#AI #Mark 微软作为OpenAI的亲爹，推出了专门的AI课程，非常值得学习。
一共包含12 课时的课程，旨在教授初学者如何构建生成式AI应用。每节课都涵盖了AI原理和应用开发的关键。
该课程主要是模拟创建一个使用生成式AI技术的创业公司。
📌 课程内容：https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/
📘 课程简介：技术设置和课程结构。 🧠 生成式AI和LLMs简介：了解生成式AI是什么以及大型语言模型(LLMs)如何工作。 🔍 探索和比较不同的LLMs：选择适合您用例的正确模型。 ⚖️ 负责任地使用生成式AI：了解基础模型的局限性和AI背后的风险。 🛠️ 理解提示工程基础：了解提示结构和使用。 ✍️ 创建高级提示：应用提示工程技术来改进您的提示的结果。 📝 构建文本生成应用：了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出。 💬 构建聊天应用：了解如何有效地监控和维护AI驱动的聊天应用的质量。 🔎 构建搜索应用：创建使用嵌入来搜索数据的应用。 🎨 构建图像生成应用：构建一个图像生成应用。 🖥️ 构建低代码AI应用：使用低代码构建学生作业跟踪应用。 🔄 与函数调用集成的外部应用：设置函数调用以从外部API检索数据。 🎨 为AI应用设计UX：在开发生成式AI应用时应用UX设计原则。
via 自留地
一共包含12 课时的课程，旨在教授初学者如何构建生成式AI应用。每节课都涵盖了AI原理和应用开发的关键。
该课程主要是模拟创建一个使用生成式AI技术的创业公司。
📌 课程内容：https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/
📘 课程简介：技术设置和课程结构。 🧠 生成式AI和LLMs简介：了解生成式AI是什么以及大型语言模型(LLMs)如何工作。 🔍 探索和比较不同的LLMs：选择适合您用例的正确模型。 ⚖️ 负责任地使用生成式AI：了解基础模型的局限性和AI背后的风险。 🛠️ 理解提示工程基础：了解提示结构和使用。 ✍️ 创建高级提示：应用提示工程技术来改进您的提示的结果。 📝 构建文本生成应用：了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出。 💬 构建聊天应用：了解如何有效地监控和维护AI驱动的聊天应用的质量。 🔎 构建搜索应用：创建使用嵌入来搜索数据的应用。 🎨 构建图像生成应用：构建一个图像生成应用。 🖥️ 构建低代码AI应用：使用低代码构建学生作业跟踪应用。 🔄 与函数调用集成的外部应用：设置函数调用以从外部API检索数据。 🎨 为AI应用设计UX：在开发生成式AI应用时应用UX设计原则。
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