Generative KI für Anfänger (Version 3)

April 6, 2026 · View on GitHub

Generative AI für Anfänger

21 Lektionen, die alles vermitteln, was Sie wissen müssen, um generative KI-Anwendungen zu entwickeln

🌐 Mehrsprachige Unterstützung

Unterstützt über GitHub Action (Automatisiert & immer aktuell)

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Dieses Repository enthält über 50 Sprachübersetzungen, wodurch die Downloadgröße erheblich steigt. Um ohne Übersetzungen zu klonen, verwenden Sie Sparse Checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners
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.git
cd generative-ai-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Damit erhalten Sie alles, was Sie benötigen, um den Kurs abzuschließen – mit einem viel schnelleren Download.

Generative KI für Anfänger (Version 3) – Ein Kurs

Lernen Sie die Grundlagen des Aufbaus generativer KI-Anwendungen mit unserem umfassenden 21-Lektionen-Kurs von Microsoft Cloud Advocates.

🌱 Erste Schritte

Dieser Kurs hat 21 Lektionen. Jede Lektion behandelt ein eigenes Thema, starten Sie also, wo Sie möchten!

Die Lektionen sind entweder „Lern“-Lektionen, die ein Konzept der generativen KI erklären, oder „Baue“-Lektionen, die ein Konzept und Codebeispiele in Python und TypeScript erklären, wenn möglich.

Für .NET-Entwickler empfehlen wir Generative AI for Beginners (.NET Edition)!

Jede Lektion enthält auch einen Abschnitt „Weiter Lernen“ mit zusätzlichen Lernmitteln.

Was Sie benötigen

Um den Code dieses Kurses auszuführen, können Sie entweder nutzen:

Azure OpenAI Service - Lektionen: "aoai-assignment"
GitHub Marketplace Model Catalog - Lektionen: "githubmodels"
OpenAI API - Lektionen: "oai-assignment"
Grundkenntnisse in Python oder TypeScript sind hilfreich – *Für absolute Anfänger empfehlen wir diese Python und TypeScript Kurse
Ein GitHub-Konto, um dieses gesamte Repository zu forken in Ihr eigenes GitHub-Konto

Wir haben eine Kurseinrichtungs- Lektion erstellt, die Ihnen beim Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung hilft.

Vergessen Sie nicht, dieses Repository zu bewerten (🌟), um es später leichter wiederzufinden.

🧠 Bereit zur Bereitstellung?

Wenn Sie nach fortgeschritteneren Codebeispielen suchen, schauen Sie sich unsere Sammlung von generativen KI-Codebeispielen in Python und TypeScript an.

🗣️ Andere Lernende treffen, Support erhalten

Treten Sie unserem offiziellen Azure AI Foundry Discord Server bei, um andere Lernende, die diesen Kurs absolvieren, zu treffen und sich zu vernetzen sowie Unterstützung zu erhalten.

Stellen Sie Fragen oder teilen Sie Produktfeedback in unserem Azure AI Foundry Developer Forum auf Github.

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🙏 Möchten Sie helfen?

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📂 Jede Lektion beinhaltet:

Eine kurze Videoeinführung zum Thema
Eine schriftliche Lektion im README
Python- und TypeScript-Codebeispiele, die Azure OpenAI und OpenAI API unterstützen
Links zu zusätzlichen Ressourcen, um Ihr Lernen fortzusetzen

