AI 学习中心

使用专为技术和业务角色定制的资源加速 AI 学习，以支持个人和组织 AI 技能开发。 查找适合各种 AI 熟练程度的精选 AI 培训，例如使用 Microsoft Foundry 大规模设计和自定义智能体，提升你在使用 智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶® 管理 AI 工作负载方面的专业能力，借助 Microsoft Copilot 释放你的创造力并提高工作效率，在 Azure 基础架构上运行 AI 工作负载等更多内容。

发现首选内容

  • 连接到新的代理中心

    探索Microsoft的代理生态系统，了解关键概念，并查找资源来规划、构建、采用和持续改进组织的 AI 代理。

  • 构建更智能Microsoft IQ

    了解 Microsoft IQ——面向企业 AI 的统一智能层；在这一层中，每个智能体和 Copilot 交互都建立在对组织的共享且持续演进的认知之上。

  • 获取 Azure AI 基础知识认证

    通过全新的 AI-901 考试，证明你已准备好运用 Microsoft Foundry 和 Python 构建现代化、负责任的 Azure AI 解决方案。

首先建立坚实的基础。

构建 AI 流畅性 - 了解 AI 是什么、它包括的服务和技术、负责任的 AI、你和你的组织如何将 AI 投入使用，等等。

基于 Azure 基础架构构建和扩展 AI

应用云采用框架和 Well-Architected 指南，为 AI 工作负载选择正确的Azure计算、存储、网络和体系结构。

  • 选择计算编排

    有关 AKS、GPU 节点池和针对 Azure 基础结构上的 AI 工作负载的业务流程选择的 CAF 指南。

  • 选择存储解决方案

    Azure 基础架构中的 AI 工作负载 CAF 存储建议：Blob、文件存储、NetApp、托管 Lustre 和搜索选项比较。

  • 网络设计指南

    Azure 基础架构上面向 AI 工作负载的 CAF 网络建议——着陆区、专用终结点和流量隔离。

  • 成本优化指南

    Azure 基础结构上 AI 工作负载的良好架构设计注意事项——容量预留、配额规划和成本控制策略。

  • AI 工作负荷设计

    Well-Architected Framework AI 工作负载文档 - 有关 Azure AI 应用程序的设计方法、原则和指南。

根据角色扩展 AI 技能

准备好使用Copilot并生成 AI 应用。 了解通过使用 Microsoft 的 AI 应用和服务可以实现的变革体验。 选择一个角色以探索重点技能资源。

业务或技术主管

利用 Microsoft AI 实现业务转型

在此学习路径中，业务负责人将了解在组织中采用 AI 的知识，并找到相关资源。 以负责任的方式规划、制定策略和扩展 AI 项目。

使用 AI 应用和智能代理释放业务潜力

通过基础Azure AI 知识和技能（包括成本管理和安全注意事项）开始或继续 AI 转型之旅。

加速使用 Microsoft Foundry 选择、评估和多模态集成生成式 AI 模型

了解如何对模型进行基准测试，应用多模式模型来帮助增强客户满意度，并完成评估，以帮助确保性能和安全。

使用 GitHub Copilot Agents 提升开发人员生产力

此计划可帮助技术决策者评估 AI 增强型开发者工具，提高工作流程效率，并获得 GitHub Copilot 的实践经验。



探索适合每个角色的 AI 资历

随着 AI 重塑角色，Microsoft 凭据跟上步伐。 获得以业务为中心的新凭据，帮助你领导 AI、做出更好的决策和增强日常工作。

在 Learn 上浏览凭据

查看 AI 文档

深入了解有关 Microsoft AI 应用和服务的文章。

  • Microsoft Foundry

    探索模型、服务和功能，以安全地大规模设计、自定义和管理 AI 应用程序和代理。

  • Microsoft代理框架

    访问新的开源开发工具包，用于构建适用于 .NET 和 Python 的 AI 代理和多代理工作流。

  • Microsoft Copilot Studio

    了解如何使用 Microsoft Copilot Studio 构建 AI 驱动的 Copilot，以快速简便地将聊天集成到你的网站中。