2025年最佳的 18 个AI教程工具

ml-retreat 是一个关于人工智能进阶学习的个人学习笔记库。它包含了对机器学习基础的深入理解，以及对于更细微主题的必读/必看资源。这个项目的目标是学习Ilya Sutskever推荐的30篇必读研究论文、Distilled AI的博客、多个AI/ML的视频播放列表，以及深入理解/实现Transformers、LLMs和相关主题。

ai-by-hand-excel是一个通过Excel进行AI技术实践的资源库，它通过提供一系列Excel文件，让用户能够手动执行和理解AI模型的关键操作，如Softmax、LeakyReLU、Backpropagation和Transformer等。这个资源库适合于希望深入了解AI模型内部工作机制的初学者和教育工作者，能够帮助他们通过实际操作来加深对AI技术的理解。

NVIDIA DLI Teaching Kits是由NVIDIA深度学习研究所（DLI）提供的一套教学资源，旨在帮助大学教育者将GPU技术融入到他们的课程中。这些教学套件与领先的大学教师共同开发，提供完整的课程设计和易于使用的资源，使教育者能够将学术理论与现实世界的应用相结合，培养下一代创新者的关键计算技能。大多数教学套件现在也作为现成的Canvas LMS课程提供。

Anthropic的交互式教程旨在提供全面的分步指导，教授如何在Claude内构建最优的提示。教程由9章组成，每章都附有练习，以及一个附录，包含更高级的方法。教程使用Anthropic最小的、最快的、最便宜的模型Claude 3 Haiku，还有更智能的Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus模型。教程也存在于使用Anthropic的Claude for Sheets扩展的Google Sheets上，推荐使用该版本，因为它更用户友好。

zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习，并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业，社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践，通过解决实际问题（如天气预测、语言翻译等）来深入讲解深度学习的理论基础，如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始，逐步深入到复杂主题，如变换器、GPU编程和分布式训练。

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。

LLM101n是一个开源课程，旨在教授如何从头开始构建一个能讲故事的人工智能大型语言模型（LLM）。课程内容涵盖了从基础到高级的多个方面，包括语言模型、机器学习、深度学习框架等，适合希望深入理解AI和LLM的编程人员和研究人员。

GenAI Handbook 是一个旨在为学习现代人工智能系统的关键概念提供指导的手册。它由 William Brown 编写，目的是整理互联网上分散的高质量解释资源，形成一个教科书风格的呈现，作为达到个人与人工智能相关的学习目标的路线图。该手册面向具有技术背景的人群，无论是出于好奇还是潜在的职业发展，都可以通过它来了解人工智能的最新创新。

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

UIED用户体验学习平台是由UIED设计团队创建的专注于AIGC技术领域的学习平台。该平台旨在为希望深入了解AIGC和AI技术的设计师提供全面的教程、案例分析和实战项目。通过UIED，设计师可以学习AIGC工具的操作方法、探索AI在设计中的应用案例，并利用这些技术优化设计流程，提升创作质量。

Hugging Face Course是一个由Hugging Face官方提供的教育资源，旨在帮助用户学习和掌握Hugging Face平台的各种工具和API。

KarpathyLLMChallenge是一个教育性质的网站，专注于解释和展示语言模型（LLMs）中标记化的重要性和复杂性。它通过详细的文章和实例，帮助用户理解标记化如何影响语言模型的性能和能力。

LLMs-from-scratch将带您逐步了解LLMs的工作原理。本书将逐步指导您创建自己的LLM，通过清晰的文本、图表和示例解释每个阶段。所描述的用于教育目的的训练和开发自己的小型但功能齐全模型的方法，与创建ChatGPT等大规模基础模型的方法相似。

ML-YouTube-Courses是一个开源项目,致力于整理和索引YouTube上最新的、最好的机器学习课程。项目包含各种主题的课程,如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,涵盖基础知识和前沿技术。该项目帮助开发者和学习者高效地发现优质的在线教程。

微软AI之旅是一项为开发者设计的AI技能挑战活动。活动包括两大模块:第一模块通过完成一系列Azure AI服务实训,学习NLP、视觉AI等技能;第二模块需要通过系列任务考核,获得微软认证证书。完成两模块可获得参加微软AI之旅VIP通行证。活动旨在帮助开发者掌握AI技能,取得证书。

Awesome AIGC Tutorials 汇聚了大型语言模型、AI绘画等领域的优质教程和资源,既适合初学者,也适合有经验的AI爱好者深入学习。内容涵盖Prompt Engineering、LLM实践应用、LLM理论基础等多个维度。

ChatGPT 数据与分析是一个包含资源、材料和指南的综合目录，涵盖了与 ChatGPT 相关的内容。该目录旨在帮助您提高 AI 技能。本书提供了 ChatGPT 的提示，可帮助您释放创造力，提高工作效率。提示清晰简明。本目录中的所有材料都经过精心策划，确保来源可靠和权威，为您提供高质量的信息和指导。