Google 机器学习速成课程

机器学习专业课程（Coursera）

Machine Learning Specialization（Coursera）

这是 Coursera 上由 Andrew Ng 等讲授的“机器学习专业课程”页面，共 3 门课，号称适合初学者的入门级课程，页面显示已有 854,778 人报名、课程评分 4.9（39,437 条评价），约 2 个月、每周 10 小时的灵活进度。学习内容涵盖用 NumPy 和 scikit-learn 构建模型、线性与逻辑回归、用 TensorFlow 训练神经网络做多分类、决策树与集成方法、聚类与异常检测、协同过滤推荐系统以及深度强化学习。适合机器学习零基础、想系统入门的自学者了解课程内容。

CMU 10-301/10-601：机器学习导论（2026 秋）

卡内基梅隆大学 2026 年秋季 10-301/10-601 机器学习导论课程主页，授课教师为 Matt Gormley 和 Bryan Wilder。页面说明课程系统讲授现代机器学习的方法论、数学与算法，并列出课程规模：26 讲、9 次作业、3 次编程测试、3 次考试，以及两个分段的上课时间。已公开的课程模块按主题排布，包括分类与回归（机器学习作为函数逼近、决策树、过拟合与 k 近邻、模型选择与实验设计）、线性模型（感知机、线性回归、机器学习中的优化、随机梯度下降与逻辑回归、特征工程）等，并配有编程实验和习题课安排。

AI 入门：自信地使用智能体

AI for Beginners: Use Agents With Confidence

Real Python 上的一门视频课程，作者 Sarah Jane Ross，共 25 课、约 1 小时 23 分钟，标为入门级。内容讲解 AI 智能体的实际运作方式，包括模型与执行框架（harness）的分工、上下文如何影响回答、使用前可核查智能体运行位置与可访问的数据、提问方式与适时重开对话、以及把任务打包为可复用技能；课程含交互式应用练习和导师指导环节，结尾为在 AI 助手中找出并修复五个设置问题。

MIT 6.S191：深度学习导论

MIT 6.S191：Introduction to Deep Learning

MIT 6.S191 深度学习入门课程网站。课程定位为高强度的短期训练营，讲授深度学习基础及其在自然语言处理、计算机视觉、生物等领域的应用，内容包括深度学习算法基础、构建神经网络的实践经验，以及大语言模型和生成式 AI 等前沿话题，并以项目提案竞赛收尾。先修要求假设学习者掌握微积分（求导）和线性代数（矩阵乘法），有 Python 经验有帮助但非必需，也欢迎旁听。页面显示 2026 年课程时间为 2026 年 3 月 30 日至 5 月 25 日每周一美东时间上午 10 点，线上版本每周同步发布，并列出各讲主题与幻灯片、视频、代码实验室的开放安排。

机器学习/AI 的 Hello World：从随机森林到 RLVR

ML/AI Hello Worlds: From RF to RLVR

Sebastian Raschka 的博客文章，延续他每两年整理一次的“Hello World”入门示例清单，列出 2013 至 2025 年的代表性最小示例，包括 Iris 数据集上的随机森林、Titanic 上的 XGBoost、MNIST 上的多层感知机、CIFAR-10 上的 AlexNet、IMDb 影评上的 DistilBERT、Alpaca 50k 上用 LoRA 微调的 Llama 2，以及 MATH-500 上用 RLVR 的 Qwen3，并逐一给出背景说明和代码示例出处。

CS 自学指南

这是一本中文计算机自学指南网站，作者以自身大学三年的自学经历为背景编写，并作为献给北大信科同学的礼物。内容分为使用指南、一份参考的 CS 学习规划、必学工具、经典书籍推荐以及国内外高质量 CS 课程汇总等部分，课程按数学基础、编程语言、系统、数据库、图形学、机器学习等方向分类，大部分课程配有独立仓库维护资源和作业实现。适合规划计算机方向自学路线的人参考。