21のレッスンで、生成AIアプリケーション構築に必要なすべてを学べます
🌐 多言語サポート
Co-op Translator による翻訳翻訳
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ローカルにクローンしたいですか？
このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれているため、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするには、sparse checkoutを使用してください：
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git cd generative-ai-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"これにより、コースを完了するために必要なすべてが、はるかに高速なダウンロードで取得できます。
Generative AI for Beginners (バージョン3) - コース
Microsoft Cloud Advocatesによる21レッスンの包括的なコースで、生成AIアプリケーション構築の基礎を学びましょう。
🌱 はじめに
このコースには21のレッスンがあります。各レッスンは独自のトピックをカバーしているので、好きなところから始めてください！
レッスンは、「Learn」ラベル（生成AIの概念を説明）または「Build」ラベル（概念を説明し、可能な場合はPythonとTypeScriptの両方のコード例を提供）に分類されています。
.NET開発者は、Generative AI for Beginners (.NET Edition) もご覧ください！
各レッスンには、追加の学習ツールを含む「Keep Learning」セクションもあります。
必要なもの
このコースのコードを実行するには、以下のいずれかを使用できます：
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Azure OpenAI Service - レッスン: "aoai-assignment"
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Microsoft Foundry Models - レッスン: "githubmodels"（GitHub Modelsは2026年7月末に廃止されます - 代わりにMicrosoft Foundry Modelsを使用してください）
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OpenAI API - レッスン: "oai-assignment"
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Foundry Local - クラウドサブスクリプション不要で、デバイス上で完全にオフラインでモデルを実行します
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PythonまたはTypeScriptの基本的な知識があると役立ちます - *完全な初心者の方は、これらのPythonおよびTypeScriptコースをチェックしてください
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このリポジトリ全体を自分のGitHubアカウントにフォークするためのGitHubアカウント
開発環境のセットアップを支援するために、コースセットアップ レッスンを作成しました。
後で見つけやすくするために、このリポジトリにスター（🌟）を付けることを忘れないでください。
🧠 デプロイの準備はできましたか？
より高度なコードサンプルをお探しの場合は、PythonとTypeScriptの両方で利用可能な生成AIコードサンプル集をチェックしてください。
🗣️ 他の学習者と出会い、サポートを得る
公式のMicrosoft Foundry Discordサーバーに参加して、このコースを受講している他の学習者と交流し、サポートを得てください。
GitHubのMicrosoft Foundry Developer Forumで質問したり、製品フィードバックを共有したりしてください。
🚀 スタートアップを立ち上げますか？
Microsoft for Startupsにアクセスして、Azureクレジットを使用して今すぐ構築を開始する方法を確認してください。
🙏 協力しませんか？
提案がある場合や、スペルミスやコードのエラーを見つけた場合は、イシューを報告するか、プルリクエストを作成してください。
📂 各レッスンに含まれるもの：
- トピックの短いビデオ紹介
- READMEにある書き下ろしのレッスン
- Azure OpenAIおよびOpenAI APIをサポートするPythonとTypeScriptのコードサンプル
- 学習を続けるための追加リソースへのリンク
🗃️ レッスン
| # | レッスンリンク | 説明 | ビデオ | 追加学習 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | コースセットアップ | Learn: 開発環境のセットアップ方法 | 動画準備中 | Learn More |
| 01 | 生成AIとLLMの概要 | Learn: 生成AIとは何か、大規模言語モデル（LLM）がどのように機能するかを理解する。 | Video | Learn More |
| 02 | さまざまなLLMの探索と比較 | Learn: ユースケースに適したモデルの選択方法 | Video | Learn More |
| 03 | 生成AIの責任ある利用 | Learn: 生成AIアプリケーションを責任を持って構築する方法 | Video | Learn More |
| 04 | プロンプトエンジニアリングの基礎を理解する | Learn: 実践的なプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス | Video | Learn More |
| 05 | 高度なプロンプトの作成 | Learn: プロンプトの成果を向上させるプロンプトエンジニアリング手法を適用する方法。 | Video | Learn More |
| 06 | テキスト生成アプリケーションの構築 | Build: Azure OpenAI / OpenAI API を使用したテキスト生成アプリ | Video | Learn More |
| 07 | チャットアプリケーションの構築 | Build: チャットアプリケーションを効率的に構築および統合するための技術。 | Video | Learn More |
| 08 | ベクトルデータベースを使用した検索アプリの構築 | Build: 埋め込みを使用してデータを検索する検索アプリケーション。 | Video | Learn More |
| 09 | 画像生成アプリケーションの構築 | Build: 画像生成アプリケーション | Video | Learn More |
| 10 | ローコードAIアプリケーションの構築 | Build: ローコードツールを使用したAIアプリケーションの構築 | Video | Learn More |
| 11 | 外部アプリケーションとの統合 | Build: 関数呼び出しを使用した外部アプリケーションとの統合 | Video | Learn More |
| 12 | 生成AIアプリケーションのためのUXデザイン | Learn: 生成AIアプリケーションのためのUI/UXデザインの基礎 | Video | Learn More |
| 13 | 生成AIアプリケーションの保護 | Learn: 生成AIアプリケーションのセキュリティリスクとベストプラクティス | Video | Learn More |
| 14 | 生成AIアプリケーションのライフサイクル | Learn: 生成AIアプリケーションのライフサイクル管理の方法 | Video | Learn More |
| 15 | RAG（検索拡張生成）とベクトルデータベース | Build: RAGアーキテクチャとベクトルデータベースの基礎 | Video | Learn More |
| 16 | オープンソースモデルとHugging Face | Learn: オープンソースモデルとHugging Faceの活用法 | Video | Learn More |
| 17 | AIエージェントとコパイロット | Build: AIエージェントとコパイロットの構築方法 | Video | Learn More |
| 18 | ファインチューニング | Learn: LLMファインチューニングの基礎と実践 | Video | Learn More |
| 19 | スライディングウィンドウアテンション | Build: 長いコンテキストを処理するためのスライディングウィンドウアテンション | Video | Learn More |
| 20 | AIアプリケーションにおける合成データ | Build: 合成データの生成と利用 | Video | Learn More |
| 21 | 次に何を学ぶべきか | Learn: さらに学ぶためのリソースと次のステップ | Video | Learn More |