Üretken Yapay Zeka uygulamaları geliştirmeye başlamak için bilmeniz gereken her şeyi öğreten 21 Ders
Arapça | Bengalce | Bulgarca | Burma Dili (Myanmar) | Çince (Basitleştirilmiş) | Çince (Geleneksel, Hong Kong) | Çince (Geleneksel, Makao) | Çince (Geleneksel, Tayvan) | Hırvatça | Çekçe | Danca | Felemenkçe | Estonca | Fince | Fransızca | Almanca | Yunanca | İbranice | Hintçe | Macarca | Endonezce | İtalyanca | Japonca | Kannada | Khmer | Korece | Litvanca | Malayca | Malayalam | Marathi | Nepalce | Nijerya Pidjin | Norveççe | Farsça (Farsî) | Lehçe | Portekizce (Brezilya) | Portekizce (Portekiz) | Pencapça (Gurmukhi) | Rumence | Rusça | Sırpça (Kiril) | Slovakça | Slovence | İspanyolca | Svahili | İsveççe | Tagalog (Filipince) | Tamilce | Telugu | Tayca | Türkçe | Ukraynaca | Urduca | Vietnamca
Yerel Olarak Kopyalamayı mı Tercih Ediyorsunuz?
Bu depo 50'den fazla dilde çeviriler içerir ve bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için, seyrek kontrol kullanın:
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"Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.
Microsoft Cloud Advocates tarafından hazırlanan 21 derslik kapsamlı kursumuzla Üretken Yapay Zeka uygulamaları geliştirme temellerini öğrenin.
Bu kursta 21 ders vardır. Her ders kendi konusunu kapsar, istediğiniz yerden başlayabilirsiniz!
Dersler ya bir Üretken Yapay Zeka kavramını açıklayan "Öğren" dersleri ya da mümkün olduğunda hem Python hem de TypeScript kullanarak kavram ve kod örneklerini açıklayan "Yap" dersleri olarak etiketlenmiştir.
.NET Geliştiricileri için Yeni Başlayanlar için Üretken Yapay Zeka (.NET Sürümü) bağlantısını inceleyin!
Her ders ayrıca ek öğrenme araçlarının bulunduğu bir "Öğrenmeye Devam Et" bölümünü içerir.
-
Azure OpenAI Service - Dersler: "aoai-assignment"
-
Microsoft Foundry Modelleri - Dersler: "githubmodels" (GitHub Modelleri Temmuz 2026 sonunda emekli oluyor - onun yerine Microsoft Foundry Modellerini kullanın)
-
OpenAI API - Dersler: "oai-assignment"
-
Foundry Local - Modelleri tamamen çevrimdışı kendi cihazınızda çalıştırın, bulut aboneliği gerekmez
-
Temel Python veya TypeScript bilgisi faydalıdır - *Mutlak yeni başlayanlar için bu Python ve TypeScript kurslarına göz atın
-
Bu tüm depoyu kendi GitHub hesabınıza çatallamak için bir GitHub hesabı gereklidir fork
Geliştirme ortamınızı kurmanıza yardımcı olmak için bir Kurs Ayarı dersi oluşturduk.
Daha sonra bulmayı kolaylaştırmak için bu depoya yıldız (🌟) vermeyi unutmayın.
Daha gelişmiş kod örnekleri arıyorsanız, hem Python hem de TypeScript dilinde hazırlanmış Üretken Yapay Zeka Kod Örnekleri koleksiyonumuza göz atın.
Bu kursa katılan diğer öğrenenlerle tanışmak ve destek almak için resmi Microsoft Foundry Discord sunucumuza katılın.
Sorularınızı sorun veya ürün geri bildirimi paylaşmak için GitHub'daki Microsoft Foundry Geliştirici Forumumuzda buluşun.
Bugün Azure kredileri ile nasıl başlamanız gerektiğini öğrenmek için Microsoft for Startups sitesini ziyaret edin.
