零基础构建AIGC应用的系统课程：Generative AI for Beginners入门指南

生成式 AI 概念不断扩展，很多开发者和学习者希望理解大模型原理，并具备构建实际应用的能力。然而，面对模型结构、提示工程与图像生成等主题时，往往缺少一套结构清晰、循序渐进的学习路径。Generative AI for Beginners 由微软 Cloud Advocates 团队推出，以十二章内容构成完整入门框架，结合视频讲解、书面材料与代码示例，帮助学习者从理解原理到完成项目逐步进阶。课程新增的专题视频进一步聚焦大型语言模型与实战技巧，使学习者能够更系统地掌握生成式 AI 的核心方法。本文将围绕课程结构、核心功能与适用人群进行详细介绍。

Generative AI for Beginners是什么？

Generative AI for Beginners 是面向初学者设计的生成式 AI 系列课程，由微软 Cloud Advocates 团队开发与维护。课程围绕构建生成式 AI 应用的基础能力展开，涵盖模型原理、提示工程、文本生成与图像生成等核心主题。内容以章节形式组织，每章配有导学视频、文字材料与示例代码，旨在帮助学习者理解生成式 AI 的工作机制，并掌握应用开发的基本流程。

网站地址：https://microsoft.github.io

核心功能

Generative AI for Beginners 面向希望系统入门 AIGC 技术的开发者与学习者，强调“理解原理 + 实战演练”的学习模式，帮助用户建立可迁移的开发能力。

• 十二章结构化课程——分主题讲解生成式 AI 原理与应用构建流程。
• 视频与文档结合——每章配有导学视频与文字材料，便于不同学习习惯用户。
• 示例代码支持——通过实际代码演示模型调用与应用开发方法。
• LLM 原理解析——讲解大型语言模型的基本结构与工作机制。
• 提示工程实践——介绍高效提示设计技巧与优化思路。
• 图像生成专题——覆盖文本生成图像的基本流程与应用示例。
• 进阶资源推荐——提供延伸阅读与学习路径建议。
• 专题视频补充——新增 9 集生成式 AI 深入视频，强化实战理解。

使用场景

Generative AI for Beginners 适合希望快速建立生成式 AI 应用能力的学习者，也适合希望补充大模型知识结构的技术人员。

操作指南

首次学习 Generative AI for Beginners 可以按照以下步骤进行：

1. 进入课程主页查看章节目录。
2. 从第一章开始观看导学视频。
3. 阅读配套文字材料理解关键概念。
4. 下载或复制示例代码运行演示项目。
5. 完成章节练习并记录学习笔记。
6. 学习新增的专题视频深化理解。
7. 尝试基于所学知识构建小型生成式 AI 应用。
   （建议在具备基础编程能力后学习；实践时注意 API 使用规范）

支持平台

Generative AI for Beginners 主要通过 Web 平台发布课程内容，支持电脑与平板浏览器访问。代码示例可在常见开发环境中运行，适用于 Windows、macOS 与 Linux 系统。视频内容可在线播放，适合碎片化学习。

产品定价

Generative AI for Beginners 以 免费 形式公开提供课程内容，学习者可以自由访问视频与文档资源。部分实践项目可能涉及第三方 API 使用成本，但课程本身无需付费。

常见问题

Q1：是否需要深度学习基础才能学习？
课程以入门为定位，适合具备基础编程能力的学习者。对深度学习了解有限也可以逐步掌握。

Q2：课程是否包含完整项目实践？
Generative AI for Beginners 提供示例代码与应用演示，适合用于搭建基础项目原型。

Q3：学习后能否独立开发生成式 AI 应用？
完成全部章节与实践练习后，学习者通常能够构建基础的文本或图像生成应用，并理解核心原理。

总裁导航总结

Generative AI for Beginners 通过结构化章节与实战示例，帮助学习者建立生成式 AI 的基础认知与应用开发能力。课程内容覆盖 LLM 原理、提示工程与图像生成等关键主题，适合希望系统入门 AIGC 技术的人群。如果目标是快速了解生成式 AI 概念，前几章内容即可满足需求；若希望掌握实际开发能力，建议完整学习课程并完成实践。整体而言，Generative AI for Beginners 更适合具备一定编程基础、希望将生成式 AI 应用于项目的用户。