Learn/Buildで閉ループを作る設計
各レッスンをLearnとBuildに分け、Learnで境界と用語を揃え、Buildで呼び出し・入出力・例外処理を動く手順に落とす。理解が“動作する閉ループ”として検証でき、認証や制限、出力の不安定さといった実務の地雷を早期に踏める。レッスンは独立しているため、痛いところから学んでも型は崩れにくい。チームでは原則→実行結果の順でレビューが回る。
Generative AI for Beginners は生成AIを“動く工程訓練”として学べるように設計された21レッスンのコースリポジトリだ。Learn/Buildの二段構えで、概念理解から実装までを一気通貫にし、Prompt、RAG、関数呼び出し、Agent設計を実コードで固める。さらに安全性や責任境界、運用ライフサイクルを主線に組み込み、学習をそのまま出荷可能な設計判断へ接続する。実行入口は差し替え可能で、Azure OpenAI Service、OpenAI、GitHub Models を使い分けられる。
| ✕従来の課題 | ✓革新的ソリューション |
|---|---|
| 概念説明で止まる教材が多く、動く端から端までの例がないと認証・呼び出し・評価・安全境界で詰まりやすい。 | Generative AI for Beginners はLearn/Buildで概念と実装を結び、RAG・関数呼び出し・Agent・安全・微調整まで一つの実行線にまとめて出荷可能な判断力を鍛える。 |
| 単一言語や単一ベンダー前提だと、入口を変えた瞬間にグルーコードが崩れて作り直しになる。 | 実行入口をアダプタ層として扱い、Azure OpenAI Service、OpenAI、GitHub Models を切り替え可能にして差分を境界に閉じ込める。 |
1git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git && cd generative-ai-for-beginners1python --version || node --version1cp .env.example .env && sed -n '1,120p' .env1ls -la && echo "start with course setup or a build lesson"| コアシーン | 対象読者 | ソリューション | 成果 |
|---|---|---|---|
| 社内GenAI育成 | 基盤チームとアプリ開発者 | Learn/BuildでPrompt/RAG/関数呼び出し/安全の基線をテンプレ化 | 立ち上げを短縮し品質を揃える |
| モデル選定と移行訓練 | Tech Lead | 同一課題をAzure OpenAI/OpenAI/GitHub Modelsで回しアダプタと評価を整備 | 乗り換えコストを下げ判断材料を残す |
| 面接向け成果物化 | 転職者 | Build課題をデモアプリに改造しログと例外処理と安全説明を追加 | 高信号ポートフォリオで差別化する |
