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免费 AI 课程汇总:国内可访问的公开资源

我们正处在技术和应用的奇点——AI 能力已经足够强大,顶级高校和公开课作者也在把知识免费开放给所有人。这里筛选的全部来源国内均可直接访问,不需要额外的网络环境。零基础从学堂在线、李宏毅机器学习开始;想懂原理看 Stanford、MIT 公开课与邱锡鹏、王树森的中文教材;想动手练用 fast.ai、NVIDIA DLI 和李沐的动手学深度学习,学完还能拿证书。

最近更新:2026-09-13 · 作者:UsefulAI

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大厂免费 AI 课程,跟着学就对了

我们正处在技术和应用的奇点——AI 的能力已经足够强大,而大厂们正在把知识免费开放给所有人。这本身就在说明:这个时代不一样了。

图解 09 三条免费学习路径:按你现在的位置选,不要贪多 学生 / 转型工程师
三条免费 AI 学习路径:零基础上手、理解原理、动手实战 零基础从学堂在线、李宏毅机器学习、Microsoft AI 基础开始;想懂原理看 Stanford CS224n、MIT 6.S191、CS231n;想动手练用 fast.ai、NVIDIA DLI 与李沐动手学深度学习,国内均可直接访问。三条路径都免费,建议一次只走一条并完整做完作业。 路径 A · 先会用 零基础 / 非技术背景 学堂在线 MOOC 李宏毅机器学习 Microsoft AI 基础 产出:能把 AI 用进日常工作 路径 B · 想懂原理 有数理基础 / 想读论文 Stanford CS224n(NLP) MIT 6.S191(深度学习) CS231n(计算机视觉) 产出:看得懂前沿论文在讲什么 路径 C · 直接动手 会写代码 / 想快速转型 fast.ai(先做再懂) NVIDIA DLI(真 GPU) 李沐·动手学深度学习 产出:跑通训练与部署,可拿证书 一次只走一条,并且把作业做完 —— 三条都开、一条都没做完,是最常见的失败方式。
这些课程全都免费、且国内均可直接打开,所以真正的稀缺资源是你的注意力。按现在的位置选一条:只想会用走 A,想读懂论文走 B,想尽快转型走 C。三条路径的产出不同,但失败方式是同一个——同时开三条、一条都没做完。先把一条走完,再决定下一步。

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李宏毅机器学习

强烈推荐

台湾大学李宏毅老师的机器学习与生成式 AI 课程,讲解清晰、案例贴近实际,B 站有完整搬运,国内访问零障碍——是我首推的中文学习起点。

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李沐·动手学深度学习

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亚马逊资深科学家李沐主讲,配套开源教材《动手学深度学习》,代码可直接跑,B 站视频完整免费,中文社区活跃。

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学堂在线

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清华大学发起的中文慕课平台,汇集国内外高校的人工智能、机器学习课程,注册即用,适合想要系统学习的人。

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Microsoft

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体系最完整的 AI 学习平台。从 AI 基础到 Copilot 应用,按角色定制学习路径。

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DeepLearning.AI

进阶

Andrew Ng(吴恩达)创办。深度学习的黄金课程,如果你想理解 AI 的底层原理。

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邱锡鹏《神经网络与深度学习》

进阶

复旦大学邱锡鹏教授的开源教材与配套课程,中文原创、体系完整,覆盖从基础理论到 Transformer 的全部内容。

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Stanford 公开课

进阶

斯坦福最热门的 AI 课程,视频和作业全部免费公开,想深入理解 AI 底层原理必看。

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MIT 6.S191

进阶

MIT 深度学习入门课,2026 新版已上线。一周时间建立对神经网络的完整认知,节奏紧凑、讲解清晰。

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fast.ai

实战

「先动手再懂原理」的实战派课程。会写一点 Python 就能上手,从零到训练自己的模型只需几小时。

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NVIDIA DLI

实战

GPU 计算巨头的免费实验课,在真实云 GPU 上动手训练模型,学完还能拿证书。

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王树森·深度强化学习

进阶

前亚马逊科学家王树森的深度强化学习公开课,覆盖价值学习、策略学习、Actor-Critic 到 AlphaGo,讲义与视频均为中文、B 站可直接看。

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📋 三句话总结

  • 零基础入门——学堂在线、李宏毅机器学习、Microsoft AI 基础不需要编程背景,跟着做就行,国内均可直接访问
  • 想懂原理——Stanford、MIT 顶级公开课,加上邱锡鹏、王树森的中文开源教材,深度学习 / 强化学习一次覆盖
  • 想动手练——fast.ai、NVIDIA DLI 和李沐的动手学深度学习让你在真实环境里训练模型,学完还能拿证书

常见问题

零基础学 AI,应该先看哪个免费课程?

推荐从李宏毅的机器学习课程开始,B 站有完整搬运、国内访问零障碍,从基础理论到生成式 AI 都覆盖了。学堂在线和 Microsoft AI 基础也适合非技术背景,跟着做就能建立基础认知。

想深入理解 AI 底层原理,该看什么课?

需要一定数理基础的话,Stanford CS224n(NLP)、CS231n(计算机视觉)和 MIT 6.S191(深度学习)是公认的顶级免费公开课,视频和作业全部开放;中文资料可以搭配邱锡鹏的《神经网络与深度学习》和王树森的深度强化学习课程,原理讲得同样扎实。

为什么免费课程都学了,还是不会用 AI?

这是本站观察到的「第三章定律」:按目录顺序刷课的人,绝大多数停在第三章,因为资源从来不是瓶颈,真实任务才是。正确的做法是反过来——先挑一件本周要交付的真实工作任务,拿 AI 去做,卡住了再回去查对应的课程内容。