W tym odcinku poznasz podstawowe pojęcia AI, niezbędne dla każdego dewelopera. Dowiesz się, czym jest AI, Generative AI i Large Language Models (LLM). Zrozumiesz, jak działają LLM-y, jak przetwarzają dane jako liczby i jak uczą się na podstawie ogromnych zbiorów tekstów, przewidując kolejne słowa. Przekonaj się, jak ludzki feedback pomaga w doskonaleniu modeli. 

W tym odcinku zagłębisz się w świat konkretnych modeli AI. Poznasz słynny ChatGPT i dowiesz się, co oznacza skrót GPT (Generative Pretrained Transformer). Odkryjesz różnorodność dostępnych modeli, takich jak GPT-4 od OpenAI, Gemini od Google, Claude od Anthropic czy Llama od Meta. Zrozumiesz różne "smaki i rozmiary" modeli AI, w tym modele tekst-do-tekst, tekst-do-obrazu, tekst-do-wideo, obraz-do-tekstu i mowa-do-tekstu, a także multimodalne modele, które łączą różne typy danych. 

W tym odcinku kursu poznasz praktyczne aspekty pracy z modelami AI. Dowiesz się, czym różni się produkt (np. ChatGPT) od modelu i jak komunikować się z AI za pomocą API. Zrozumiesz kluczową rolę promptów i to, jak jakość sformułowania zapytania wpływa na wyniki zwracane przez model.

W tym odcinku, ostatnim we wprowadzającej części, poznasz plan kursu i oczekiwania. Kurs to praktyczny przewodnik po integracji AI z aplikacjami .NET, z naciskiem na wykorzystanie OpenAI .NET API, usług Azure AI oraz Semantic Kernel w rzeczywistych scenariuszach. Nie będziemy zagłębiać się w teorię AI ani budować modeli od zera, lecz skupimy się na praktycznym zastosowaniu istniejących modeli.

W tym odcinku kursu sprawdzimy, dlaczego .NET ma sens w kontekście AI, nawet jeśli Python jest często pierwszym skojarzeniem. Dowiesz się, jak wykorzystać wszechstronność platformy .NET i narzędzia takie jak Visual Studio do integracji AI w istniejących aplikacjach i procesach. Mimo że skupimy się na integracji, a nie na budowaniu modeli od zera, zobaczysz, jak .NET usprawnia tworzenie aplikacji z turbodoładowaniem AI.

W tym odcinku odkryjesz, co można osiągnąć, łącząc AI z .NET. Poznasz możliwości tworzenia inteligentnych agentów, chatbotów reagujących w czasie rzeczywistym, aplikacji computer vision do analizy obrazów oraz systemów z syntetyzowanym głosem. Dowiesz się także, jak AI wspiera klasyfikację danych i analizy predykcyjne. Kurs skupi się na praktycznych zastosowaniach. 

W tym odcinku dowiesz się, jak komunikować się z modelami AI z poziomu aplikacji .NET. Poznasz dwie główne metody: standardowe podejście z wykorzystaniem HttpClient dla API RESTowych oraz łatwiejsze w użyciu dedykowane SDK, które upraszczają integrację. Zrozumiesz, kiedy zastosować każdą z nich, aby efektywnie budować inteligentne aplikacje.

W tym odcinku zapoznasz się z narzędziami AI dla .NET. Poznasz SDK dla modeli OpenAI, które ułatwia dostęp do GPT do generowania tekstu, tłumaczeń i uzupełniania kodu. Dowiesz się też o Azure OpenAI Service, który oferuje modele OpenAI z korzyściami ekosystemu Microsoft (bezpieczeństwo, prywatność). Na koniec poznasz Azure AI Services – pakiet narzędzi do rozpoznawania obrazu, mowy i języka naturalnego, z dedykowanymi SDK dla .NET.

W tym odcinku poznasz Semantic Kernel – lekkie, open-source'owe SDK od Microsoftu. Dowiesz się, jak ułatwia on zarządzanie wieloma modelami AI i ich orkiestrację w aplikacjach .NET. Jest to idealne narzędzie do łączenia różnych usług AI, takich jak modele językowe z modelami generującymi obrazy, a nawet własnymi źródłami danych.

W tym podsumowującym odcinku zapoznasz się z planem kursu. Skupimy się na praktycznym wykorzystaniu OpenAI SDK oraz wprowadzeniu do Semantic Kernel. W następnym odcinku przejdziemy do praktyki, zaczynając od bezpiecznego przechowywania kluczy API.

