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AI-Practices:机器学习与深度学习实战教程

按仓库 README 列出的 14 个模块顺序学习机器学习与深度学习,从基础算法一路走到深度学习核心专题、大模型多模态、工程部署与智能体系统,并用配套 Notebook 动手实现各模块内容。

打开官方课程
难度
进阶
形式
实践教程
语言
中文
规模
14 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

无需账号即可浏览仓库与下载 Notebook;运行代码需自备 Python/Jupyter 环境,GPU 非网页明示的必需项。

补充内容
深度学习、大模型、分布式训练等模块在本地运行可能需要 GPU,原站未明确写出要求
内容提示
原站推广:仓库 README 顶部设有 assets/ sponsor 入口并自称“2枚Kaggle金牌”“竞赛级方案 · 包含Kaggle Top 1%金牌解决方案”等宣传性自述成绩。

第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。

每节课这样学

  1. 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
  2. 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
  3. 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「AI-Practices:机器学习与深度学习实战教程」。课程目录是 ai-practices-tutorial/(不知道完整路径就先问我)。
1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界:
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。

课节共 14 节 · 官方顺序

  1. 0101-foundations|机器学习基础
  2. 0202-neural-networks|神经网络
  3. 0303-computer-vision|计算机视觉
  4. 0404-sequence-models|序列模型
  5. 0505-advanced-topics|高级专题
  6. 0606-generative-models|生成模型
  7. 0707-reinforcement-learning|强化学习
  8. 0808-theory-notes|理论笔记
  9. 0909-practical-projects|实战项目
  10. 1010-large-language-models|大语言模型
  11. 1111-multimodal-learning|多模态学习
  12. 1212-deployment-optimization|部署优化
  13. 1313-distributed-training|分布式训练
  14. 1414-agents-reasoning|智能体系统

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-20
指南参考

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