Generative AI for Beginners

• 仓库：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
• 中文 README：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/blob/main/translations/zh-CN/README.md
• 规模：约 11.6 万 star（2026-08）
• 体量：21 课
• 状态：打基础 — 可以全看；赶进度再优先下面核心课
• 本地实操：labs/microsoft-generative-ai-for-beginners/（本仓集中目录）

是什么

用 LLM 做应用的入门课：Prompt、聊天、搜索/RAG、图片生成、Function Calling、微调等。
代码：Python + TypeScript；可接 Azure OpenAI / OpenAI / Foundry 等。

教学模式

• 主：每课 README 长文
• 辅：短视频导读（多数课有链接）
• 动手：代码样本 + notebook sandbox

难度

★★☆ — 三门里最友好。会一点 Python 或 TS 即可。

核心课直链（全看时按仓库 00→21；赶进度先这几门）

课表总览：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners#️-lessons

时间紧可后补：图像、Low Code、微调、各厂商模型介绍（19–21）。

进度

• 本地实操目录已就绪（labs/microsoft-generative-ai-for-beginners）
• 环境：LiteLLM + gpt-4o-mini；Key 已通；样本改 load_dotenv(override=True)，避免终端旧 OPENAI_API_KEY 盖住 .env
• 第 01 课：Introduction to GenAI（读 README + 可选视频）
• （推荐全看）按仓库课表跟完，或至少完成 04 / 05 / 11 / 15
• 进入 AI Agents 主线

学习笔记

01 Introduction（要点）

• GenAI：用自然语言 prompt 生成文本/图像等内容
• LLM 工作流：tokenizer → 预测下一 token → 概率分布 + temperature（非确定性）
• 常见用法：摘要、创作、问答、补全、解释/生成代码
• 局限：不完美、会幻觉、不可盲目当真相；需要人审改
• 知识检测答案：选 3（同 prompt 也可能不同；适合出初稿再改）

作业（可选）：写约 300 字「梦中 AI 创业」：Problem / How I would use AI / Impact