Генеративный ИИ для начинающих
Полный учебный план, посвящённый основам генеративного ИИ, крупных языковых моделей, инженерии подсказок и разработке приложений с использованием ИИ с помощью таких инструментов, как Azure OpenAI и платформа Power.
Обзор курса
📚 Краткое содержание
Комплексная программа, посвящённая основам генеративного ИИ, больших языковых моделей (LLM), инженерии промптов и разработке приложений на базе ИИ с использованием таких инструментов, как Azure OpenAI и платформа Power Platform.
Освойте основы генеративного ИИ и создайте умные приложения с нуля.
Благодарности: Microsoft, Azure и OpenAI.
🎯 Цели обучения
- Объясните механические внутренние процессы работы LLM, включая токенизацию, механизм внимания и недетерминированный вывод.
- Сравните различные категории LLM (основные модели, открытые и проприетарные, архитектуры-кодировщики/декодировщики) для выбора подходящего инструмента в бизнес-сценариях.
- Оцените стратегии повышения качества результатов модели, особенно выбор между инженерией промптов, расширенной генерацией на основе ретриевала (RAG) и дообучением.
- Определите инженерию промптов и объясните её роль как основного интерфейса программирования для генеративного ИИ.
- Различайте базовые LLM и модели, настроенные на инструкции, и способ их обработки токенов.
- Создавайте сложные промпты, используя инструкции, основной текст, подсказки и шаблоны.
- Создавайте и настраивайте приложения для генерации текста с помощью библиотеки
openai, управляйте переменными среды и изменяйте разнообразие вывода через температуру. - Различайте правила-базированные чат-боты и контекстно-зависимые приложения на основе генеративного ИИ, реализуя Шесть принципов ответственного ИИ от Microsoft.
- Выполняйте семантический поиск, преобразуя текст в векторы (эмбеддинги) и применяя косинусную схожесть для нахождения релевантного контента, выходящего за рамки простого совпадения по ключевым словам.
- Создавайте и настраивайте приложения для генерации изображений, реализуя «метапромпты» для определения границ содержания и безопасности.
Уроки 共 7 课时 · 预计 21.0h
Уроки
Lesson
This lesson explores the evolution of AI from rigid, rule-based systems to modern Large Language Models that utilize tokenization, attention mechanisms, and statistical probability to generate human-like text. Students will learn how these non-deterministic models function and how to evaluate strategies like prompting, fine-tuning, and RAG to optimize AI performance for specific business needs.
This lesson introduces prompt engineering as the essential interface for guiding generative AI, distinguishing between base models and instruction-tuned models. Students learn to construct effective prompts by mastering tokenization, parameter adjustment, and structural techniques like delimiting to improve model accuracy and reliability.
This lesson explores the transition from traditional, deterministic programming to flexible Generative AI applications by mastering API security, environment configuration, and output control via temperature settings. Students will also learn to implement semantic search using embeddings and apply Microsoft’s Six Principles of Responsible AI to build reliable, context-aware solutions.
This lesson explores how to build secure, integrated AI solutions using low-code platforms like Microsoft Power Platform and advanced techniques such as meta-prompting and function calling. Students learn to bridge the gap between generative models and external data while implementing safety guardrails and deterministic configurations for enterprise-grade applications.
This lesson explores how to build trustworthy Generative AI by balancing user experience pillars, such as explainability and instructional friction, with robust security measures against threats like data poisoning and prompt injection. It also introduces the LLMOps lifecycle, covering the essential stages of ideating, building, and operationalizing AI applications to ensure reliability and performance.
This lesson explores how Retrieval-Augmented Generation (RAG) overcomes LLM knowledge cutoffs and hallucinations by grounding model responses in real-time, external data. Students will learn the technical RAG workflow—including chunking, embeddings, and vector search—while evaluating open-source models and AI agent frameworks for practical implementation.
This lesson explores the optimization hierarchy for generative AI, emphasizing that developers should prioritize prompt engineering and Retrieval-Augmented Generation (RAG) before considering resource-intensive fine-tuning. It also introduces specialized architectures like Small Language Models (SLMs) and Mixture of Experts (MoE) to help balance model performance, inference speed, and deployment efficiency.