"Generative AI for Beginners" 是由 Microsoft Cloud Advocates 提供的一个关于生成式人工智能(Generative AI)的入门课程。这个课程包含12个课程单元,旨在教授初学者如何构建生成式人工智能应用。
课程内容涵盖了生成式人工智能的基本原理和应用开发的关键方面。学生将通过这个课程学习如何建立自己的生成式人工智能初创公司,以便更好地理解如何将想法付诸实践。课程强调实践项目,让学生在学习的同时进行构建,这是一种被证明能够增强新技能记忆的有效方法。
课程的特点包括:
- 课程介绍:介绍课程的结构和技术设置,为学习者提供成功完成课程的指导。
- 生成式人工智能和大型语言模型(LLMs):介绍生成式人工智能的概念以及大型语言模型的工作原理。
- 探索和比较不同的LLMs:教授如何测试、迭代和比较不同的大型语言模型,以便为特定用例选择合适的模型。
- 负责任地使用生成式人工智能:讨论基础模型的局限性和人工智能背后的风险,学习如何负责任地构建生成式人工智能应用。
- 提示工程基础:通过实际应用提示工程的最佳实践,了解提示的结构和用法。
- 创建高级提示:通过应用不同的技术来改进提示,扩展对提示工程的知识。
- 构建文本生成应用:使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用,了解如何有效使用令牌和温度来改变模型输出。
- 构建聊天应用:学习如何高效地构建和集成聊天应用,识别关键指标和考虑因素以有效监控和维护 AI 驱动的聊天应用的质量。
- 构建搜索应用:了解文本嵌入和它们在搜索中的应用,创建使用嵌入进行数据搜索的应用。
- 构建图像生成应用:了解图像生成在构建应用中的用途,并构建一个图像生成应用。
- 构建低代码AI应用:介绍在 Power Platform 中的生成式人工智能,构建教育初创公司的学生作业跟踪器应用。
- 设计AI应用的用户体验:在开发生成式人工智能应用时应用用户体验设计原则,以增强应用的信任和透明度。
课程还包括额外的学习资源,如视频介绍、书面教程、Jupyter Notebook 中的代码示例(对于基于项目的课程单元)、挑战或作业以及额外的学习资源链接,以帮助学生继续他们的学习之旅。
完成这个课程后,学生可以查看 Microsoft 提供的其他课程,如 "ML for Beginners"、"Data Science for Beginners"、"AI for Beginners" 等,以进一步提高他们的生成式人工智能技能。此外,学生还可以通过 Microsoft for Startups Founders Hub 获得免费的 OpenAI 积分和高达 150,000 美元的 Azure 积分,以通过 Azure OpenAI 服务访问 OpenAI 模型。
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