- 一、数学基础
- 二、机器学习公开课
- 三、机器学习书籍
- 四、深度学习公开课
- 五、深度学习书籍
- 六、强化学习公开课
- 七、大语言模型（LLM）专题
- 八、多模态与生成式AI
- 九、前沿Paper与工具
- 十、会议
- 十一、期刊
- 十二、刷榜
- 十三、开源框架与工具
- 十四、其他
一、数学基础
- 高等数学
- 线性代数
- 概率论与数理统计
- 3Blue1Brown 线性代数的本质 — 可视化讲解线性代数，直觉理解矩阵变换
- 3Blue1Brown 微积分的本质 — 微积分的几何直觉
- 3Blue1Brown 神经网络 — 从零可视化神经网络
- Mathematics for Machine Learning（MIT Press） — 机器学习数学基础教材，免费PDF
- The Matrix Calculus You Need For Deep Learning — 深度学习所需的矩阵微积分
二、机器学习公开课
- 吴恩达《Machine Learning》（经典入门）
- 吴恩达 cs229
- 李宏毅《机器学习》（2024/2025 最新版）
- 康奈尔大学 CS4780/5780 — Machine Learning for Intelligent Systems
- 课程主页
- 理论扎实，适合有数学基础的同学
- 加州大学伯克利 CS189 — Introduction to Machine Learning
- 课程主页
- 偏理论，数学推导详尽
三、机器学习书籍
- 机器学习（西瓜书） — 周志华
- 南瓜书（西瓜书公式推导）
- 统计学习方法（李航）
- 《Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 机器学习实用指南》（第3版）
- 全书代码
- 新增 TensorFlow 2.x 和 Keras 实战内容
- 《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML） — Christopher Bishop
- 经典贝叶斯视角的机器学习教材
- 《The Elements of Statistical Learning》（ESL） — Hastie, Tibshirani, Friedman
- 免费PDF
- 统计学习理论的经典参考
- 《人工智能：一种现代方法》（第4版） — Russell & Norvig
- 2022年出版，AI领域最全面的教科书
- 《人工智能》 — 姚期智主编（2026）
- 清华大学出版社，涵盖AI 9大核心方向
- 配备习题，适合系统性学习
四、深度学习公开课
- 吴恩达《Deep Learning Specialization》（2026 最新版）
- 李沐《动手学深度学习》（d2l）
- Fast.ai《Practical Deep Learning for Coders》（2024版）
- 斯坦福 CS231n — CNN与视觉模型
- 斯坦福 CS224n — NLP与深度学习
- 课程主页
- 自然语言处理经典课程，涵盖 Transformer、BERT、GPT
- 斯坦福 CS230 — Deep Learning
- 斯坦福 CS336 — Language Modeling from Scratch（2025新课）
- 课程主页
- 从零构建语言模型，涵盖 tokenizer、训练、推理优化
- 卡内基梅隆大学 11-785 — Introduction to Deep Learning
- 课程主页
- 理论+实践并重，作业质量极高
- Yann LeCun 深度学习课程
- 课程主页
- 纽约大学，深度学习之父亲自授课
- Geoffrey Hinton 机器学习中的神经网络
- 深度学习先驱的原始课程
五、深度学习书籍
- 《深度学习》（花书） — Goodfellow, Bengio, Courville
- 在线阅读（中文）
- 深度学习领域奠基教材
- 《深度学习：基础与概念》 — Christopher Bishop（2025）
- 花书之后又一力作，PRML作者20年磨一剑
- Hinton、LeCun、Bengio 三位图灵奖得主共同推荐
- 涵盖 Transformer、LLM、GAN、扩散模型等新进展
- 被评为"当下最适合深度学习入门的一本书"
- 《深度学习 500 问》
- 《动手学深度学习》（d2l） — 李沐
- 《Neural Networks and Deep Learning》 — Michael Nielsen
- 免费在线阅读
- 入门友好，讲解清晰
- 《Dive into Deep Learning》（英文原版）
六、强化学习公开课
- David Silver — Reinforcement Learning（DeepMind）
- 李宏毅《深度强化学习》
- 斯坦福 CS285 — Deep Reinforcement Learning
- 课程主页
- Sergey Levine 授课，RL领域最权威课程
- 涵盖 policy gradient、actor-critic、model-based RL、offline RL
