Generative AI for Beginners

Generative AI for Beginners 是微软 Cloud Advocates 团队推出的十二章生成式AI入门的系列课程，介绍了构建生成式 AI 应用程序的基础知识，在GitHub上已超过1.7万人星标。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。
Generative AI for Beginners的课程目录

课程章节
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

功能亮点

✦

章系统课程

从生成式AI概念到Agent开发，覆盖完整知识链路

✦

分钟微课设计

每课配文字教程+代码示例，适配碎片化学习节奏

✦

动手实验贯穿

每章附可运行项目，边学边练强化理解

✦

微软官方出品

内容权威且免费，含Prompt工程、RAG等前沿主题

优缺点分析

优点

零门槛友好，无需机器学习基础即可上手
课程结构清晰，按“概念→案例→实践”递进
代码示例可直接复用，降低试错成本
完全免费，且配套GitHub资源持续更新

不足之处

部分章节依赖Azure服务，需自行申请云资源
中文翻译不完整，部分进阶内容仅英文原文

常见问题 FAQ

适合零基础吗？

适合，课程从“什么是生成式AI”讲起，默认无编程经验。

需要什么工具？

只需浏览器+Python环境，云服务（如Azure）可选但非必须。

学完能做什么？

可独立构建简单聊天机器人、RAG问答应用，并理解Agent原理。

课程时长多少？

每章约30分钟，总耗时约6小时（不含实验扩展）。

工具名称	核心功能	价格	易用性
Generative AI for Beginners	微软12章生成式AI入门课含动手实验	免费	★★★★★
DeepLearning.AI	吴恩达AI专项课程	免费+付费	★★★★★
Hugging Face Course	开源NLP与Transformer实战课程	免费	★★★★★

站点档案

面向初学者的免费生成式AI课程，以短课时与动手实验快速入门。

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