Develop Generative AI solutions with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

overview

Title: Develop Generative AI solutions with Azure OpenAI Service - Training

Duration: 5 hours and 34 minutes
Modules: 7
Content: Access to OpenAI's large language models (ChatGPT, GPT, Codex, Embeddings) via Azure OpenAI Service.
Applications: Supports NLP tasks (understanding, conversing, content generation).
Access: Through REST APIs, SDKs, and Azure OpenAI Studio.
Prerequisites:
- Familiarity with Azure and Azure portal.
- Programming experience in C# or Python.
Recommendation: Complete introductory courses in C# or Python for beginners.
Additional: Includes a section on redeeming achievement codes.

タイトル: Azure OpenAI Serviceを使用したGenerative AIソリューションの開発 - トレーニング

期間: 5時間34分
モジュール: 7
内容: Azure OpenAI Serviceを通じてOpenAIの大規模言語モデル（ChatGPT、GPT、Codex、Embeddings）へのアクセス。
応用: NLPタスク（理解、会話、コンテンツ生成）をサポート。
アクセス方法: REST API、SDK、Azure OpenAI Studioを通じて。
前提条件:
- AzureおよびAzureポータルに精通していること。
- C#またはPythonのプログラミング経験があること。
推奨事項: 初心者はC#またはPythonの入門コースを完了すること。
追加情報: 達成コードの引き換えセクションを含む。

learning path

Get started with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: Get started with Azure OpenAI Service - Training
Summary: This module trains engineers to use Azure OpenAI Service for building solutions. It includes 10 units over 43 minutes, aiming at an intermediate level audience.
Learning Objectives:
- Create an Azure OpenAI Service resource.
- Understand the types of Azure OpenAI base models.
- Deploy a base model using Azure OpenAI Studio, console, or REST API.
- Generate completions to prompts.
- Manage model parameters.
Prerequisites:
- Familiarity with Azure and the Azure portal.
- Understanding of generative AI.
- Suggestion to learn from "Introduction to Azure OpenAI Service".
タイトル: Azure OpenAI Serviceの基本 - トレーニング
要約: このモジュールは、Azure OpenAI Serviceを使用してソリューションを構築するためのエンジニアを訓練します。43分間で10のユニットを含み、中級レベルの聴衆を対象としています。
学習目標:
- Azure OpenAI Serviceリソースを作成する。
- Azure OpenAIの基本モデルの種類を理解する。
- Azure OpenAI Studio、コンソール、またはREST APIを使用して基本モデルをデプロイする。
- プロンプトへの完成を生成する。
- モデルパラメータを管理する。
前提条件:
- AzureおよびAzureポータルに精通していること。
- 生成AIに関する基本的な理解。
- 「Azure OpenAI Serviceの紹介」から学ぶことを推奨。

Build natural language solutions with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: Build natural language solutions with Azure OpenAI Service - Training
Summary: This 57-minute intermediate course is designed for AI engineers, developers, solution architects, and students. It focuses on integrating Azure OpenAI Service into applications.
Learning Objectives:
- Integrate Azure OpenAI into your application.
- Differentiate between different endpoints available to your application.
- Generate completions to prompts using the REST API and language-specific SDKs.
Prerequisites:
- Familiarity with Azure.
- Understanding of generative AI.
- Experience programming with C# or Python.
- Recommendation for beginners: complete introductory courses in C# or Python.
タイトル: Azure OpenAI Serviceを使用した自然言語ソリューションの構築 - トレーニング
要約: この57分の中級コースは、AIエンジニア、開発者、ソリューションアーキテクト、およびアプリケーションにAzure OpenAI Serviceを統合に興味がある学生を対象としています。
学習目標:
- 統合: アプリケーションにAzure OpenAIを統合する。
- 区別: アプリケーションで利用可能なさまざまなエンドポイントを区別する。
- 生成: REST APIと言語固有のSDKを使用して、プロンプトへの完了を生成する。
前提条件:
- 慣れ: Azureに慣れていること。
- 理解: 生成AIの理解があること。
- 経験: C#またはPythonでのプログラミング経験があること。
- 推奨: プログラミング経験がない場合は、C#またはPythonの入門コースを最初に完了することが推奨されます。

Apply prompt engineering with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: Apply prompt engineering with Azure OpenAI Service - Training

Summarize:

Understand prompt engineering: Learn the technique of prompt engineering within the Azure OpenAI framework to enhance natural language processing model performance.
Design effective prompts: Gain skills in crafting and refining prompts that yield accurate and relevant responses.
Improve model performance: Discover how to incorporate clear instructions, desired output composition, and contextual content to boost response quality.