W tym odcinku, przed pierwszą praktyczną lekcją z AI, omówimy kluczową kwestię: bezpieczne przechowywanie kluczy API. Dowiesz się, dlaczego klucze API są jak "karta kredytowa do usług AI" i jak wpływają na rozliczenia. Poznasz metody ich bezpiecznego przechowywania: od User Secrets w środowisku deweloperskim po Azure Key Vault dla środowisk produkcyjnych. Pamiętaj: nigdy nie hardkoduj kluczy API w kodzie! 

W tym praktycznym odcinku kursu dowiesz się, jak bezpiecznie przechowywać klucze API w aplikacjach .NET. Zamiast umieszczać je bezpośrednio w kodzie, poznasz i zastosujesz metody takie jak User Secrets dla środowiska deweloperskiego. Zobaczysz, jak skonfigurować projekt ASP.NET Core Blazor do odczytywania tajnych danych, zapewniając bezpieczeństwo wrażliwych informacji. To kluczowa lekcja dla każdego dewelopera pracującego z zewnętrznymi API.

W tym odcinku zanurkujesz w świat OpenAI i ich modeli, takich jak GPT, DALL·E i Whisper. Dowiesz się, jak te potężne narzędzia – od generowania tekstu, przez obrazy, po transkrypcję mowy – możesz wpiąć bezpośrednio w swoje aplikacje .NET. To otwiera drzwi do tworzenia naprawdę inteligentnych doświadczeń użytkowników.

W tym odcinku odkryjesz, jak rozmawiać z modelami OpenAI za pomocą ich API. Dowiesz się, że to proste żądania HTTP pozwalające na dostęp do mocy GPT czy DALL·E. Poznasz portal platform.openai.com do zarządzania dostępem i rozliczeniami. Pamiętaj, do praktycznych ćwiczeń potrzebujesz aktywnego, płatnego planu OpenAI.

W tym odcinku kursu odbędziesz wycieczkę po platformie platform.openai.com. Zobaczysz, gdzie znaleźć dokumentację i jak zarządzać swoim kontem. Nauczysz się generować klucze API niezbędne do autoryzacji zapytań do modeli AI. Poznasz zasadę, że klucze API są jak "karta kredytowa" i dowiesz się, dlaczego absolutnie nie wolno ich umieszczać w kodzie ani udostępniać publicznie.

W tym odcinku nauczysz się, jak wysyłać zapytania do API OpenAI, używając surowych żądań HTTP w .NET. Odkryjesz, jak klucz API służy do autoryzacji oraz jak nagłówek Authorization i schemat Bearer Token zabezpieczają Twoje komunikacje. Zobaczysz też, dlaczego tokens są kluczowe dla kosztów i limitów modeli AI. To praktyczne podstawy do integracji AI!

W tym odcinku kursu poznasz oficjalną bibliotekę OpenAI .NET API, która ułatwia integrację z modelami OpenAI. Zobaczysz, jak zastąpić ręczne wysyłanie zapytań HTTP prostszym i bardziej typowanym kodem. Omówimy kluczowe klasy jak OpenAIClient i ChatClient, które usprawniają tworzenie aplikacji AI. To prawdziwa ulga po "ręcznej robocie"!

W tym odcinku kursu odetchniesz z ulgą po ręcznym wysyłaniu zapytań! Poznaj oficjalną bibliotekę OpenAI .NET API, która sprawia, że integracja z modelami GPT jest dziecinnie prosta. Dowiesz się, jak dodać pakiet NuGet i skonfigurować klucz API, a następnie zobaczysz, jak czysty kod C# zastępuje skomplikowane żądania HTTP, umożliwiając szybkie i efektywne rozmowy z AI.

W tym odcinku przeniesiesz interakcję z AI na nowy poziom! Dowiesz się, jak strumieniować odpowiedzi z modeli OpenAI, dzięki czemu tekst pojawia się "na żywo", niczym w ChatGPT, zwiększając responsywność aplikacji. Poznasz też klucz do prowadzenia ciągłych, kontekstowych rozmów z AI, utrzymując historię dialogu, co jest niezbędne dla budowy zaawansowanych chatbotów i asystentów.

W tym odcinku zobaczysz, jak zaimplementować strumieniowanie odpowiedzi z modeli OpenAI w Twojej aplikacji .NET. Poznasz metodę CompleteChatStreamingAsync i magiczną pętlę await foreach, która pozwala na odbieranie i wyświetlanie tekstu "na żywo", kawałek po kawałku. Tworzenie responsywnych, dynamicznych interfejsów użytkownika z AI nigdy nie było prostsze!

W tym odcinku odkryjesz, jak budować chatboty, które "pamiętają"! Dowiesz się, dlaczego modele AI są bezstanowe i jak Ty, jako deweloper, musisz zarządzać historią konwersacji, aby AI odpowiadało kontekstowo. Zobaczysz praktyczną implementację strumieniowania odpowiedzi oraz utrzymywania pełnej historii dialogu, co pozwoli Ci tworzyć płynne i naturalne interakcje z użytkownikami.