Önerileriniz mi var veya yazım veya kod hataları mı buldunuz? Bir sorun açın veya Bir çekme talebi oluşturun
- Konuya kısa bir video tanıtımı
- README içinde yazılı bir ders
- Azure OpenAI ve OpenAI API destekleyen Python ve TypeScript kod örnekleri
- Öğreniminize devam etmek için ek kaynak bağlantıları
| # | Ders Bağlantısı | Açıklama | Video | Ek Öğrenme |
|---|---|---|---|---|
| 00 | Kurs Ayarı | Öğren: Geliştirme Ortamınızı Nasıl Kurarsınız | Video Yakında | Daha Fazla Öğren |
| 01 | Üretken Yapay Zeka ve LLM'lere Giriş | Öğren: Üretken Yapay Zekanın ne olduğunu ve Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) nasıl çalıştığını anlamak. | Video | Daha Fazla Öğren |
| 02 | Farklı LLM'leri Keşfetmek ve Karşılaştırmak | Öğren: Kullanım durumunuz için doğru modeli seçmek | Video | Daha Fazla Öğren |
| 03 | Üretken Yapay Zekayı Sorumlu Kullanmak | Öğren: Üretken Yapay Zeka Uygulamaları sorumlulukla nasıl inşa edilir | Video | Daha Fazla Öğren |
| 04 | Prompt Mühendisliği Temellerini Anlama | Öğrenin: Pratik Prompt Mühendisliği En İyi Uygulamaları | Video | Daha Fazla Bilgi | | 05 | Gelişmiş Promptlar Oluşturma | Öğrenin: Promptlarınızın sonucunu iyileştiren prompt mühendisliği tekniklerini nasıl uygulayacağınıza dair. | Video | Daha Fazla Bilgi | | 06 | Metin Üretim Uygulamaları İnşa Etme | İnşa Edin: Azure OpenAI / OpenAI API kullanarak bir metin üretim uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi | | 07 | Sohbet Uygulamaları İnşa Etme | İnşa Edin: Sohbet uygulamalarını verimli bir şekilde inşa etmek ve entegre etmek için teknikler. | Video | Daha Fazla Bilgi | | 08 | Arama Uygulamaları ve Vektör Veritabanları İnşa Etme | İnşa Edin: Veriyi aramak için Embeddings kullanan bir arama uygulaması. | Video | Daha Fazla Bilgi | | 09 | Görüntü Üretim Uygulamaları İnşa Etme | İnşa Edin: Bir görüntü üretim uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi | | 10 | Düşük Kod AI Uygulamaları İnşa Etme | İnşa Edin: Düşük Kod araçları kullanarak Jeneratif AI uygulaması | Video | Daha Fazla Bilgi | | 11 | Fonksiyon Çağırma ile Dış Uygulamaları Entegre Etme | İnşa Edin: Fonksiyon çağırmanın ne olduğu ve uygulamalar için kullanım durumları | Video | Daha Fazla Bilgi | | 12 | AI Uygulamaları için UX Tasarlama | Öğrenin: Jeneratif AI Uygulamaları geliştirirken UX tasarım prensiplerini nasıl uygulayacağınız | Video | Daha Fazla Bilgi | | 13 | Jeneratif AI Uygulamalarınızın Güvenliğini Sağlama | Öğrenin: AI sistemlerine yönelik tehditler ve riskler ile bu sistemleri güvenceye alma yöntemleri. | Video | Daha Fazla Bilgi | | 14 | Jeneratif AI Uygulama Yaşam Döngüsü | Öğrenin: LLM Yaşam Döngüsü ve LLMOps yönetimi için araçlar ve metrikler | Video | Daha Fazla Bilgi | | 15 | Retrieval Augmented Generation (RAG) ve Vektör Veritabanları | İnşa Edin: Vektör Veritabanlarından embeddings almak için bir RAG Çerçevesi kullanan uygulama | Video | Daha Fazla Bilgi | | 16 | Açık Kaynak Modeller ve Hugging Face | İnşa Edin: Hugging Face'de bulunan açık kaynak modelleri kullanan bir uygulama | Video | Daha Fazla Bilgi | | 17 | AI Ajanları | İnşa Edin: Bir AI Ajan Çerçevesi kullanan uygulama | Video | Daha Fazla Bilgi | | 18 | LLM'lerin İnceli Ayarı | Öğrenin: LLM'lerin incelik ayarının ne olduğu, neden ve nasıl yapıldığı | Video | Daha Fazla Bilgi | | 19 | SLM'lerle İnşa Etme | Öğrenin: Küçük Dil Modelleri ile inşa etmenin faydaları | Video Yakında Geliyor | Daha Fazla Bilgi | | 20 | Mistral Modelleriyle İnşa Etme | Öğrenin: Mistral Aile Modellerinin özellikleri ve farkları | Video Yakında Geliyor | Daha Fazla Bilgi | | 21 | Meta Modelleriyle İnşa Etme | Öğrenin: Meta Aile Modellerinin özellikleri ve farkları | Video Yakında Geliyor | Daha Fazla Bilgi |
Tüm GitHub Actions ve iş akışlarını oluşturan John Aziz adlı kişiye özel teşekkürler
Her derste öğrenme ve kod deneyimini geliştirmek için önemli katkılar sağlayan Bernhard Merkle adlı kişiye teşekkürler.
Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Göz atın:
Takılırsanız veya yapay zeka uygulamaları geliştirmekle ilgili herhangi bir sorunuz olursa. MCP hakkında tartışmalara katılabilirsiniz. Soruların hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Ürün geri bildiriminiz veya geliştirme sırasında oluşan hatalar varsa şurayı ziyaret edin:
Feragatname: Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba sarf etsek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek yanlış anlamalardan veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.