AQI AIAQI · Veille IA
⌕
Documentation officielleNon testé par AQI AI

Cours Microsoft : partir d’une application

21 leçons Microsoft : concepts et construction, une direction à la fois.

Cours original et portée examinée

Éditeur: Microsoft Cloud Advocates · Langue examinée: English / en

Introduction, programme et prérequis examinés ; vidéos et exercices complets non réalisés.

Ouvrir le cours original ↗
Dernière vérification: Version: 3Date de l’événement: À vérifier
Petit glossaire

Les modèles génèrent du contenu et raisonnent. Les agents utilisent des outils pour accomplir des tâches. Un Harness gère l’environnement d’un agent. MCP relie les outils et les données. Les Skills sont des consignes de travail réutilisables.

Avant de commencer

Prérequis

  • Python ou TypeScript de base pour construire ; chapitres Learn pour lire.
  • Entrée anglaise examinée ; notre guide en huit langues ne garantit pas la traduction de tous les chapitres originaux.

Durée estimée

Une page d’exercice d’abord ; aucune durée totale garantie.

Étapes de mise en œuvre

  1. Écrire un petit objectif

    Exercice de l’étape: À partir de trois phrases personnelles, écrire une question vérifiable et sa réponse attendue. Sans fichiers professionnels ou privés ; une seule fiche de tâche.

    Sources de cette étape: Microsoft · Generative AI for Beginners

  2. Faire un exercice papier

    Exercice de l’étape: Deux invites pour une question : objectif seul, puis texte, format et gestion de l’inconnu. Comparer sur papier et séparer critères vérifiables et slogans.

    Sources de cette étape: Microsoft · Generative AI for Beginners

  3. Vérifier avec un contre-exemple

    Exercice de l’étape: Ajouter une question sans réponse dans le texte et exiger un inconnu explicite. Vérifier justification et arrêt faute d’éléments ; fluidité ne vaut pas exactitude.

    Sources de cette étape: Microsoft · Generative AI for Beginners

  4. Décider de passer au laboratoire

    Exercice de l’étape: Consigner entrée, attente, résultat réel ou papier, échec et coûts ouverts sur une page. Puis suivre la configuration actuelle du cours ; comptes, API et matériel restent votre choix.

    Sources de cette étape: Microsoft · Generative AI for Beginners

Vérifications

Exercice

Consigner entrée, attente, résultat réel ou papier, échec et coûts ouverts sur une page. Puis suivre la configuration actuelle du cours ; comptes, API et matériel restent votre choix.

Coût

À vérifier

Lecture publique gratuite ; vérifier comptes, quotas, hébergement et matériel avant les travaux pratiques. Nos exercices papier n’exigent aucun service payant et n’inscrivent ni n’appellent d’API.

Limites et périmètre

  • Introduction, programme et prérequis examinés ; vidéos et exercices complets non réalisés.
  • Lecture publique gratuite ; vérifier comptes, quotas, hébergement et matériel avant les travaux pratiques. Nos exercices papier n’exigent aucun service payant et n’inscrivent ni n’appellent d’API.

Sources originales

  1. Microsoft · Generative AI for Beginners ↗

    github.com · · Documentation officielle

  2. Microsoft · MIT license ↗

    raw.githubusercontent.com · · Documentation officielle