微软推出了一套面向初学者的免费生成式 AI 课程，共包含 21 个模块，帮助开发者从零开始学习和实践如何构建生成式 AI 应用。整个课程以通俗易懂的方式讲解核心概念，并配有丰富的 Python 和 TypeScript 代码示例。

每节分为 Learn 和 Build 两个单元

Learn：讲解生成式 AI 的核心知识和概念。
Build：结合概念和代码，教你实际构建生成式 AI 应用。

每节课还附有 “Keep Learning” 扩展阅读资源。

【课程大纲】
1. 课程环境搭建：帮助你准备开发环境。
2. 生成式 AI 介绍与大语言模型（LLM）基础：理解什么是生成式 AI 以及 LLM 的工作原理。
3. 不同 LLM 的对比与选择：如何为不同场景选择合适的模型。
4. 负责任地使用生成式 AI：AI 应用中的伦理与安全问题。
5. 提示词工程基础与进阶：掌握提示词设计，提升模型输出质量。
6. 文本生成应用开发：实战构建文本生成应用。
7. 聊天应用开发：构建和集成聊天机器人。
8. 搜索应用开发（向量数据库）：利用嵌入和向量数据库实现搜索。
9. 图像生成应用开发：用生成式 AI 创建图片应用。
10. 低代码 AI 应用开发：用低代码工具快速打造 AI 应用。
11. 函数调用集成：让 AI 应用调用外部功能。
12. AI 应用的用户体验设计：如何设计更好的 AI 应用 UX。
13. 生成式 AI 应用安全：AI 系统的安全风险与防护方法。
14. 生成式 AI 应用全生命周期管理：LLMOps 实践和工具。
15. RAG 与向量数据库：用检索增强生成（RAG）框架开发应用。
16. 开源模型与 Hugging Face：使用 Hugging Face 平台的开源模型。
17. AI Agents 应用开发：构建智能体（AI Agent）应用。
18. 大语言模型微调：微调 LLM 的方法和实践。
19. 小语言模型（SLM）开发：SLM 的优势与实践。
20. Mistral 模型介绍与应用：Mistral 系列模型的特性和应用。
21. Meta 模型介绍与应用：Meta 系列模型的特性和应用。

课程地址（Github）：http://t.cn/A6T2YkRa
课程视频地址：http://t.cn/A6ue80lM

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