Generativna AI za početnike - Java izdanje

Vrijeme ulaganja: Cijeli radionicu možete završiti online bez lokalne konfiguracije. 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 karticu → ... → Novo s opcijama...
3. Koristite zadane postavke – ovo će odabrati razvojni kontejner stvoren za ovaj tečaj
4. Kliknite Create codespace
5. Pričekajte ~2 minute da se okruženje pripremi
6. Izravno prijeđite na Poglavlje 2: Provision Azure AI Foundry

Višejezična podrška

Podržano putem GitHub Action (Automatski i uvijek ažurno)

Arapski | Bengalski | Bugarski | Burmanski (Mjanmar) | Kineski (pojednostavljeni) | Kineski (tradicionalni, Hong Kong) | Kineski (tradicionalni, Makao) | Kineski (tradicionalni, Tajvan) | Hrvatski | Češki | Danski | Nizozemski | Estonski | Finski | Francuski | Njemački | Grčki | Hebrejski | Hindi | Mađarski | Indonezijski | Talijanski | Japanski | Kannada | Kmerski | Korejski | Litvanski | Malezijski | Malajalamski | Marati | Nepalski | Nigerijski pidžin | Norveški | Perzijski (Farsi) | Poljski | Portugalski (Brazil) | Portugalski (Portugal) | Pandžapski (Gurmukhi) | Rumunjski | Ruski | Srpski (ćirilica) | Slovački | Slovenski | Španjolski | Svahilski | Švedski | Tagalog (Filipinski) | Tamilski | Telugu | Tajlandski | Turski | Ukrajinski | Urdu | Vijetnamski

Želite li klonirati lokalno?

Ovaj repozitorij sadrži više od 50 jezičnih prijevoda koji značajno povećavaju 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 što vam je potrebno za završetak tečaja uz znatno brže preuzimanje.

Struktura tečaja i put učenja

Poglavlje 1: Uvod u generativnu AI

• Osnovni pojmovi: Razumijevanje velikih jezičnih modela, tokena, ugradnji i AI mogućnosti
• Java AI ekosustav: Pregled Spring AI i OpenAI SDK-ova
• Model Context Protocol: Uvod u MCP i njegova uloga u komunikaciji AI agenata
• Praktične primjene: Scenariji iz stvarnog svijeta uključujući chatbotove i generiranje sadržaja
• → Početak Poglavlja 1

Poglavlje 2: Postavljanje razvojnog okruženja

• Azure AI Foundry: Provisioniranje implementacija modela kao koda s Bicepom i Azure Developer CLI (azd)
• Spring Boot + Spring AI: Najbolje prakse za razvoj enterprise AI aplikacija
• Autentikacija bez ključa: Sigurna veza s Microsoft Entra ID — bez potrebe za upravljanjem API ključevima
• Alati za razvoj: Docker kontejneri, VS Code i konfiguracija GitHub Codespaces
• → Početak Poglavlja 2

Poglavlje 3: Osnovne generativne AI tehnike

• Inženjering upita (Prompt Engineering): Tehnike za optimalne odgovore AI modela
• Ugradnje i vektorske operacije: Implementacija semantičkog pretraživanja i pronalaska sličnosti
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombiniranje AI s vlastitim izvorima podataka
• Pozivanje funkcija: Proširenje AI mogućnosti s prilagođenim alatima i dodacima
• → Početak Poglavlja 3

Poglavlje 4: Praktične primjene i projekti

• Generator priča o kućnim ljubimcima (petstory/): Kreativno generiranje sadržaja s Azure AI Foundry
• Foundry lokalna demonstracija (foundrylocal/): Lokalna integracija AI modela s OpenAI Java SDK-om
• MCP kalkulatorska usluga (calculator/): Osnovna implementacija Model Context Protocola sa Spring AI
• → Početak Poglavlja 4

Poglavlje 5: Odgovorni razvoj AI

• Azure AI Foundry sigurnost sadržaja: Testiranje ugrađenih mehanizama filtriranja i sigurnosti sadržaja (strogo blokiranje i meko odbijanje)
• Demo odgovorne AI: Praktični primjer kako suvremeni AI sigurnosni sustavi funkcioniraju
• Najbolje prakse: Osnovne smjernice za etički razvoj i primjenu AI
• → Početak Poglavlja 5

Dodatni resursi

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenti

---

Serija generativne AI

---

Osnovno učenje

---

Copilot serija

Dobivanje pomoći

Ako zapnete ili imate pitanja o izradi AI aplikacija, pridružite se kolegama učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica gdje su pitanja dobrodošla, a znanje se slobodno dijeli.

Ako imate povratne informacije o proizvodu ili prijavite greške dok razvijate, posjetite:

---

Napomena: Ovaj dokument je preveden korištenjem AI prevoditeljskog servisa Co-op Translator. Iako težimo točnosti, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati greške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za važne informacije preporuča se profesionalni ljudski prijevod. Nismo odgovorni za bilo kakva nesporazumevanja ili pogrešne interpretacije koje proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.