在本课程中，我们将帮助您建立关于人工智能 (AI) 的知识基础，以便为您的网站和 Web 应用添加功能。您可能已经以某种方式使用过 AI，例如在 Gemini 或 ChatGPT 的界面中输入提示、在 Google 搜索中阅读生成的摘要，或者使用 Antigravity 等工具进行氛围编码。在此处，您将学习用于设计 AI 并将其集成到应用中的决策框架。
如果您熟悉 web.dev 的“学习”课程，例如 HTML、无障碍功能和隐私权，那么本课程可能看起来略有不同。我们知道，工程类职位正在发生变化，并且会继续变化。虽然读写代码仍然是 Web 开发者工作的重要组成部分，但借助 AI，您最重要的角色是规划系统。
如果我们明确侧重于任何一种工具或模型，就无法编写出与时俱进的课程。此外，文档就是为此而存在的。 本课程侧重于更重要的技能。
我们旨在帮助您回答以下问题：
- 您要构建什么功能？为什么要构建该功能？
- AI 是实现此功能的合适工具，还是帮助您制作应用的合适工具？
- 如何判断您的功能是否成功？
资深工程师都知道，在构建系统之前，您应始终先规划系统，以确保满足一组预先确定的预期。这可能包括系统安全性、无障碍功能、简易性（尽可能）和可伸缩性。现在，在开始构建之前，每个人都必须考虑应用架构。
随着 AI 的发展，您更有可能成为系统架构师。您需要先规划如何构建，记录您的需求，并确定 AI 的位置和使用方式，而不是直接开始构建。AI 可以是应用中的一项功能，也可以编写代码并为您的开发流程提供支持。最终，您将确定哪些方法有效、如何缓解问题，以及如何满足最终用户的期望。
无论是出于公司要求还是个人热情，为了使用 AI 而使用 AI 都是无用的。最佳功能源自用户需求，并根据其带来的价值进行衡量。
您将学习如何考虑构建负责任、可用且有价值的 AI 系统来构建 Web 应用，以便您的应用能够兑现该技术的承诺。
面向 Web 开发者的 AI 简介
介绍一些基本原则和思维模式，帮助您思考自己的 AI 应用场景和解决方案。
探索 AI 应用场景
您不应仅仅因为 AI 功能新颖或令人印象深刻而构建它们，而应是因为它们确实能让用户的生活更轻松、更快捷或更愉快。本模块介绍了一种结构化、迭代式方法，用于在产品中构思、指定和制作 AI 应用场景原型。
预测性 AI
了解预测性 AI、其工作原理以及如何在 Web 开发中使用它。
生成式 AI
了解您的 Web 应用是否需要生成式 AI 模型。
负责任地使用 AI 进行构建
本模块的主题是隐私、公平性和信任。您的设计决策直接决定了 AI 系统的责任和安全性。
选择平台
您的选择会影响 AI 系统的速度、成本、可伸缩性和可信度。
选择客户端库
了解客户端 AI 的各种方案、预期会遇到的利弊权衡，以及如何处理应用特定的限制。
提示工程
了解提示组件在系统中的分布情况、基本技巧以及应用场景。
评估驱动的开发
使用此开发框架，根据测试驱动的开发，在 AI 应用中平衡简洁性和有效性。
Web AI 的用户体验模式
了解有关为后台、受限和开放式 AI 模式设计用户体验的最佳实践。
术语库
本课程中的许多关键术语和概念。
那么，您准备好学习 AI 了吗？ 开始学习。