從零開始構建人工智能：微軟生成式人工智能課程內幕

簡要

微軟推出了一門免費的18節課的課程，關於生成式人工智能——旨在引導專業人士從零基礎到構建自己的模型。

今年，生成性人工智能從小衆好奇轉變爲基礎技能。作爲回應，微軟發布了生成性人工智能入門，這是由微軟雲倡導者制作的免費在線18節課程。課程圍繞視頻、書面指南和代碼示例構建，指導學習者從基礎知識到負責任的人工智能、提示工程、代理、RAG和微調。該課程結構異常精簡且實用，沒有填充內容——很少有大規模開放在線課程（MOOC）能如此全面且幹淨地覆蓋這些內容。

課程內容：與實際需求相匹配的十八課

該課程包含18節課，分爲“學習”模塊（核心概念）和“構建”模塊（使用Python或TypeScript代碼），每個模塊結束時都有一個“繼續學習”環節。內容包括視頻、書面自述文件、代碼筆記本和額外資源。

課程主題包括：

• 生成式人工智能和大型語言模型簡介;
• 探索和比較不同的LLM；
• 負責任地使用生成性人工智能；
• 提示工程(基礎與進階);
• 構建文本、聊天、圖像生成應用程序；
• 使用向量數據庫搜索；
• (Power Platform、Copilot) 的低代碼 AI 應用程序;
• 與函數調用集成；
• AI應用的用戶體驗設計；
• 應用生命週期，LLMOps；
• 保護AI應用；
• 檢索增強生成 (RAG) 和向量數據庫；
• 開源模型和 Hugging Face;
• AI代理;
• 微調大型語言模型；

視頻伴隨着許多人。例如，第一部分介紹了LLM的內部工作原理和真實用例；第二部分涵蓋了模型比較和部署；第十七部分深入探討了AI代理：它們是什麼，框架以及實際應用場景。

微軟爲何希望開發者學習生成性人工智能

人工智能素養正在向技術的基線期望攀升。微軟的推出似乎是戰略性的：在將新手融入微軟的生態系統（Azure、Copilot、OpenAI合作）時進行教育。

教育科技的增長顯示出全球需求：HolonIQ 預計到本世紀末，全球教育科技支出可能超過 4000 億美元——數字技能是主要驅動力。微軟的努力看起來不那麼利他，更像是生態系統的強化。通過 Microsoft Learn 教授開發者使用 Azure 或 OpenAI 創建了一個自然的工具輸入管道。

谷歌和英偉達也提供人工智能指南——谷歌的“人人可用的人工智能”學習路徑；英偉達的深度學習學院。然而，微軟的內容則將學習與Azure和實際項目緊密結合，而不僅僅是理論。

實用收益：開發者從微軟的初學者生成式人工智能中獲得的技能

學習者通過18個課程所概述的具體技能畢業：

• 構建原型，例如聊天機器人、基本的 LLM 應用程序或圖像工具；
• 將向量搜索和RAG集成到應用程序中；
• 使用函數調用將LLM與外部系統連接;;
• 使用 Power Platform 和 Copilot 部署低代碼應用程序
• 設計安全的、關注生命週期的人工智能解決方案。

這些是由官方模塊 GitHub 和 Microsoft Learn 支持的初學者生成 AI 課程的直接成果。

微軟是如何將學習融入其生態系統的

除了課程，微軟鼓勵學習者通過其更廣泛的生態系統擴展項目。例如，微軟創業公司創始人中心提供高達150,000美元的Azure信用和2,500美元的OpenAI信用(項目詳情)。雖然這不是課程的一部分，但這些激勵措施爲從教育到原型設計和在微軟技術棧內擴展創造了一條道路。

市場背景

這些技能的重要性得到了更廣泛的開發者社區的支持。GitHub 的 Octoverse 2024 報告指出，帶有生成性 AI 標籤的公共存儲庫同比增長了 98%，全球接近 150,000 個項目。這一激增說明了生成性 AI 如何迅速從實驗階段轉向主流開發者活動。

現場聲音：學習者反應與背景

嚴肅的建設者希望得到的不僅僅是口號。他們希望有課程教他們如何交付可用的系統，以及一個與現代模型實際行爲相匹配的框架。今天最有用的信號來自那些生活在技術棧內部的從業者，他們在公開場合發布具體的指導。

這些職位共同描述了一個明確的需求曲線：直接的主動實踐以獲得即時效用，結合對人工智能素養教學方式的更深層次重寫。這種組合爲任何聲稱爲從業者準備真實產品工作的課程設定了基準。

人工智能教育的競爭格局

微軟將 初學者的生成式人工智能 定義爲一種學習路徑和進入其生態系統的切入點，但更廣泛的人工智能教育領域已經多樣化。

赫爾辛基大學與MinnaLearn合作創建了《人工智能元素》，這是一門免費的課程，已覆蓋170個國家的超過一百萬人，提供26種語言。它關注的是公民素養和易於理解的基礎知識，而不是特定平台的技能。

fast.ai，由Jeremy Howard和Rachel Thomas創立，於2016年推出了實用深度學習編程者系列。它強調編碼、實驗和無需機構支持即可訪問現代模型訓練。

Coursera 聯合創始人 Andrew Ng 通過發布機器學習和深度學習課程，塑造了在線 AI 教育，這些課程吸引了全球數百萬學習者。他的工作展示了大規模提供的大學風格課程的持久性。

| | | | --- | --- | | 平台 / 課程 | 特色 | | 微軟生成式AI入門 | 代理、檢索、生命週期意識的實用課程 | | 人工智能的元素 | 翻譯成26種語言，專注於公共素養 | | fast.ai | 直接編碼實踐和模型構建 | | Coursera / Andrew Ng | 全球影響力和機構信譽 |

微軟將其課程定位爲與其基礎設施相關的應用軌道。AI元素專注於可及性，fast.ai追求編碼深度，而Coursera則繼續擴展學術框架。它們共同定義了一個人工智能教育變得既普遍又戰略性競爭的領域。

從學習到構建：生成式人工智能教育的未來之路

初學者的生成性人工智能將培訓視爲基礎設施。它將學習者引導到定義明確的生態系統中，在那裏工具、工作流程和職業匯聚。微軟壓縮了路徑：基礎知識、負責任的人工智能、提示設計、檢索、代理，然後在Azure和OpenAI內部的完整工作流程。結果是從理論到原型的直線。其他替代方案則揭示了其他邏輯。AI元素以規模開放訪問，fast.ai強調編碼紀律，Coursera架起了學術界與全球需求之間的橋梁。

每個都反映出相同的基準：人工智能流暢性不再是可選項。分歧在於渠道。企業項目加速技能，同時將其綁定到平台。獨立軌道保持中立，但仍然與集成堆棧保持距離。這個決定塑造了下一代從業者的學習方式以及誰設定了他們實踐的條款。