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MIT深度学习导论公开课,含讲座、作业与实验代码
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DeepLearning.AI由吴恩达等发起,课程侧重工程实践,适合系统学习深度学习和LLM应用。

芬兰赫尔辛基大学发起的Elements of AI,面向大众的通识课,重视AI社会影响与基础概念。

微软开源的机器学习入门课程,配套练习和项目,零基础可循序渐进学习经典算法。

微软面向初学者的生成式AI课程,讲解提示、RAG、向量库等概念,配套代码示例。

Udacity的AI学院提供从入门到进阶的纳米学位,强调项目评审和岗位能力导向。

聚合AI学习资料与实践社区的网站,把分散课程、工具和案例整理成可浏览的知识库。

《动手学深度学习》配套代码和课程,强调逐行实现模型,适合边运行边理解原理。

Kaggle集竞赛、数据集和社区于一体,能直接用Notebook复现,实战学习氛围浓厚。

MachineLearningMastery以实操教程为主,覆盖从基础到进阶算法,适合自学者查漏补缺。

科大讯飞推出的AI大学堂,内容从基础概念到行业应用,偏中文学习者的体系化入门。

Coursera聚合各高校AI、机器学习课程,可按专项课程或学位学习,认证体系较完整。

fast.ai倡导先用再学的实用教学,用较少代码跑通前沿模型,适合有编程基础者进阶。

飞桨AI Studio提供课程、项目和算力环境,可边学边跑模型,适合国产框架入门。

Brilliant以交互式解题讲解神经网络入门,数学直觉和可视化体验强于传统视频课。

Google官方的AI学习平台,覆盖机器学习基础、工具和TensorFlow实践,适合按主题系统学习。

阿里云AI学习路线把知识讲解、动手实验和在线测评串在一起,适合云上AI实践。