マイクロソフトの生成AIの講座が充実している。
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
1.コース紹介：技術セットアップとコース構造に焦点を当て、学習者をコース全体での成功に向けて準備します。
2.Generative AIとLLMsへの導入：Generative AIとは何か、およびLarge Language Modelsの仕組みを理解します。
3.異なるLLMsの探索と比較：様々なLarge Language Modelsをテストし、繰り返し、比較して、特定のユースケースに適したモデルを選択します。
4.責任あるGenerative AIの使用：基礎モデルの限界とAIのリスクを理解し、責任を持ってGenerative AIアプリケーションを構築する方法について学びます。
5.プロンプトエンジニアリング基礎の理解：プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを適用する実践的なレッスンで、プロンプトの構造と使用法を理解します。
6.高度なプロンプトの作成：プロンプトの結果を改善するために異なる技術を適用してプロンプトエンジニアリングの知識を拡張します。
7.テキスト生成アプリケーションの構築：Azure OpenAIを使用してテキスト生成アプリを構築し、モデルの出力を変化させるためにトークンと温度を効率的に使用する方法を学びます。
8.チャットアプリケーションの構築：チャットアプリケーションを効率的に構築・統合するための技術について学び、AI駆動のチャットアプリケーションの品質を効果的に監視・維持するための重要な指標と考慮事項を特定します。
9.検索アプリベクターデータベースの構築：意味的検索とキーワード検索について学び、検索にテキスト埋め込みを使用するアプリケーションを作成します。
10.画像生成アプリケーションの構築：アプリケーション開発において画像生成の有用性を理解し、画像生成アプリケーションを構築します。
11.ローコードAIアプリケーションの構築：Power Platform内のGenerative AIへの導入と、ローコードで教育スタートアップ向けの学生課題トラッカーアプリを構築します。
12.AIアプリケーションのUXデザイン：Generative AIアプリケーションの開発において、信頼と透明性を重視したUXデザイン原則を適用する方法に焦点を当てます。
各レッスンには、トピックへの短いビデオ導入、READMEにある書かれたレッスン、プロジェクトベースのレッスン用のコード例が含まれるJupyter Notebook、学習を適用するための課題やアサインメント、さらなる学習のための追加リソースのリンクが含まれています。
The “Generative AI for Beginners” course by Microsoft Cloud Advocates is a comprehensive 12-lesson program designed to teach the fundamentals of building Generative AI applications. This course is structured to provide a deep understanding of Generative AI principles and application development, with a focus on practical, real-world implementation.
Here’s a summary of each lesson:
1.Course Introduction: This lesson focuses on the technical setup and course structure, preparing learners for success throughout the course.
2.Introduction to Generative AI and LLMs: Learners understand what Generative AI is and how Large Language Models work.
3.Exploring and Comparing Different LLMs: This lesson involves testing, iterating, and comparing different Large Language Models to select the right model for specific use cases.
4.Using Generative AI Responsibly: It covers understanding the limitations of foundation models and the risks associated with AI, teaching how to build Generative AI applications responsibly.
5.Understanding Prompt Engineering Fundamentals: This lesson is a hands-on application of Prompt Engineering best practices, focusing on understanding prompt structure and usage.
6.Creating Advanced Prompts: It extends knowledge of prompt engineering by applying different techniques to improve the outcome of prompts.
7.Building Text Generation Applications: This involves building a text generation app using Azure OpenAI, focusing on efficiently using tokens and temperature to vary the model’s output.
8.Building Chat Applications: This lesson covers techniques for efficiently building and integrating chat applications, including key metrics and considerations for maintaining quality.
9.Building Search Apps Vector Databases: Learners create an application that uses text embeddings for search, learning about semantic versus keyword search.
10.Building Image Generation Applications: This involves building an application for image generation, understanding its utility in application development.
11.Building Low Code AI Applications: Introduction to Generative AI in Power Platform, including building a Student Assignment Tracker App for an educational startup with low code.
12.Designing UX for AI Applications: Focuses on applying UX design principles in the development of Generative AI applications, emphasizing trust and transparency.
Each lesson includes a short video introduction, a written lesson in the README, a Jupyter Notebook with code examples for project-based lessons, a challenge or assignment to apply learning, and links to extra resources.
