Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习专项课程，零基础友好，涵盖监督/无监督学习与神经网络基础。
吴恩达创办的 AI 学习平台，提供短课程（如 ChatGPT Prompt 工程、Transformer 等），多数免费。
实用主义深度学习课程，自下而上从代码入手，强调『先用起来』，适合有编程基础者。
斯坦福经典机器学习公开课，数学推导严谨，适合想打牢理论基础的学习者。
卷积神经网络与计算机视觉专项课程，图像领域必看，含完整讲义与作业。
深度学习视角下的 NLP 课程，覆盖词向量、RNN/Transformer 与 LLM 基础。
MIT 官方深度学习入门课，每年更新，含 PyTorch 实践与生成模型、强化学习等前沿专题。
谷歌出品的机器学习速成课，含 TensorFlow 练习，适合快速建立直觉。
Kaggle 的微型实战课程（Pandas、CV、NLP、RL），边学边在平台练手。
台湾大学李宏毅教授的课程，中文讲解清晰、内容前沿（含生成式模型、LLM），B 站有字幕版。
PyTorch 官方 Tutorials，从张量基础到训练部署，代码示例可直接运行。
Google 深度学习框架文档与 Keras 高阶 API 教程，生态成熟、部署友好。
Transformer / NLP 首选社区，提供课程、模型库与管线示例，LLM 应用必逛。
构建 LLM 应用的主流框架，文档含 RAG、Agent、记忆等大量可复制示例。
面向 RAG 的数据框架，连接私有数据与 LLM，文档含索引、查询与评估指南。
经典机器学习（非深度学习）Python 库，文档含算法说明、示例与 API 参考。
GitHub 上的实战配方集，覆盖嵌入、RAG、函数调用、评测等 LLM 集成场景。
Google 的高性能数值计算与自动微分库，适合研究型、大规模训练场景。
Goodfellow 等著，深度学习领域权威教材，官网提供完整免费 PDF。
李沐等著，交互式可运行教材，含 PyTorch / MXNet 代码，中文版完整。
复旦邱锡鹏教授教材，系统讲解深度学习理论与推导，提供免费在线版。
《An Introduction to Statistical Learning》含 R/Python 实验，机器学习统计基础经典。
François Chollet 著，Keras 作者写就，适合用 Keras 入门深度学习（需购买纸/电书）。
康奈尔维护的预印本平台，AI 论文首发地，每日更新大量最新研究。
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Grant Sanderson 的可视化数学科普，神经网络、线性代数系列极适合建立直觉。
前 Tesla AI 总监，『Zero to Hero』神经网络系列与 LLM 讲解深入浅出。
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