W tym odcinku odkryjesz klucz do efektywnej komunikacji z modelami AI: optymalizację promptów! Zrozumiesz, dlaczego jakość Twoich poleceń ma kolosalny wpływ na generowane odpowiedzi. Nauczysz się, jak precyzować zapytania, dodawać kontekst i definiować oczekiwany format, by AI zawsze dostarczało dokładnie to, czego potrzebujesz, oszczędzając czas i zasoby.

W tym odcinku poznasz potęgę wiadomości systemowych (SystemChatMessage) w prompt engineeringu. Dowiesz się, jak nadawać modelowi AI konkretną rolę i "osobowość", np. eksperta C# czy twórcy opisów kursów. Zobaczysz, jak precyzyjne instrukcje początkowe wpływają na jakość i trafność generowanych odpowiedzi, kierując AI w pożądanym kierunku i czyniąc je bardziej użytecznym w Twoich aplikacjach.

W tym odcinku podsumujemy i utrwalimy kluczowe zasady tworzenia efektywnych promptów dla modeli AI. Dowiesz się, jak być precyzyjnym, dostarczać kontekst, używać przykładów i prosić o konkretny format. Zrozumiesz, że prompt engineering to ciągły proces eksperymentowania i iteracji, który pozwoli Ci wycisnąć maksimum z możliwości AI w Twoich aplikacjach.

W tym odcinku poznasz potężne "pokrętła" do sterowania zachowaniem modeli AI. Dowiesz się, jak parametry takie jak MaxOutputTokenCount (limit długości odpowiedzi), Temperature (kreatywność), FrequencyPenalty i PresencePenalty (powtarzanie słów) wpływają na generowane teksty. Zobaczysz, jak precyzyjne dostosowanie tych opcji pozwala uzyskać idealnie dopasowane odpowiedzi i zoptymalizować koszty.

W tym odcinku połączysz wszystkie dotychczasowe umiejętności, tworząc w pełni funkcjonalnego chatbota konsolowego w .NET. Wykorzystasz wiadomości systemowe, historię konwersacji i strumieniowanie odpowiedzi, aby zbudować interaktywne narzędzie, które "pamięta" kontekst rozmowy. Zobaczysz, jak te elementy współgrają, by zapewnić płynne i naturalne doświadczenie użytkownika.

W tym odcinku poznasz rewolucyjny mechanizm Function Calling, który pozwala modelom AI wyjść poza ich wbudowaną wiedzę. Dowiesz się, jak umożliwić AI korzystanie z Twoich własnych funkcji (np. do sprawdzania pogody czy stanu magazynowego). Zobaczysz, jak model inteligentnie decyduje, kiedy użyć danej funkcji, otwierając drzwi do tworzenia aplikacji AI, które realnie wchodzą w interakcję ze światem zewnętrznym.

W tym odcinku zobaczysz Function Calling w akcji! Pokażę, jak dać modelowi AI "oczy" i "ręce" do interakcji ze światem zewnętrznym. Zbudujemy system, w którym AI, zapytane o pogodę w pobliżu kina, samodzielnie wywoła zaimplementowane przez nas funkcje C# do sprawdzenia lokalizacji i warunków pogodowych. To otwiera drzwi do naprawdę inteligentnych, kontekstowych aplikacji!

W tym odcinku zanurzysz się w artystyczny świat AI! Poznasz model DALL·E i dowiesz się, jak przekształcać swoje tekstowe opisy (prompty) w niesamowite obrazy prosto z aplikacji .NET. Zobaczysz, jak używać ImageClient oraz ImageGenerationOptions do kontrolowania rozmiaru i stylu generowanych grafik. To otwiera drzwi do tworzenia wizualnie bogatych aplikacji z mocą sztucznej inteligencji!

W tym praktycznym odcinku zobaczysz model DALL·E w pełnej krasie! Nauczysz się, jak z poziomu kodu .NET generować obrazy z precyzyjnych opisów tekstowych, kontrolując ich jakość, rozmiar i styl. Co więcej, odkryjesz, jak DALL·E może tworzyć wariacje na podstawie istniejących grafik, otwierając drzwi do dynamicznego generowania i modyfikowania treści wizualnych w Twoich aplikacjach.

W tym odcinku odkryjesz rewolucyjne zdolności "widzenia" modeli AI, takich jak GPT-4o. Dowiesz się, jak przekazać obrazek do ChatClient i sprawić, by model opisał jego zawartość tekstem! To otwiera drzwi do tworzenia aplikacji, które automatycznie generują opisy zdjęć, analizują treści wizualne czy pomagają w dostępności stron internetowych. Zobaczysz, jak łatwo dać Twojemu AI "oczy" w środowisku .NET!