Azure OpenAI ServiceのMicrosoft Learning Pathが公開されているのでまとめメモです（2023/7/3時点）。最初のモジュール以外はまだ日本語化されていないので現時点では英語で取り組む必要があります。Azure OpenAI Serviceをまだ使用したことがない人が演習を交えながらできることを理解するのにちょうどよい内容になっています。
| モジュール | 概要 | モジュールの目的 |
|---|---|---|
| Azure OpenAI Service で作業を開始する（43分） | このモジュールでは、Azure OpenAI Service ソリューションの構築を始めるためのスキルについてエンジニアに説明します。 | Azure OpenAI Service リソースを作成し、Azure OpenAI の基本モデルの種類を理解します。Azure OpenAI Studio、コンソール、または REST API を使って基本モデルをデプロイし、Studio のプレイグラウンドでそれをテストします。プロンプトの入力候補を生成し、モデルのパラメーターの管理を始めます。 |
| Build natural language solutions with Azure OpenAI Service（57分） | このモジュールでは、Azure OpenAI Serviceと統合したアプリケーションの構築を始めるためのスキルについてエンジニアに説明します。 | Azure OpenAI Serviceを独自のアプリケーションへの統合します。アプリケーションで利用可能な様々なエンドポイントの違いを理解します。REST APIと言語固有のSDKを使用してプロンプトに対するコンプリ―ションを生成します。 |
| Apply prompt engineering with Azure OpenAI Service （63分） | Azure OpenAIのプロンプトエンジニアリングは自然言語処理モデルのプロンプトを設計する技術です。このプロセスにより応答の制度と関連性が向上しモデルのパフォーマンスが最適化されます。 | Azure OpenAIモデルのパフォーマンスを最適化するためのプロンプトエンジニアリングの概念とその役割を理解する。AIモデルをよりよく利用するためのプロンプトの設計と最適化の方法を知る。明確な指示を含み出力構成を要求し、文脈的なコンテンツを使用してモデルの応答の質を向上させます。 |
| Generate images with Azure OpenAI Service（50分） | Azure OpenAI ServiceにはDALL-Eモデルが含まれており、自然言語のプロンプトに基づいてオリジナルの画像を生成するために使用できます。 | Azure OpenAI ServiceにおけるDALL-Eの機能を説明します。Azure OpenAI StudioでDALL-Eプレイグラウンドを使用します。Azure OpenAI RESTインターフェースを使用してDALL-E画像生成をアプリに統合します。 |
| Generate code with Azure OpenAI Service（38分） | このモジュールはエンジニアがAzure OpenAI Serviceを使ってコードを生成し、改善する方法を紹介します。 | 自然言語プロンプトを使ってコードを書きます。ユニットテストを構築しAIモデルを使って複雑なコードを理解します。既存のコードに対しコメントとドキュメントを生成します。 |