🗃️ Lektionen

#	Lektionen-Link	Beschreibung	Video	Zusätzliches Lernen
00	Kurseinrichtung	Lernen: Wie Sie Ihre Entwicklungsumgebung einrichten	Video steht bald zur Verfügung	Mehr erfahren
01	Einführung in Generative AI und LLMs	Lernen: Verstehen, was Generative KI ist und wie große Sprachmodelle (LLMs) funktionieren	Video	Mehr erfahren
02	Unterschiedliche LLMs erkunden und vergleichen	Lernen: Wie man das richtige Modell für den Anwendungsfall auswählt	Video	Mehr erfahren
03	Verantwortungsvoller Umgang mit Generativer KI	Lernen: Wie man Generative KI-Anwendungen verantwortungsvoll entwickelt	Video	Mehr erfahren
04	Grundlagen des Prompt Engineerings verstehen	Lernen: Praktische Best Practices im Prompt Engineering	Video	Mehr erfahren
05	Fortgeschrittene Prompts erstellen	Lernen: Wie man Prompt Engineering Techniken anwendet, die das Ergebnis der Prompts verbessern	Video	Mehr erfahren
06	Textgenerierungsanwendungen erstellen	Erstellen: Eine Textgenerierungs-App mit Azure OpenAI / OpenAI API	Video	Mehr erfahren
07	Chat-Anwendungen erstellen	Erstellen: Techniken zum effizienten Erstellen und Integrieren von Chat-Anwendungen	Video	Mehr erfahren
08	Suchanwendungen mit Vektordatenbanken erstellen	Erstellen: Eine Suchanwendung, die Embeddings verwendet, um Daten zu suchen	Video	Mehr erfahren
09	Bildgenerierungsanwendungen erstellen	Erstellen: Eine Anwendung zur Bildgenerierung	Video	Mehr erfahren
10	Low-Code KI-Anwendungen erstellen	Erstellen: Eine generative KI-Anwendung mit Low-Code-Tools	Video	Mehr erfahren
11	Externe Anwendungen mit Function Calling integrieren	Erstellen: Was ist Function Calling und Einsatzmöglichkeiten für Anwendungen	Video	Mehr erfahren
12	UX für KI-Anwendungen gestalten	Lernen: Wie man UX-Design-Prinzipien bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen anwendet	Video	Mehr erfahren
13	Sicherung Ihrer Generativen KI-Anwendungen	Lernen: Die Bedrohungen und Risiken für KI-Systeme und Methoden zu deren Absicherung	Video	Mehr erfahren
14	Der Lebenszyklus von Generativen KI-Anwendungen	Lernen: Werkzeuge und Kennzahlen zur Verwaltung des LLM-Lebenszyklus und LLMOps	Video	Mehr erfahren
15	Retrieval Augmented Generation (RAG) und Vektordatenbanken	Erstellen: Eine Anwendung mit einem RAG-Framework, das Embeddings aus einer Vektordatenbank abruft	Video	Mehr erfahren
16	Open Source Modelle und Hugging Face	Erstellen: Eine Anwendung unter Verwendung von Open Source Modellen auf Hugging Face	Video	Mehr erfahren
17	KI-Agenten	Erstellen: Eine Anwendung unter Verwendung eines KI-Agenten-Frameworks	Video	Mehr erfahren
18	Feinabstimmung von LLMs	Lernen: Das Was, Warum und Wie der Feinabstimmung von LLMs	Video	Mehr erfahren
19	Erstellen mit SLMs	Lernen: Die Vorteile beim Erstellen mit Small Language Models	Video demnächst verfügbar	Mehr erfahren
20	Erstellen mit Mistral-Modellen	Lernen: Die Merkmale und Unterschiede der Mistral-Familienmodelle	Video demnächst verfügbar	Mehr erfahren
21	Erstellen mit Meta-Modellen	Lernen: Die Merkmale und Unterschiede der Meta-Familienmodelle	Video demnächst verfügbar	Mehr erfahren

🌟 Besonderer Dank

Besonderer Dank an John Aziz für die Erstellung aller GitHub Actions und Workflows

Bernhard Merkle für wichtige Beiträge zu jeder Lektion zur Verbesserung der Lern- und Codeerfahrung.

🎒 Andere Kurse

Unser Team produziert weitere Kurse! Schau dir an:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Generative KI-Reihe

Kernlernen

Copilot-Reihe

Hilfe erhalten

Wenn Sie feststecken oder Fragen zum Erstellen von KI-Anwendungen haben. Treten Sie anderen Lernenden und erfahrenen Entwicklern bei und diskutieren Sie über MCP. Es ist eine unterstützende Gemeinschaft, in der Fragen willkommen sind und Wissen frei geteilt wird.

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Dieses Dokument wurde mithilfe des KI-Übersetzungsdienstes Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir bemüht sind, Genauigkeit zu gewährleisten, bitten wir um Verständnis, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in der Ausgangssprache gilt als maßgebliche Quelle. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Nutzung dieser Übersetzung entstehen.