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IA Generativa para Iniciantes - Edição Java

Compromisso de Tempo: O workshop completo pode ser realizado online sem configuração local. A configuração do ambiente leva 2 minutos, com a exploração dos exemplos requerendo 1-3 horas dependendo da profundidade da exploração.

Início Rápido

1. Faça fork deste repositório para a sua conta GitHub
2. Clique em Código → separador Codespaces → ... → Novo com opções...
3. Use as predefinições – isto selecionará o contentor de desenvolvimento criado para este curso
4. Clique em Criar codespace
5. Espere cerca de 2 minutos para o ambiente estar pronto
6. Vá diretamente para O primeiro exemplo

Suporte Multilingue

Suportado via GitHub Action (Automatizado e Sempre Atualizado)

Árabe | Bengali | Búlgaro | Birmanês (Myanmar) | Chinês (Simplificado) | Chinês (Tradicional, Hong Kong) | Chinês (Tradicional, Macau) | Chinês (Tradicional, Taiwan) | Croata | Checo | Dinamarquês | Holandês | Estónio | Finlandês | Francês | Alemão | Grego | Hebraico | Hindi | Húngaro | Indonésio | Italiano | Japonês | Kannada | Khmer | Coreano | Lituano | Malaio | Malaiala | Marata | Nepalês | Pidgin Nigeriano | Norueguês | Persa (Farsi) | Polaco | Português (Brasil) | Português (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romeno | Russo | Sérvio (Cirílico) | Eslovaco | Esloveno | Espanhol | Swahili | Sueco | Tagalo (Filipino) | Tamil | Telugu | Tailandês | Turco | Ucraniano | Urdu | Vietnamita

Prefere Clonar Localmente?

Este repositório inclui mais de 50 traduções linguísticas que aumentam significativamente o tamanho do download. Para clonar sem as traduções, use 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"

Isto dá-lhe tudo o que precisa para completar o curso com um download muito mais rápido.

Estrutura do Curso e Caminho de Aprendizagem

Capítulo 1: Introdução à IA Generativa

• Conceitos Core: Compreensão dos Modelos de Linguagem Grande, tokens, embeddings e capacidades da IA
• Ecossistema Java AI: Visão geral dos SDKs Spring AI e OpenAI
• Protocolo de Contexto do Modelo: Introdução ao MCP e seu papel na comunicação de agentes IA
• Aplicações Práticas: Cenários reais incluindo chatbots e geração de conteúdo
• → Começar Capítulo 1

Capítulo 2: Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

• Configuração Multi-Fornecedor: Configurar GitHub Models, Azure OpenAI e integrações do OpenAI Java SDK
• Spring Boot + Spring AI: Melhores práticas para desenvolvimento de aplicações empresariais de IA
• GitHub Models: Acesso gratuito a modelos de IA para prototipagem e aprendizagem (não requer cartão de crédito)
• Ferramentas de Desenvolvimento: Contentores Docker, VS Code e configuração de GitHub Codespaces
• → Começar Capítulo 2

Capítulo 3: Técnicas Core de IA Generativa

• Engenharia de Prompt: Técnicas para respostas ótimas dos modelos IA
• Embeddings e Operações Vetoriais: Implementar pesquisa semântica e correspondência de similaridade
• Generação Aumentada por Recuperação (RAG): Combinar IA com suas próprias fontes de dados
• Chamada de Funções: Estender capacidades IA com ferramentas e plugins personalizados
• → Começar Capítulo 3

Capítulo 4: Aplicações Práticas e Projetos

• Gerador de Histórias de Animais (petstory/): Geração criativa de conteúdo com GitHub Models
• Demonstração Local Foundry (foundrylocal/): Integração local de modelo IA com OpenAI Java SDK
• Serviço Calculadora MCP (calculator/): Implementação básica do Protocolo de Contexto do Modelo com Spring AI
• → Começar Capítulo 4

Capítulo 5: Desenvolvimento Responsável de IA

• Segurança GitHub Models: Testar filtros de conteúdo integrados e mecanismos de segurança (bloqueios rígidos e recusas suaves)
• Demonstração de IA Responsável: Exemplo prático que mostra como os sistemas modernos de segurança IA funcionam
• Boas Práticas: Diretrizes essenciais para desenvolvimento e implementação ética de IA
• → Começar Capítulo 5

Recursos Adicionais

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agentes

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Série IA Generativa

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Aprendizagem Core

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Série Copilot

Obter Ajuda

Se ficar bloqueado ou tiver alguma questão sobre como construir aplicações de IA. Junte-se a outros aprendizes e desenvolvedores experientes nas discussões sobre o MCP. É uma comunidade de apoio onde as perguntas são bem-vindas e o conhecimento é partilhado livremente.

Se tiver feedback sobre produtos ou erros durante a construção, visite:

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