Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
138 lines (107 loc) · 12.1 KB

README.md

File metadata and controls

138 lines (107 loc) · 12.1 KB

Generativna umjetna inteligencija za početnike - Java izdanje

Microsoft Foundry Discord

Generativna umjetna inteligencija za početnike - Java izdanje

Vrijeme potrebno: Cijeli radni je moguće završiti online bez lokalne instalacije. Postavljanje okruženja traje 2 minute, a istraživanje primjera zahtijeva 1-3 sata, ovisno o dubini istraživanja.

Brzi početak

  1. Napravite fork ovog repozitorija na svoj GitHub račun
  2. Kliknite Code → Codespaces tab → ... → New with options...
  3. Koristite zadane postavke – ovo će odabrati razvojni kontejner kreiran za ovaj tečaj
  4. Kliknite Create codespace
  5. Pričekajte ~2 minute da se okruženje pripremi
  6. Idite direktno na Prvi primjer

Podrška za više jezika

Podržano putem GitHub Actiona (Automatizirano i uvijek ažurirano)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Preferirate li klonirati lokalno?

Ovaj repozitorij uključuje prijevode na više od 50 jezika što značajno povećava veličinu preuzimanja. Za kloniranje bez prijevoda, koristite sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
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-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Ovo vam daje sve potrebno za dovršetak tečaja uz znatno brže preuzimanje.

Struktura tečaja i put učenja

Poglavlje 1: Uvod u generativnu umjetnu inteligenciju

  • Osnovni pojmovi: Razumijevanje velikih jezičnih modela, tokena, ugradnji i mogućnosti umjetne inteligencije
  • Java AI ekosustav: Pregled Spring AI i OpenAI SDK-ova
  • Protokol konteksta modela: Uvod u MCP i njegovu ulogu u komunikaciji AI agenata
  • Praktične primjene: Stvarni scenariji uključujući chatbotove i generiranje sadržaja
  • → Započni poglavlje 1

Poglavlje 2: Postavljanje razvojnog okruženja

  • Konfiguracija više pružatelja: Postavljanje integracija s GitHub Models, Azure OpenAI i OpenAI Java SDK-om
  • Spring Boot + Spring AI: Najbolje prakse za razvoj AI aplikacija u poduzeću
  • GitHub Models: Besplatan pristup AI modelima za prototipiziranje i učenje (nije potrebna kreditna kartica)
  • Razvojni alati: Docker kontejneri, VS Code i konfiguracija GitHub Codespaces
  • → Započni poglavlje 2

Poglavlje 3: Temeljne tehnike generativne umjetne inteligencije

  • Prompt inženjering: Tehnike za optimalne odgovore AI modela
  • Ugradnje i vektorske operacije: Implementacija semantičkog pretraživanja i pronalaženja sličnosti
  • Generiranje uz nadopunu pretraživanjem (RAG): Kombinirajte AI s vlastitim izvorima podataka
  • Pozivanje funkcija: Proširite AI funkcionalnosti prilagođenim alatima i dodacima
  • → Započni poglavlje 3

Poglavlje 4: Praktične primjene i projekti

  • Generator priča o kućnim ljubimcima (petstory/): Kreativno generiranje sadržaja s GitHub Models
  • Localna Foundry demonstracija (foundrylocal/): Lokalna integracija AI modela s OpenAI Java SDK
  • MCP kalkulator usluga (calculator/): Osnovna implementacija Model Context Protocola sa Spring AI
  • → Započni poglavlje 4

Poglavlje 5: Odgovorni razvoj umjetne inteligencije

  • Sigurnost GitHub Models: Testiranje ugrađenog filtriranja sadržaja i sigurnosnih mehanizama (čvrste blokade i mekani odbijanja)
  • Demonstracija odgovorne AI: Praktični primjer kako moderni sigurnosni sustavi umjetne inteligencije funkcioniraju
  • Najbolje prakse: Ključne smjernice za etički razvoj i implementaciju AI
  • → Započni poglavlje 5

Dodatni resursi

LangChain

LangChain4j za početnike LangChain.js za početnike LangChain za početnike

Azure / Edge / MCP / Agenti

AZD za početnike Edge AI za početnike MCP za početnike AI Agenti za početnike

Serija generativne AI

Generativna AI za početnike Generativna AI (.NET) Generativna AI (Java) Generativna AI (JavaScript)

Temeljno učenje

ML za početnike Data Science za početnike AI za početnike Cybersecurity za početnike

Web Dev za početnike IoT za početnike XR razvoj za početnike

Serija Copilot

Copilot za AI u parnom programiranju Copilot za C#/.NET Copilot Avantura

Dobivanje pomoći

Ako zapnete ili imate bilo kakvih pitanja o izradi AI aplikacija. Pridružite se kolegama učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je poticajna zajednica u kojoj su pitanja dobrodošla i znanje se slobodno dijeli.

Microsoft Foundry Discord

Ako imate povratne informacije o proizvodu ili prijavite pogreške tijekom izrade, posjetite:

Microsoft Foundry Developer Forum

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj dokument preveden je pomoću AI usluge prevođenja Co-op Translator. Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za kritične informacije preporučuje se profesionalni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakva nesporazuma ili kriva tumačenja nastala korištenjem ovog prijevoda.