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@YQisme
YQisme authored Dec 19, 2023
1 parent d19e8ab commit 7f52fb3
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30 changes: 15 additions & 15 deletions README.md
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首先，将 [整个repo fork ](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) 到您自己的 GitHub 帐户，以便能够更改任何代码并完成相关学习。 您还可以[(🌟)该 Fork](https://docs.github.com/en/get-started/exploring-projects-on-github/saving-repositories-with-stars?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)以便稍后更容易地找到它！

前往[课程学习环境设置](../../00-course-setup/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) 找到最适合您的设置指南！
前往[课程学习环境设置](./00-course-setup/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) 找到最适合您的设置指南！

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| | 课程链接 | 相关教学内容 | 学习目标 |
| :---: | :------------------------------------: | :---------------------------------------------------------: | ----------------------------------------------------------- |
| 00 | [课程介绍和学习环境设置](../../00-course-setup/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 学习环境配置和课程结构 | 在学习本课程的同时帮助您取得成功 |
| 01 | [生成式人工智能和 LLMs 介绍](../../01-introduction-to-genai/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **知识点**: 生成式人工智能以及我们如何适应当前的技术格局 | 了解什么是生成式人工智能 以及 LLMs 的工作原理。 |
| 02 | [探索和比较不同的 LLMs](../../02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **知识点**: 测试、迭代和比较不同的 LLMs 模型 | 为您的应用场景选择正确的模型 |
| 03 | [负责任地使用生成式人工智能](../../03-using-generative-ai-responsibly/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)| **知识点:** 了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险 | 了解如何负责任地构建生成式人工智能应用程序
| 04 | [提示工程基础](../../04-prompt-engineering-fundamentals/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码/知识点:** 提示工程最佳实践| 了解提示结构和用法|
| 05 | [创建高级的提示工程技巧](../../05-advanced-prompts/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码/知识点:** 通过在提示中应用不同的技术来扩展您的提示工程知识 | 应用提示工程技术来改善提示结果。|
| 06 | [创建文本生成应用](../../06-text-generation-apps/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码:** 使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用程序 | 了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出 | |
| 07 | [创建聊天应用](../../07-building-chat-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)| **代码**: 有效构建和集成聊天应用程序的技术。 | 确定关键指标和注意事项，以有效监控和维护人工智能聊天应用程序的质量|
| 08 | [创建搜索应用](../../08-building-search-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码**: 语义搜索与关键字搜索。 什么是文本嵌入以及它们如何应用于搜索 | 创建一个使用嵌入来搜索数据的应用程序。 |
| 09 | [创建图像生成应用](../../09-building-image-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码:** 图像生成及其在构建应用程序中的作用| 构建图像生成应用程序 |
| 10 | [创建低代码的人工智能应用](../../10-building-low-code-ai-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **低代码:** Power Platform 中的生成式 AI 简介 | 使用低代码为我们的教育初创公司构建学生作业跟踪应用程序 | |
| 11 | [为生成式 AI 添加 function calling](../../11-integrating-with-function-calling/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码:** 什么是 Function Calling 及其在应用程序中的使用示例 | 设置 Function Calling 以从外部 API 检索数据 | |
| 12 | [为人工智能应用程序添加用户体验](../../12-designing-ux-for-ai-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **知识点:** 设计人工智能应用程序以实现信任和透明度 | 开发生成式人工智能应用时用户体验设计的相关原则 | |
| xx | [拓展学习](../../13-continued-learning/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 包含每章内容的的拓展链接！ | 掌握生成式人工智能相关技能 | |
| 00 | [课程介绍和学习环境设置](./00-course-setup/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 学习环境配置和课程结构 | 在学习本课程的同时帮助您取得成功 |
| 01 | [生成式人工智能和 LLMs 介绍](./01-introduction-to-genai/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **知识点**: 生成式人工智能以及我们如何适应当前的技术格局 | 了解什么是生成式人工智能 以及 LLMs 的工作原理。 |
| 02 | [探索和比较不同的 LLMs](./02-exploring-and-comparing-different-llms/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **知识点**: 测试、迭代和比较不同的 LLMs 模型 | 为您的应用场景选择正确的模型 |
| 03 | [负责任地使用生成式人工智能](./03-using-generative-ai-responsibly/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)| **知识点:** 了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险 | 了解如何负责任地构建生成式人工智能应用程序
| 04 | [提示工程基础](./04-prompt-engineering-fundamentals/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码/知识点:** 提示工程最佳实践| 了解提示结构和用法|
| 05 | [创建高级的提示工程技巧](./05-advanced-prompts/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码/知识点:** 通过在提示中应用不同的技术来扩展您的提示工程知识 | 应用提示工程技术来改善提示结果。|
| 06 | [创建文本生成应用](./06-text-generation-apps/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码:** 使用 Azure OpenAI 构建文本生成应用程序 | 了解如何有效地使用令牌和温度来改变模型的输出 | |
| 07 | [创建聊天应用](./07-building-chat-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)| **代码**: 有效构建和集成聊天应用程序的技术。 | 确定关键指标和注意事项，以有效监控和维护人工智能聊天应用程序的质量|
| 08 | [创建搜索应用](./08-building-search-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码**: 语义搜索与关键字搜索。 什么是文本嵌入以及它们如何应用于搜索 | 创建一个使用嵌入来搜索数据的应用程序。 |
| 09 | [创建图像生成应用](./09-building-image-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码:** 图像生成及其在构建应用程序中的作用| 构建图像生成应用程序 |
| 10 | [创建低代码的人工智能应用](./10-building-low-code-ai-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **低代码:** Power Platform 中的生成式 AI 简介 | 使用低代码为我们的教育初创公司构建学生作业跟踪应用程序 | |
| 11 | [为生成式 AI 添加 function calling](./11-integrating-with-function-calling/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **代码:** 什么是 Function Calling 及其在应用程序中的使用示例 | 设置 Function Calling 以从外部 API 检索数据 | |
| 12 | [为人工智能应用程序添加用户体验](./12-designing-ux-for-ai-applications/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | **知识点:** 设计人工智能应用程序以实现信任和透明度 | 开发生成式人工智能应用时用户体验设计的相关原则 | |
| xx | [拓展学习](./13-continued-learning/translations/cn/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) | 包含每章内容的的拓展链接！ | 掌握生成式人工智能相关技能 | |


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