- 伯克利 CS285 — Advanced Robot Learning
- 机器人学习前沿课程
- Hugging Face — Deep RL Course
- 免费课程
- 实践导向，使用 Gymnasium 环境
- 涵盖 DQN、PPO、RLHF 等
七、大语言模型（LLM）专题
7.1 公开课
- 斯坦福 CS324 — Large Language Models
- 课程主页
- Percy Liang 授课，涵盖 Transformer、训练、对齐、评估
- 吴恩达 × DeepLearning.AI 系列短课
- 吴恩达 AI Prompting 课程（2026）
- YouTube
- 系统讲解 Prompt 工程，从新手到高手
- Hugging Face — Transformer Reinforcement Learning (TRL) 课程
- 教程
- 专注 RLHF 训练流程，使用 TRL 库实现 PPO 算法微调
7.2 书籍
- 《Build a Large Language Model (From Scratch)》 — Sebastian Raschka（2025）
- 从零构建 LLM，代码驱动
- GitHub
- 《大语言模型：原理与工程实践》 — 刘鹏飞、郑锐等（2025）
- 电子工业出版社，系统梳理大模型训练全流程
- 工程实践维度最完整的一本
- 《大模型应用开发 RAG 实战》 — 黄佳（2025）
- 人民邮电出版社，RAG 技术实战指南
- 《解构大语言模型》 — 唐亘（2024）
- 电子工业出版社，从架构到实践全面解析
7.3 核心论文
- Attention Is All You Need — Transformer 开山之作
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers
- GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners
- InstructGPT: Training Language Models to Follow Instructions — ChatGPT 技术基础
- LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models — 开源 LLM 里程碑
- DeepSeek-V3 Technical Report — 国产开源 LLM 突破
- Qwen2.5 Technical Report — 阿里通义千问
- Kimi K3 Technical Report — 月之暗面 MoE 架构
- Scaling Laws for Neural Language Models — 缩放定律
- RLHF: Training language models to follow instructions with human feedback
- DPO: Direct Preference Optimization — 替代 RLHF 的对齐方法
- RAG: Retrieval-Augmented Generation
八、多模态与生成式AI
8.1 视觉生成
- 扩散模型（Diffusion Models）
- 图像生成工具
- Stable Diffusion WebUI
- ComfyUI — 节点式工作流
- Midjourney — 商业图像生成
- 通义万相 Wan2.7 — 阿里开源视频生成
- 视频生成
- Sora — OpenAI 视频生成
- 通义万相 Wan2.7-Video — 阿里开源，支持视频编辑
- Kling — 快手可灵
8.2 多模态大模型
- 斯坦福 CS231A — Computer Vision: From 3D Reconstruction to Recognition
- 卡内基梅隆 — Multimodal Machine Learning（2026）
- 多模态入门课程
- 核心论文
8.3 AI Agent
- 吴恩达 × LangChain — AI Agents 系列课程
- Lilian Weng: LLM Powered Autonomous Agents — Agent 综述经典
- AutoGPT — 自主 AI Agent
- LangGraph — 构建有状态 Agent
- CrewAI — 多 Agent 协作框架
- OpenAI Agents SDK — OpenAI 官方 Agent 框架
九、前沿Paper与工具
- 论文平台
- Arxiv — 预印本论文
- Arxiv Sanity Preserver — Karpathy 开发的论文筛选工具
- Semantic Scholar — AI2 的学术搜索引擎
- Connected Papers — 论文关联图谱
- Papers with Code
- Browse State-of-the-Art — 将论文与代码关联
- 包含 1000+ 任务、700+ 数据集、10000+ 含代码论文
- 论文阅读路线