Translate in Japanese:

タイトル: Azure OpenAIサービスでのプロンプトエンジニアリングの適用 - トレーニング

要約:

プロンプトエンジニアリングを理解する: Azure OpenAIフレームワーク内でのプロンプトエンジニアリングの技術を学び、自然言語処理モデルのパフォーマンスを向上させます。
効果的なプロンプトを設計する: 正確で関連性の高い反応を引き出すプロンプトの作成と改善のスキルを身につけます。
モデルのパフォーマンスを向上させる: 明確な指示、望ましい出力構成、および文脈に即した内容を取り入れて、反応の質を大幅に向上させる方法を発見します。

Generate code with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: Generate code with Azure OpenAI Service - Training

Target Audience: Intermediate AI Engineers, Developers, Solution Architects, and Students.
Learning Objectives:
- Utilize natural language prompts to write code.
- Build unit tests and decipher complex code using AI models.
- Generate comments and documentation for existing code.
Module Details: 50 minutes, 800 XP, 7 units.
Prerequisites:
- Familiarity with Azure, generative AI.
- Programming experience in C# or Python.
Recommendations:
- Complete an introductory course on Azure OpenAI Service.
- For beginners, start with C# or Python programming basics.
Learning Path Inclusion: Part of developing generative AI solutions with Azure OpenAI Service, including practical exercises and knowledge checks.
対象者: 中級AIエンジニア、開発者、ソリューションアーキテクト、学生。
学習目標:
- 自然言語プロンプトを利用して コードを書く。
- AIモデルを使用してユニットテストを構築し、複雑なコードを解読する。
- 既存のコードにコメントとドキュメントを生成する。
モジュール詳細: 50分、800 XP、7ユニット。
前提条件:
- Azure、生成AIに関する基本的な理解。
- C#またはPythonによるプログラミング経験。
推奨事項:
- Azure OpenAIサービスの導入コースを完了する。
- 初心者は、C#またはPythonのプログラミング基礎から始める。
学習パスの含まれる内容: Azure OpenAIサービスを使用した生成AIソリューションの開発に関する、実践的な演習と知識確認を含む。

Generate images with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: Azure OpenAI Service Training on Image Generation with DALL-E
Summary:
- Describe DALL-E's Capabilities: Understand how DALL-E can generate original images from text prompts within the Azure OpenAI Service.
- Use DALL-E Playground: Learn to use the DALL-E playground in Azure OpenAI Studio for practical experience.
- Integrate with Apps: Apply DALL-E image generation in applications using the Azure OpenAI REST interface.
- Complete Preliminary Module: It's advised to finish the "Get started with Azure OpenAI Service" module for a fundamental understanding before this advanced DALL-E training.
タイトル: Azure OpenAIサービスにおけるDALL-Eを用いた画像生成トレーニング
要約:
- DALL-Eの機能を説明する: テキストプロンプトからオリジナル画像を生成するDALL-Eの能力をAzure OpenAIサービス内で理解する。
- DALL-Eプレイグラウンドを使用する: 実践的な経験のためにAzure OpenAIスタジオ内のDALL-Eプレイグラウンドの使用方法を学ぶ。
- アプリに統合する: アプリケーションでDALL-Eの画像生成機能をAzure OpenAI RESTインターフェースを使用して適用する。
- 予備モジュールを完了する: この高度なDALL-Eトレーニングを進める前に、サービスの基本を理解するために「Azure OpenAIサービスのはじめ方」モジュールを終了することが勧められる。

Use your own data with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: Use your own data with Azure OpenAI Service - Training

Summary: This module is aimed at developers, AI engineers, solution architects, and students, focusing on developing generative AI solutions with Azure OpenAI Service. It spans approximately 33 minutes and comprises 7 units at an intermediate level. The emphasis is on teaching how to integrate personal data with Azure OpenAI Service to enhance AI chat models with data-driven responses.

Learning Objective 1: Describe the capabilities of Azure OpenAI Service with personal data.
Learning Objective 2: Configure Azure OpenAI to utilize personal data.
Learning Objective 3: Use the Azure OpenAI API for data-driven response generation.

Prerequisites: Knowledge of Azure, the Azure portal, and generative AI is required. Completion of prior modules in the "Develop AI solutions with Azure OpenAI" learning path and an introduction to Azure OpenAI Service is recommended for a solid foundation.

タイトル: Azure OpenAI Serviceを使用して自分のデータを活用する - トレーニング

要約: このモジュールは、開発者、AIエンジニア、ソリューションアーキテクト、および学生を対象としており、Azure OpenAI Serviceを使用した生成AIソリューションの開発に焦点を当てています。約33分で、中級レベルの7ユニットから構成されています。個人データをAzure OpenAI Serviceと統合し、データ駆動型の応答を強化する方法を教えることが重点です。

学習目標1: 個人データを使用した場合のAzure OpenAI Serviceの能力を説明する。
学習目標2: 個人データを活用するためにAzure OpenAIを設定する。
学習目標3: データ駆動型の応答生成のためにAzure OpenAI APIを使用する。

前提条件: Azure、Azureポータル、および生成AIに関する知識が必要です。"Azure OpenAIを使用したAIソリューションの開発"学習パスの以前のモジュールの完了、およびより確かな基盤のためのAzure OpenAI Serviceへの導入が推奨されます。

Fundamentals of Responsible Generative AI - Training | Microsoft Learn

Title: Fundamentals of Responsible Generative AI - Training

Summarize: This module aims to equip participants with the knowledge to develop generative AI solutions responsibly. It covers a range of topics to ensure the minimization of harmful content generation.

