Microsoft обновила образовательную программу Generative AI for Beginners — открытый курс, который помогает войти в разработку ИИ-приложений без теоретической «воды». Формат простой: разобрали концепцию → сразу запустили код через OpenAI, Azure AI или GitHub Models.
📚 Что внутри: 5 ключевых модулей
| Тема | Что изучаете | Практический результат |
|---|---|---|
| Основы LLM | Архитектура трансформеров, токенизация, ограничения моделей | Понимание, как работают генеративные модели и где они «ломаются» |
| Промпт-инжиниринг | Шаблоны запросов, цепочки рассуждений, управление контекстом | Умение формулировать задачи так, чтобы модель выдавала предсказуемый результат |
| Function Calling | Интеграция моделей с внешними API и инструментами | Создание агентов, которые выполняют действия: поиск, расчёты, работа с БД |
| Код на Python и TypeScript | Готовые сниппеты для запуска инференса, обработки ответов, обработки ошибок | База для прототипирования своих ИИ-фич без изучения фреймворков с нуля |
| SLM и UX для ИИ-продуктов | Малые языковые модели, дизайн интерфейсов под генеративные сценарии | Понимание, как балансировать между качеством, скоростью и стоимостью инференса |
🔍 Почему этот курс стоит внимания:
✅ Мультиплатформенность — примеры работают с OpenAI API, Azure AI Studio и локальными моделями через GitHub Models. Это позволяет тестировать гипотезы без привязки к одному вендору.
✅ Акцент на продакшен — вместо абстрактных примеров разбираются сценарии, близкие к реальным задачам: валидация ввода, обработка ошибок, логирование, управление стоимостью запросов.
✅ Открытый формат — весь контент на GitHub под лицензией, позволяющей адаптировать материалы под внутренние обучающие программы или использовать как основу для митапов.
🛠 Для кого подойдёт:
- Начинающие ML-инженеры — быстрый вход в экосистему генеративных моделей без необходимости изучать математику трансформеров «с нуля».
- Бэкенд-разработчики — понимание, как интегрировать ИИ-функции в существующие приложения через API.
- Продакт-менеджеры — представление о возможностях и ограничениях LLM для формирования реалистичных роадмапов.
| Названия уроков |
|---|
| Настройка курса |
| Введение в генеративный ИИ и LLM |
| Обзор и сравнение различных LLM |
| Ответственное использование генеративного ИИ |
| Основы промпт-инжиниринга |
| Создание продвинутых промптов |
| Разработка приложений для генерации текста |
| Разработка чат-приложений |
| Поисковые приложения с векторными базами данных |
| Разработка приложений для генерации изображений |
| Создание ИИ-приложений в low-code среде |
| Интеграция внешних приложений через Function Calling |
| Проектирование UX для ИИ-приложений |
| Защита генеративных ИИ-приложений |
| Жизненный цикл ИИ-приложения |
| RAG и векторные базы данных |
| Открытые модели и Hugging Face |
| ИИ-агенты |
| Файн-тюнинг LLM |
| Разработка с использованием SLM |
| Разработка с моделями Mistral |
| Разработка с моделями Meta |
⚠️ Что важно учитывать:
- Курс даёт прикладной минимум — для глубокого понимания архитектур моделей потребуются дополнительные ресурсы (например, курсы по трансформерам или линейной алгебре).
- Примеры кода требуют базового знания Python/TypeScript — если вы никогда не писали код, сначала пройдите вводный модуль по языку.
- Для работы с Azure/OpenAI API понадобятся аккаунты и, в некоторых случаях, платные квоты — но большинство уроков можно запустить через бесплатные тарифы или локальные модели.
🔗 Начать обучение: github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
