作为一个初学者，入门大模型其实没那么难

在生成式 AI 盛行的当下，你是否被这种技术所折服，例如输入一段简简单单的文字，转眼之间，一幅精美的图片，又或者是文笔流畅的文字就展现在你的面前。

相信很多人有这种想法，认为生成式 AI 深不可测，没有系统的课程讲解是 get 不到其中的精髓的。假如有科技公司或知名学者来帮助完成这项任务，可谓是利好广大研究者。

那么，作为一个初学者，该如何入门呢？文末我们一起聊聊

1、generative-ai-for-beginners

近日，微软推出了一门专为初学者打造的关于生成式 AI 的课程，该课程内容丰富，包括 LLM 简介、提示工程基础知识、构建文本生成 / 聊天应用程序等。

课程地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners

该课程总共 12 课时，每节课包含一个简短的主题视频介绍，课中讲解的项目还会有 Juypter Notebook 代码示例，除此之外，用户还能链接到额外的资源，进行更深入的学习。

接下来，我们看看每节课的主要内容是什么。

• 课时 1：如何学习本门课程，主要介绍这门课程有哪些结构，让读者了解这门课程大概讲的是什么；

• 课时 2：介绍生成式 AI 和 LLM，让用户理解什么是生成式 AI 以及 LLM 是如何工作的；

• 课时 3：探索和比较不同的 LLM，学习完本课时，以后该用哪个模型都会一清二楚；

• 课时 4：负责任地使用生成式 AI，帮助用户了解基础模型的局限性和人工智能背后的风险；

• 课时 5：理解提示工程基础，熟练掌握提示的结构和用法；

• 课时 6：如何创建高级提示，应用提示工程技术来改善提示的结果；

• 课时 7：构建文本生成应用程序；

• 课时 8：构建聊天应用程序，学习完本课时，可以帮助用户构建一个图像生成应用程序；

• 课时 9：使用向量数据库构建搜索应用程序，示例展示了创建一个使用 Embeddings 搜索数据的应用程序；

• 课时 10：构建低代码 AI 应用程序；

• 课时 11：集成外部应用程序与函数调用；

• 课时 12：帮助开发者在开发生成式 AI 应用程序时应用 UX 设计原则。

2、Generative AI for Everyone

除了微软，著名人工智能学者、斯坦福大学计算机科学系教授吴恩达也推出了一门面向所有人的生成式 AI 课程《Generative AI for Everyone》。

课程地址：https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

吴恩达表示：通过这门课程，你可以了解生成式 AI 是如何工作的，如何在专业或个人环境中使用它，以及它将如何影响工作、企业和社会。每个人都可以访问本课程，无论你是否有编程经验，或者是否有 AI 领域的基础知识，所有人都可以参与。

技术交流

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