学习中心

沿着这条进化路线走：先认识 AI，再用它提效，最后能亲手造出 AI 应用。 每一阶段都配好了精选资源。

🌱
阶段 01新手

新手起步

0 基础也能 1 小时上手 AI

学完你能做什么

  • ✓理解大模型到底能做什么、不能做什么
  • ✓学会用一句话问出高质量答案
  • ✓把 AI 用进日常写作、查资料、学习里

三步走

  1. 1

    认识 AI 助手

    选一个对话助手（ChatGPT / Claude / 豆包）注册，先聊起来，体验它能帮你做什么。

  2. 2

    学会清楚地提问

    掌握『角色 + 任务 + 背景 + 格式』的基本提问结构，让回答更对路。

  3. 3

    用进真实场景

    用 AI 帮你写邮件、总结文章、做学习计划，先把习惯养起来。

🚀
阶段 02进阶

进阶提效

把 AI 变成你的生产力杠杆

学完你能做什么

  • ✓系统掌握提示工程，稳定产出高质量结果
  • ✓用 AI 做图、做视频、做 PPT、写代码
  • ✓搭出属于自己的第一个工作流 / 智能体

三步走

  1. 1

    精进提示工程

    学习少样本、思维链、结构化输出等技巧，跟着官方互动教程动手练。

  2. 2

    玩转多模态创作

    用文生图、文生视频、AI 配音组合起来，完整产出一条内容。

  3. 3

    搭建第一个工作流

    用 Coze / Dify / n8n 把多个步骤串起来，让 AI 自动完成重复任务。

🧠
阶段 03高级

高级实战

构建可落地的 AI 应用与 Agent

学完你能做什么

  • ✓理解 RAG、Agent、MCP 的原理与边界
  • ✓能基于 API 与框架开发完整 AI 应用
  • ✓做模型选型、评测与成本优化的工程决策

三步走

  1. 1

    吃透核心架构

    深入 RAG 检索增强、Function Calling、Agent 规划与 MCP 协议。

  2. 2

    动手开发应用

    用 LangChain / Dify 等框架，结合向量库做一个真实可用的 AI 产品。

  3. 3

    工程化与优化

    建立评测体系，做提示与模型迭代、成本与延迟优化，推动落地。

精选学习资源

按难度分级，全部经过筛选。绝大多数免费。

新手11 个资源

📄 文档免费

OpenAI 官方使用指南

从 ChatGPT 基础到 API、function calling 的官方文档，第一手、最权威。

# 大模型基础

📄 文档免费

Prompt Engineering Guide

覆盖各类提示词技巧的开源指南，从零基础到进阶，有中文版，由 DAIR.AI 维护。

# 提示工程

🎓 课程免费

Learn Prompting

面向初学者的系统提示工程课程，结构清晰、循序渐进，支持多语言。

# 提示工程

🎓 课程免费

吴恩达《面向所有人的生成式 AI》

DeepLearning.AI 出品，用通俗语言讲清生成式 AI 全貌，零基础首选。

# 大模型基础

📬 周报免费

The Rundown AI

每日 AI 资讯 newsletter，五分钟掌握行业动态，适合保持信息更新的入门用户。

# 前沿追踪

🎥 视频免费

3Blue1Brown：神经网络系列

用精美动画直观解释神经网络与反向传播原理，数学可视化领域的标杆内容。

# 大模型基础

🎓 课程免费

Google 机器学习速成课程

Google 出品的免费 ML 入门课，含实操练习，适合想系统了解 AI 基础的初学者。

# 大模型基础

🎓 课程免费

微软 AI for Beginners

微软开源的 12 周 AI 入门课程，涵盖传统 ML 到神经网络，附配套代码。

# 大模型基础

🎥 视频免费

Lex Fridman Podcast（AI 专题）

与 Hinton、LeCun、Karpathy 等 AI 顶尖人物的深度访谈，了解 AI 大佬思想的窗口。

# 前沿追踪

👥 社区免费

LMSYS Chatbot Arena

多模型盲测对比排行榜，直观了解各大模型真实能力，适合选模型时参考。

# 前沿追踪

📝 文章免费

知乎「AI 与大模型」专栏精选

中文社区中关于 AI 与大模型的优质回答与文章集合，适合中文用户快速了解热点。

# 大模型基础

进阶15 个资源

📄 文档免费

Anthropic / Claude 开发文档

Claude 模型用法、提示工程、工具调用、Agent 构建的系统文档。

# 大模型基础

🎓 课程免费

Anthropic 提示工程互动教程

官方出品的动手 Notebook 教程，跟着练就能掌握高质量 Claude 提示词写法。

# 提示工程

🎓 课程免费

DeepLearning.AI 短课合集

与各大厂商合作的免费短课，涵盖 RAG、Agent、微调等热门主题，每门约 1 小时。

# 应用开发

🎓 课程免费

吴恩达《面向开发者的 ChatGPT 提示工程》

吴恩达与 OpenAI 合作出品，用代码实例讲解 API 调用与提示技巧，开发者必学。

# 提示工程

🎥 视频免费

Karpathy：大语言模型入门

前特斯拉 AI 总监的硬核科普视频，深入浅出讲解 LLM 原理，想真正理解模型必看。

# 大模型基础

👥 社区免费

Datawhale 开源学习社区

国内知名 AI 开源学习社区，《动手学大模型》等中文教程质量高，适合中文学习者。

# 社区交流

📄 文档免费

OpenAI Cookbook

OpenAI 官方维护的代码示例集合，涵盖嵌入、函数调用、RAG 等高频应用场景。

# 应用开发

📄 文档免费

Anthropic Cookbook

Anthropic 官方示例代码仓库，展示 Claude API 的各类高级用法与最佳实践。

