人工智能学习教程、资料与资源汇总 | A curated collection of AI learning resources and tutorials
| 资源 | 简介 | 语言 |
|---|---|---|
| Machine Learning Roadmap | AI工程师完整学习路线图 | EN |
| Deep Learning Specialization (Andrew Ng) | 吴恩达深度学习专项课程 | CN/EN |
| CS229 Machine Learning | 斯坦福大学机器学习课程 | EN |
| CS231n Computer Vision | 斯坦福计算机视觉课程 | EN |
| CS224n NLP | 斯坦福自然语言处理课程 | EN |
| Awesome Deep Learning | 深度学习资源大全 | EN |
| AI Expert Roadmap | AI专家成长路线图 | EN |
| ML-for-Beginners | 微软机器学习入门课程 | CN/EN |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Python官方教程 | Python官方入门教程 |
| Learn Python | 交互式Python学习 |
| Python Data Science Handbook | Python数据科学手册 |
| NumPy Tutorial | NumPy快速入门 |
| Pandas Tutorial | Pandas使用指南 |
| 资源 | 简介 | 类型 |
|---|---|---|
| 3Blue1Brown 线性代数 | 线性代数的本质（可视化） | 视频 |
| 3Blue1Brown 微积分 | 微积分的本质（可视化） | 视频 |
| 3Blue1Brown 概率论 | 概率论可视化讲解 | 视频 |
| MIT 18.06 线性代数 | Gilbert Strang 线性代数 | 课程 |
| Khan Academy 统计学 | 可汗学院统计学 | 课程 |
| Probability Cheatsheet | 概率论速查表 | 文档 |
| 资源 | 简介 | 语言 |
|---|---|---|
| 吴恩达 机器学习课程 | 经典入门课程（中文字幕） | CN/EN |
| Stanford CS229 | 斯坦福大学机器学习 | EN |
| ML-For-Beginners | 微软12周ML课程 | CN/EN |
| Scikit-learn 官方教程 | sklearn 入门教程 | EN |
| Google ML Crash Course | Google 机器学习速成课程 | CN/EN |
| 算法 | 资源 |
|---|---|
| 线性回归 | StatQuest: Linear Regression |
| 逻辑回归 | StatQuest: Logistic Regression |
| 决策树 | StatQuest: Decision Trees |
| 随机森林 | StatQuest: Random Forest |
| SVM | StatQuest: SVM |
| K-Means | StatQuest: K-Means |
| PCA | StatQuest: PCA |
| 贝叶斯 | Naive Bayes Classifier |
| 书名 | 简介 |
|---|---|
| 《统计学习方法》李航 | 中文经典ML教材 |
| 《机器学习》周志华（西瓜书） | 中文ML入门必读 |
| The Elements of Statistical Learning | ESL 统计学习经典 |
| Pattern Recognition and Machine Learning | Bishop PRML 经典教材 |
| Hands-On Machine Learning | Geron 实战机器学习 |
| 资源 | 简介 | 语言 |
|---|---|---|
| 吴恩达 深度学习专项课程 | 深度学习必修课 | CN/EN |
| Stanford CS231n | 计算机视觉与CNN | EN |
| Stanford CS224n | NLP与RNN/Transformer | EN |
| Fast.ai Practical Deep Learning | 实战派深度学习 | EN |
| d2l.ai《动手学深度学习》 | 李沐：理论与实践结合 | CN/EN |
| NYU Deep Learning (Yann LeCun) | Yann LeCun 深度学习课程 | EN |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| 3Blue1Brown 神经网络 | 神经网络可视化讲解 |
| CNN Explainer | 交互式CNN可视化 |
| TensorFlow Playground | 神经网络交互式演示 |
| 反向传播推导 | Michael Nielsen 反向传播详解 |
| 书名 | 简介 |
|---|---|
| 《动手学深度学习》 | 李沐，实战与理论并重 |
| Deep Learning (Goodfellow) | 深度学习圣经（花书） |
| Neural Networks and Deep Learning | Michael Nielsen 免费教程 |
| 深度学习入门：基于Python的理论与实现 | 斋藤康毅，日本Kaggle大师 |
| 资源 | 简介 | 语言 |
|---|---|---|
| Stanford CS224n | NLP经典课程 | EN |
| Hugging Face NLP Course | Transformers官方教程 | CN/EN |
| CMU CS11-747 | 神经网络NLP | EN |