- AI 目标检测论文汇总
- Deep Learning Object Detection
- 从 R-CNN 到 YOLO 系列，完整梳理
十、会议
十一、期刊
- JMLR — Journal of Machine Learning Research
- JAIR — Journal of Artificial Intelligence Research
- Nature Machine Intelligence — 自然机器智能
- IEEE TPAMI — 模式分析与机器智能
- IEEE TNNLS — 神经网络与学习系统
- Machine Learning — Springer
十二、刷榜
- Papers with Code - Datasets
- Papers with Code - SOTA
- 计算机视觉
- Semantic Segmentation
- Image Classification
- Object Detection
- Image Generation
- Video Generation
- 3D Reconstruction
- 等等 1400+ tasks
- 自然语言处理
- Language Modelling
- Question Answering
- Machine Translation
- Sentiment Analysis
- Text Generation
- Code Generation
- 等等 700+ tasks
- 语音
- Speech Recognition
- Text-to-Speech
- Speaker Verification
- 多模态
- Image-Text Retrieval
- Visual Question Answering
- Image Captioning
- 医疗
- Medical Image Segmentation
- Drug Discovery
- Medical Diagnosis
- 代码
- Code Generation
- Code Translation
- Bug Detection
- 推理
- Mathematical Reasoning
- Commonsense Reasoning
- Logical Reasoning
- Agent
- Web Navigation
- Tool Use
- Planning
- 计算机视觉
十三、开源框架与工具
13.1 深度学习框架
- PyTorch — 研究界首选，动态计算图
- JAX — Google 出品，函数式编程+自动微分+XLA编译
- TensorFlow — 工业部署首选
- MindSpore — 华为昇腾生态框架
13.2 LLM 推理与部署
- vLLM — 高吞吐 LLM 推理引擎（PagedAttention）
- TensorRT-LLM — NVIDIA LLM 推理优化
- llama.cpp — 纯 C/C++ 的 LLM 推理，支持 CPU
- Ollama — 本地运行 LLM 的最简方案
- SGLang — 结构化生成语言，高效 LLM 推理
- Triton Inference Server — 多框架推理服务
13.3 LLM 训练与微调
- Hugging Face Transformers — 模型库+微调工具
- LLaMA-Factory — 一站式 LLM 微调平台
- DeepSpeed — 分布式训练框架
- Megatron-LM — NVIDIA 大模型训练框架
- ColossalAI — 大模型并行训练
- TRL — Transformer 强化学习库（RLHF/DPO）
13.4 应用开发
- LangChain — LLM 应用开发框架
- LlamaIndex — RAG 数据框架
- Dify — 开源 LLM 应用开发平台
- Open WebUI — 自托管 AI 聊天界面
- FastGPT — 知识库问答系统
13.5 数据与评估
- Hugging Face Datasets — 开源数据集平台
- LM Evaluation Harness — LLM 评估框架
- OpenCompass — 上海 AI Lab 大模型评测平台
- MMLU — 多任务语言理解基准
- HumanEval — 代码生成基准
十四、其他
- AI 安全与对齐
- Anthropic Research — Claude 背后的对齐研究
- OpenAI Safety — 安全研究
- DeepMind Safety — 安全与对齐
- AI 硬件
- NVIDIA GPU 架构 — 从 Volta 到 Blackwell
- 华为昇腾 — 国产 AI 芯片
- 阿里磐久 — 自研 AI 芯片
- AI 社区
- Hugging Face — 开源 AI 社区
- Reddit r/MachineLearning
- 知乎机器学习话题
- 机器之心 — 中文 AI 媒体
- 量子位 — 中文 AI 媒体
- AI 编程助手
reference: 完备的 AI 学习路线
最后更新：2026-07-20