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全面介绍
从零开始，系统掌握生成式 AI 开发
由微软 Cloud Advocates 团队精心打造的免费入门课程，带你完整走过从基础概念到应用开发的旅程。通过22 章系统化学习模块，结合视频讲解、代码示例与实战项目，帮助你建立扎实的 Generative AI 知识体系。
💡 无论你是完全没有 AI 背景的初学者，还是希望系统性梳理知识的技术爱好者，这门课程都提供了清晰的学习路径和完整的开源工具链实践。
✨ 核心学习内容
课程涵盖构建生成式 AI 应用所需的完整技能栈：
- 基础理论：深入理解大型语言模型（LLM）的工作原理与技术边界
- 提示工程：掌握基础到高级的提示技巧，学会精准控制模型输出
- 应用开发：动手构建文本生成、聊天机器人、图像生成、语义搜索等实际应用
- 前沿技术：涵盖 RAG（检索增强生成）、AI 代理、Function Calling、模型微调等热门方向
- 工程实践：学习 LLMOps、安全防护、低代码开发及开源模型（Hugging Face、Mistral、Meta）的应用
📚 课程章节安排
课程采用循序渐进的设计，从环境搭建到复杂应用开发，共分为三大模块：
- 基础入门（第 00-05 章）：课程介绍、LLM 原理、模型选型、负责任 AI 理念，以及提示工程基础与进阶技巧
- 应用实战（第 06-12 章）：开发文本生成、聊天、搜索、图像生成应用，体验低代码开发，学习 Function Calling 与用户体验设计
- 进阶深化（第 13-21 章）：AI 应用安全、生命周期管理、RAG 与向量数据库、开源模型应用、AI 代理构建，以及 LLM 微调与小型语言模型（SLM）实践
每章均配备导学视频、书面材料、可运行代码示例及拓展学习资源，确保理论与实践紧密结合。
🛠️ 实践导向的学习体验
- 零基础友好：从环境配置开始，逐步建立对生成式 AI 的完整认知
- 代码驱动：提供 Azure OpenAI、Python 等真实开发环境的代码示例，可直接运行与修改
- 项目制学习：通过构建教育初创公司作业跟踪系统等完整案例，理解技术在实际业务中的落地方式
- 技术前沿：及时覆盖行业最新动态，包括最新的开源模型生态与部署策略
🎯 技能应用场景
完成课程后，你将具备将生成式 AI 技术应用于以下领域的能力：
- 内容创作：利用 AI 辅助文本、图像等创意内容的生成与优化
- 智能客服：构建能理解上下文、提供个性化服务的对话系统
- 教育科技：开发个性化学习助手与智能教学工具
- 游戏开发：设计智能 NPC 行为与动态内容生成系统
- 企业应用：在保障安全与透明度的前提下，将 AI 集成至现有业务流程
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