| Speech and Language Processing | Jurafsky NLP 教材 | EN |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| LLM University | Cohere LLM课程 |
| OpenAI Cookbook | OpenAI API 最佳实践 |
| LangChain 官方教程 | LangChain入门与进阶 |
| Prompt Engineering Guide | Prompt工程指南 |
| LLM Visualization | 3D交互式LLM架构可视化 |
| LLM Course (mlabonne) | LLM完整课程（含微调、RAG） |
| Hugging Face LLM Course | Hugging Face LLM课程 |
| LLM Fine-tuning Guide | PEFT高效微调指南 |
| Transformer Circuit | Anthropic Transformer可解释性 |
| Lilian Weng's LLM Blog | OpenAI研究员LLM博客 |
| 论文 | 解读资源 |
|---|---|
| Attention Is All You Need (Transformer) | 图解Transformer |
| BERT | BERT详解 |
| GPT系列 | GPT-3文章 |
| RLHF | 图解RLHF |
| 资源 | 简介 | 语言 |
|---|---|---|
| Stanford CS231n | 深度学习视觉 | EN |
| PyImageSearch | OpenCV实战教程 | EN |
| Awesome Computer Vision | CV资源大全 | EN |
| 方向 | 推荐资源 |
|---|---|
| 图像分类 | ResNet解读 |
| 目标检测 | YOLOv8教程 |
| 图像分割 | Mask R-CNN |
| 人脸识别 | FaceNet |
| GAN | GAN Tutorial |
| 扩散模型 | Hugging Face Diffusers |
| 资源 | 简介 | 语言 |
|---|---|---|
| David Silver RL课程 | DeepMind强化学习经典 | EN |
| OpenAI Spinning Up | OpenAI深度RL入门 | EN |
| Sutton & Barto 教材 | RL圣经 | EN |
| 动手学强化学习 | 中文RL实战教程 | CN |
| CleanRL | 高质量RL实现库 | EN |
| Stable-Baselines3 | 稳定RL基线实现 | EN |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Generative AI with LLMs | DeepLearning.AI x AWS 生成式AI课程 |
| Awesome Generative AI | 生成式AI资源大全 |
| Stable Diffusion 教程 | SD绘画教程 |
| ComfyUI 工作流 | 节点式SD工作流 |
| OpenAI API Docs | GPT API开发文档 |
| Anthropic Claude Docs | Claude API文档 |
| Google Gemini Docs | Gemini API文档 |
| RAG from Scratch | RAG从零实现 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Prompt Engineering Guide | 最全面的Prompt工程指南 |
| Learn Prompting | 交互式Prompt学习 |
| Awesome Prompt Engineering | Prompt工程资源 |
| OpenAI Prompt Guidelines | OpenAI官方Prompt技巧 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| LangGraph 教程 | 构建Agent工作流 |
| AutoGPT | 自主AI Agent |
| CrewAI | 多Agent协作框架 |
| OpenAI Agents SDK | OpenAI官方Agent SDK |
| Awesome AI Agents | AI Agent资源汇总 |
| 框架 | 资源 |
|---|---|
| PyTorch | 官方教程 + 动手学PyTorch |
| TensorFlow | 官方教程 + TensorFlow 2.x教程 |
| JAX | Google JAX快速入门 |
| Keras | Keras官方指南 |
| 工具 | 资源 |
|---|---|
| Hugging Face Transformers | Transformers库官方教程 |
| LangChain | LLM应用开发框架 |
| LlamaIndex | 数据索引与RAG框架 |
| spaCy | 工业级NLP库 |
| vLLM | 高性能LLM推理引擎 |
| 工具 | 资源 |
|---|---|
| Pandas | 数据分析基础 |
| NumPy | 数值计算 |
| Matplotlib | 数据可视化 |
| Seaborn | 统计可视化 |
| Dask | 并行计算 |
| 工具 | 资源 |
|---|---|
| OpenCV | 计算机视觉库 |
| Ultralytics YOLO | 目标检测框架 |
| Detectron2 | Facebook检测框架 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Made With ML | MLOps完整教程 |
