白嫖啦，微软面向初学者的生成式AI课程

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https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners

"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。