如果收藏了很多 AI 教程却不知道从哪里开始，可以先选一条完整课程路线，再用一个小练习贯穿学习。本篇以“把博客文章整理成摘要”为目标，设计一套阅读与练习安排。练习由本站编写，原课程由微软及贡献者维护。
课程是什么，适合谁
Generative AI for Beginners 包含概念讲解与应用示例，并提供中文翻译入口。适合愿意理解生成式 AI 基础、再尝试写一个小应用的读者。先从 README 的目录进入，环境与依赖以所选章节的说明为准。
先在浏览器里找到学习入口
- 打开仓库 README，查看课程结构与入门准备。
- 如果阅读英文较慢，进入 README 中的简体中文翻译链接。
- 选择一个基础概念章节，写下它回答了哪个问题。
- 再选择与文本生成有关的构建章节，阅读对应示例和环境要求。
不必一次克隆所有翻译文件。先在线阅读几个章节，确定自己准备使用的语言和运行方式，再按课程说明下载必要内容。
本站练习：做一个文章摘要助手
准备三篇长度不同的公开文章，分别保存标题、来源链接和正文。给每篇文章提出同一个任务：输出一句概述、三个关键事实，以及需要回原文确认的内容。练习阶段先手动比较结果，再考虑写自动调用脚本。
请仅根据下面的文章整理阅读笔记：
1. 用一句话说明文章主题。
2. 列出三个原文能够支持的事实。
3. 找不到的信息写“原文未说明”。
4. 保留我提供的来源链接。
文章正文：[在这里粘贴练习材料]这段文字是练习提示，不要求某个特定模型。使用在线服务或课程 API 示例前，先了解当前账户的计费与使用范围；不要把私人文档当作第一次练习材料。
怎样判断学到了，而不是只跑出了答案
| 检查项目 | 记录方式 |
|---|---|
| 事实能否定位 | 在原文标出对应句子 |
| 是否自行补充细节 | 记录原文没有的数据、日期或结论 |
| 格式是否稳定 | 比较三篇文章是否都按相同结构输出 |
一次只改一个条件，例如把“自由总结”改为“仅列出可定位事实”，再比较错误是否减少。这样积累的记录，会比保存很多截图更方便复盘。
常见问题
需要从第一课一直看到最后吗？
可以先完成基础阅读和一个小练习，再根据遇到的问题回到对应章节。不要为了完成目录而跳过对输出结果的核对。
Notebook 运行失败怎么办？
记录章节路径、运行环境与第一处报错，先检查该章节要求的依赖和配置。不同章节可能采用不同服务，不要把一套密钥配置直接套到全部示例。
运行示例是免费的吗？
课程代码的许可与模型服务费用是两回事，是否产生费用取决于你实际选择的服务和资源。
按章节完成第一次练习
打开微软课程的提示词基础章节，先阅读目标与提示词设计部分。下列练习由本站编写，可以在已有文字对话工具中完成，不要求安装课程代码。
- 准备原文：“软件 A 支持 Windows，打开设置后可以启用每周备份。价格未说明。”
- 先发送“总结这段话”以及原文，保存回答 A。
- 新建对话，再发送“只根据材料列出适用系统、备份频率、价格；未说明的写未说明”，附同一段原文，保存回答 B。
- 检查两个结果：系统应为 Windows，备份频率为每周，价格应为未说明。把遗漏和编造分别记下来。
如果希望运行课程代码，先阅读课程环境准备及所选章节的 README；账号、密钥和可能的服务费用取决于课程示例所用服务。上面的对话练习与运行课程仓库代码是两种不同方式。
项目来源与许可
原项目：microsoft/generative-ai-for-beginners。许可说明：MIT，详见原仓库许可与说明。仓库与许可核验于 2026-10-31。本文为本站编写的中文导读与练习设计，不是原教程逐字翻译；未在读者环境执行，运行结果需自行核对。