| Full Stack Deep Learning | 全栈深度学习运营 |
| Awesome MLOps | MLOps资源大全 |
| MLflow Docs | 实验跟踪与模型管理 |
| 类别 | 工具 |
|---|---|
| 实验管理 | MLflow, Weights & Biases |
| 模型部署 | BentoML, Triton Inference Server, ONNX Runtime |
| 特征存储 | Feast |
| 数据管道 | Apache Airflow, Kubeflow |
| 模型监控 | Evidently AI, WhyLabs |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| MIT 18.06 Linear Algebra | Gilbert Strang 经典课程 |
| 3Blue1Brown 线性代数 | 可视化理解 |
| Immersive Math | 交互式线性代数 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Harvard STAT110 | 概率论入门 |
| Seeing Theory | 交互式概率统计 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Stanford EE364a Convex Optimization | Boyd凸优化课程 |
| Optimization for Machine Learning | ML优化笔记 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| AI Safety Fundamentals | AI安全基础课程 |
| DeepMind Safety Research | DeepMind安全研究 |
| Anthropic AI Safety | Anthropic安全研究 |
| OpenAI Safety | OpenAI安全页面 |
| AI Alignment Course | AI对齐课程 |
| AI Safety Info | AI安全知识库 |
| Responsible AI Practices | Google负责任AI实践 |
| 项目 | 技术栈 | 难度 |
|---|---|---|
| 手写数字识别 | CNN + MNIST | ⭐ |
| 猫狗分类器 | CNN + Transfer Learning | ⭐⭐ |
| 情感分析 | BERT / LSTM | ⭐⭐ |
| 图像字幕生成 | CNN + RNN + Attention | ⭐⭐⭐ |
| Neural Style Transfer | VGG + 风格迁移 | ⭐⭐ |
| 推荐系统 | Collaborative Filtering | ⭐⭐ |
| RAG问答系统 | LangChain + Vector DB | ⭐⭐⭐ |
| LoRA微调LLM | PEFT + Transformers | ⭐⭐⭐ |
| 基于Stable Diffusion的AI绘画 | Diffusers | ⭐⭐⭐ |
| 训练自己的GPT | Transformer | ⭐⭐⭐⭐ |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| Kaggle Learn | Kaggle官方教程 |
| Kaggle比赛列表 | 参与实战竞赛 |
| Kaggle Solutions | 竞赛方案汇总 |
| 30 Days of ML | 30天ML挑战 |
| 资源 | 简介 |
|---|---|
| arXiv ML | 最新ML论文 |
| Papers With Code | 论文+代码+榜单 |
| Hugging Face Daily Papers | 每日AI论文精选 |
| Semantic Scholar | 语义搜索论文 |
| Connected Papers | 论文关系图谱 |
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| Awesome Deep Learning Papers | 深度学习经典论文汇总 |
| The Annotated Transformer | Transformer带注释实现 |
| LLM Leaderboard | Chatbot Arena 模型排行榜 |
| Open LLM Leaderboard | 开源LLM排行榜 |
| 平台 | 特点 |
|---|---|
| Coursera | 系统化课程，有证书 |
| DeepLearning.AI | Andrew Ng 课程 |
| Fast.ai | 实战派深度学习 |
| Hugging Face Learn | NLP/LLM实践课程 |
| 吴恩达 DeepLearning | 深度学习专项 |
| 平台 | 特点 |
|---|---|
| B站机器学习合集 | 大量中文字幕教程 |
| YouTube ML频道 | 3Blue1Brown, StatQuest, Andrej Karpathy |
| StatQuest | 统计学与ML，极简讲解 |
| Andrej Karpathy | 从零实现GPT/神经网络 |
| 社区 | 特点 |
|---|---|
| Hugging Face | 模型托管、数据集、Space |
| Kaggle | 数据科学竞赛社区 |
| Reddit r/MachineLearning | ML讨论社区 |
| Discord AI社区 | ML Discord社群 |
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