Describe the development process: Learn about the steps involved in creating responsible generative AI solutions.
Identify and prioritize potential harms: Understand the risks and prioritize them based on their impact.
Measure the extent of harms: Assess how much harm is present in the solution.
Implement mitigation strategies: Apply methods to reduce the identified harms.
Prepare for responsible deployment: Get ready for the safe and ethical operation of the solution.

Participants should have a basic understanding of the Azure OpenAI service, and completing the "Introduction to Azure OpenAI Service" module is recommended before starting this one.

開発プロセスを記述する: 責任ある生成AIソリューションを作成するためのステップについて学ぶ。
潜在的な害を特定し、優先順位をつける: リスクを理解し、その影響に基づいて優先順位をつける。
害の範囲を測定する: ソリューション内の害の程度を評価する。
緩和戦略を実装する: 識別された害を減らす方法を適用する。
責任ある展開の準備をする: ソリューションの安全で倫理的な運用に向けて準備をする。

参加者はAzure OpenAIサービスの基本的な理解があることが期待され、このモジュールを始める前に「Azure OpenAIサービスへの導入」モジュールを完了することが推奨されます。

course

Course AI-050T00---A: Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service - Training | Microsoft Learn

Title: AI-050T00---A: Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service

Overview: Introduces software developers and data scientists to generative AI using Azure OpenAI Service.
Key Features: Provides access to large language models like GPT for NLP solutions.
Content Updates: Regular updates to reflect the latest service version.
Skills Taught: Provisioning the Azure OpenAI service, deploying models, and using them in applications.
Audience: Suitable for those with some programming experience but open to all interested in generative AI.
Learning Modes: Offers both instructor-led and self-paced study options.

タイトル: AI-050T00---A: Azure OpenAIサービスを使用して生成AIソリューションを開発する

概要: ソフトウェア開発者とデータサイエンティストをAzure OpenAIサービスを使用した生成AIの急速に進化する分野に紹介します。
主な特徴: GPTのような大規模言語モデルへのアクセスを提供し、NLPソリューションに使用します。
コンテンツの更新: サービスの最新バージョンを反映するために定期的に更新されます。
教授されるスキル: Azure OpenAIサービスのプロビジョニング、モデルのデプロイ、およびアプリケーションでの使用方法。
対象者: プログラミング経験がある方に推奨されますが、生成AIソリューションを使用する方法を学びたいすべての人に開かれています。
学習モード: 講師によるトレーニングと自己学習のオプションを提供します。

assessment

Develop generative AI solutions with Azure OpenAI Service - Applied Skills | Microsoft Learn

Title: Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service - Applied Skills
Summary: The Microsoft Applied Skills program is aimed at those seeking to develop and validate their skills in creating generative AI solutions using Azure OpenAI Service, offering pathways for career advancement.
Tasks:
- Deploy Azure OpenAI resources and models
- Generate natural language responses using Azure OpenAI
- Apply prompt engineering techniques with Azure OpenAI
- Improve code using Azure OpenAI
- Generate images with DALL-E in Azure OpenAI
Learning Path: The program includes a 5 hour and 34 minute course with 7 modules, followed by a 2-hour assessment using an interactive lab.
Assessment: The lab, which records for quality assurance, has a 72-hour wait time for re-launch.
Support: Accommodations for diverse learners are available, and the program offers guidance on choosing between Microsoft Applied Skills and Certifications, with support forums for assistance.
タイトル: Azure OpenAI Serviceを使用した生成AIソリューションの開発 - 応用スキル
要約: Microsoft 応用スキルプログラムは、Azure OpenAI Serviceを使用して生成AIソリューションを開発し、そのスキルを検証したい人々を対象としており、キャリアアップの道を提供します。
タスク:
- Azure OpenAI リソースとモデルをデプロイする
- Azure OpenAIを使用して自然言語応答を生成する
- Azure OpenAIでプロンプトエンジニアリング技術を適用する
- Azure OpenAIを使用してコードを改善する
- Azure OpenAI内でDALL-Eを使用して画像を生成する
学習パス: このプログラムは、7つのモジュールで構成される5時間34分のコースと、インタラクティブラボを使用した2時間の評価を含みます。
評価: 品質保証のために記録されるラボは、再起動まで72時間の待機時間があります。
サポート: 多様な学習者をサポートするための宿泊施設が利用可能であり、プログラムはMicrosoft応用スキルと認定の選択についてのガイダンスを提供し、支援のためのフォーラムがあります。