# 应用开发

🎓 课程免费

fast.ai 深度学习实战课

Jeremy Howard 主讲，自顶向下学习深度学习，强调实践优先，免费且高质量。

# 模型与微调

🎥 视频免费

Two Minute Papers

用两分钟视频解读最新 AI 论文，轻松追踪前沿研究，适合保持学术视野。

# 前沿追踪

🎓 课程免费

Full Stack LLM Bootcamp

面向工程师的 LLM 应用全栈开发课程，从提示到部署，贴近工业实践。

# 应用开发

📝 文章免费

Simon Willison's Weblog

Django 联合创始人的 AI 实验博客，大量 LLM 工程实践笔记，更新频繁干货多。

# 应用开发

🎓 课程免费

Hugging Face Agent 课程

系统讲解 AI Agent 构建原理与工具，涵盖 smolagents、LangGraph 等主流框架。

# Agent开发

📝 文章免费

大语言模型综述（中文版）

系统梳理大语言模型发展历程、技术原理与应用方向的中文综述文章，适合建立体系。

# 大模型基础

🎓 课程免费

Weights & Biases LLM 工程课程

W&B 出品的 LLM 应用课，覆盖评估、微调与实验追踪，附实操代码，免费注册可学。

# 应用开发

高级16 个资源

🎥 视频免费

Karpathy：从零构建 GPT（Neural Networks: Zero to Hero）

手把手从零用 PyTorch 实现神经网络到 Transformer，代码驱动，深入原理。

# 模型与微调

📄 文档免费

LangChain 官方文档

最流行的 LLM 应用开发框架，构建 RAG 与 Agent 的事实标准之一，Python/JS 双版本。

# 应用开发

📄 文档免费

MCP 模型上下文协议

连接 AI 与外部工具/数据的开放协议，理解新一代 Agent 生态的关键，附官方 SDK。

# Agent开发

🎓 课程免费

Hugging Face 课程

从 Transformer 到微调、扩散模型的系统课程，开源 AI 的入门殿堂。

# 模型与微调

👥 社区免费

r/LocalLLaMA 社区

本地部署与开源模型最活跃的 Reddit 社区，实战经验与第一手测评聚集地。

# 社区交流

📬 周报免费

DAIR.AI 周报

每周精选 AI 论文与进展，紧跟前沿的高质量 newsletter，由 Elvis Saravia 主理。

# 前沿追踪

📄 文档免费

LlamaIndex 官方文档

专为 RAG 和数据增强 LLM 应用设计的框架，适合构建知识库问答系统的开发者。

# RAG

🎓 课程免费

动手学深度学习（d2l.ai）

李沐等人编著的交互式深度学习教材，中英文均有，理论与代码并重，系统全面。

# 模型与微调

🎓 课程免费

斯坦福 CS224n：自然语言处理与深度学习

斯坦福顶级 NLP 课程，覆盖 Transformer、大模型等核心内容，有配套讲义和作业。

# 模型与微调

👥 社区免费

Latent Space 播客

专注 AI 工程师视角的英文播客，深入探讨 LLM 技术实现与行业趋势。

# 前沿追踪

📄 文档免费

RAG 技术大全

开源项目，系统整理各种检索增强生成技巧，附可运行代码，适合进阶实践。

# RAG

👥 社区免费

AI Alignment Forum

AI 安全与对齐方向最权威的学术讨论社区，适合关注 AI 安全与治理的研究者。

# 前沿追踪

📄 文档免费

微软 Semantic Kernel 文档

微软开源的企业级 AI 编排 SDK，适合在 .NET/Python/Java 中构建 Agent 应用。

# Agent开发

👥 社区免费

Papers With Code

汇聚机器学习论文与对应代码实现，便于追踪 SOTA 进展和复现经典工作。

# 前沿追踪

🎓 课程免费

OpenAI Spinning Up（强化学习入门）

OpenAI 出品的强化学习入门教程，适合想了解 RLHF 与 AI 对齐底层原理的学习者。

# 模型与微调

📝 文章免费

Lilian Weng 博客（lil'log）

OpenAI 前研究主管的个人博客，深度剖析 Transformer、Agent、扩散模型等核心架构。

# 模型与微调

关于学 AI 的常见问题

新手最常问的几个问题，答案直接来自本站的学习路径。

AI 新手应该从哪里开始学？

从「认识 AI」阶段开始：先选一个主力对话助手（ChatGPT、Claude 或豆包任选其一），用「角色 + 任务 + 约束 + 示例」的结构描述需求，在写邮件、做总结、查资料等低风险场景练手，建立对大模型能力边界的认知。

如何系统地学习 AI？

按三阶段进化路线走：第一阶段建立认知、学会和大模型有效沟通；第二阶段把多个 AI 工具串成工作流、沉淀提示词库、尝试自动化；第三阶段学习大模型 API 与提示工程进阶，搭建 RAG 或 Agent 应用并部署上线。每个阶段都配有精选资源。

学 AI 需要会编程吗？

前两个阶段不需要编程，只要会和 AI 对话、组合工具即可显著提效。到第三阶段「构建 AI 应用」才需要掌握 API 调用与基础开发，用向量库 + 检索增强搭建知识问答应用，并用 Vercel 或 Docker 部署。

什么是提示工程（Prompt Engineering）？

提示工程是设计与优化输入提示词、让大模型稳定产出高质量结果的方法。基础是用「角色 + 任务 + 约束 + 示例」的结构清晰描述需求，进阶则把高频任务沉淀成可复用的提示词模板，并结合上下文与思维链等技巧。

学习 AI 的资源都要付费吗？

不需要。本站精选了 42+ 学习资源，按新手、进阶、高级三个难度分级，覆盖课程、文档、视频、文章、社区与周报，绝大多数完全免费。