和技術。
4️⃣使用 OpenAI 終結點將學習的技術套用於實際範例。
📖
第五節：建立高級提示
本節將學習如何套用提示工程技術來改善提示的結果。
具體的要點有：
1️⃣套用提高提示結果的提示工程技術。
2️⃣配置提示以改變輸出。
📖
第六節：構建文本生成應用程式
本節將學習構建使用 Azure OpenAI/OpenAI API 的文本生成應用程式。
具體的要點有：
1️⃣了解 OpenAI 庫及其核心概念。
2️⃣使用 OpenAI 生成文本生成套用。
3️⃣了解如何使用提示、溫度和tokens等概念生成文本生成套用。
📖
第七節：構建聊天應用程式
本節將學習有效構建和整合聊天應用程式的技術。
具體的要點有：
1️⃣用於高效構建和整合聊天應用程式的技術。
2️⃣如何對應用程式套用自訂和微調。
3️⃣有效監視聊天應用程式的策略和註意事項。
📖
第八節：構建搜尋套用向量資料庫
本節將學習使用 Embeddings 搜尋數據的搜尋應用程式。
具體的要點有：
1️⃣語意搜尋與關鍵字搜尋。
2️⃣什麽是文本嵌入。
3️⃣建立文本嵌入索引。
4️⃣搜尋文本嵌入索引。
📖
第九節：構建影像生成應用程式
本節將學習構建影像生成應用程式。
具體的要點有：
1️⃣影像生成及其有用原因。
2️⃣什麽是DALL-E 和 Midjourney，以及他們的工作原理。
3️⃣如何生成映像生成套用。
📖
第十節：構建低程式碼應用程式
本節講述如何使用低程式碼工具構建生成式 AI 應用程式。
具體的要點有：
1️⃣Power Platform 中的生成 AI 簡介。
2️⃣Copilot 簡介以及如何使用它。
3️⃣使用生成 AI 在 Power Platform 中生成套用和流。
4️⃣使用 AI Builder 了解 Power Platform 中的 AI 模型。
📖
第十一節：透過函式呼叫整合外部應用程式
本節講述麽是函式呼叫及其應用程式的用例。
具體的要點有：
1️⃣解釋什麽是函式呼叫及其用例。
2️⃣使用 Azure OpenAI 建立函式呼叫。
3️⃣如何將函式呼叫整合到應用程式中。
📖
第十二節：為AI應用程式設計使用者體驗
本節講述在開發生成式 AI 應用程式時如何套用使用者體驗（ UX ）設計原則。
具體的要點有：
1️⃣使用者體驗和了解使用者需求簡介。
2️⃣設計 AI 應用程式以保持信任和透明度。
3️⃣設計 AI 應用程式進行協作和反饋。
📖
第十三節：保護你的生成式AI應用程式
本節將了解AI系統面臨的威脅和風險以及保護這些系統的方法。
具體的要點有：
1️⃣AI 系統上下文中的安全性。
2️⃣AI 系統的常見風險和威脅。
3️⃣保護 AI 系統的方法和註意事項。
📖
第十四節：生成式AI應用程式的生命周期
本節將學習管理 LLM 生命周期和 LLMOps 的工具和指標。
具體的要點有：
1️⃣了解 MLOps 到 LLMOps 的範例轉變。
2️⃣LLM 生命周期。
3️⃣生命周期工具。
4️⃣生命周期計量和評估。
📖
第十五節：檢索增強生成（RAG）和向量資料庫
本節將學習使用 RAG 框架從向量資料庫中檢索嵌入的應用程式。
具體的要點有：
1️⃣RAG 簡介、它是什麽以及它為何在 AI中使用。
2️⃣了解什麽是向量資料庫並為應用程式建立一個。
3️⃣有關如何將 RAG 整合到應用程式中的實際範例。
📖
第十六節：開源模型和Hugging Face
本節將學習使用 Hugging Face 上提供的開源模型的應用程式。
具體的要點有：
1️⃣了解開放原始碼模型。
2️⃣了解使用開放原始碼模型的好處。
3️⃣探索 Hugging Face 和 Azure AI Studio 上可用的開放模型。
📖
第十七節：AI Agents
本節將構建使用 AI 代理框架的應用程式。
具體的要點有：
1️⃣了解什麽是 AI 代理。
2️⃣探索四個不同的 AI 代理框架 - 是什麽使它們獨一無二。
3️⃣將這些 AI 代理套用於不同的用例 - 何時應該使用 AI 代理。
📖
第十八節：微調LLM
本節將學習LLM 微調的內容、原因和方法。
具體的要點有：
1️⃣語言模型的微調是什麽？
2️⃣何時以及為什麽微調很有用？
3️⃣如何微調預先訓練的模型？
4️⃣微調的限制是什麽？
透過小編整理的課程內容，大家可以很輕松地了解到每一節課程的大概和要點，並根據自己需要進行學習。
相信大家透過課程都能夠學會構建屬於自己的生成式AI應用程式！！🥳
🔗 課程連結 ：
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
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