精选课程目录

Claude 101

13 节 · 约 2 小时 37 分钟

从第一次对话和有效提示开始，学习 Projects、Artifacts、Skills 与连接工具，把 Claude 用于日常工作。无需 AI 使用经验，部分动手功能需要付费方案。

学习内容免费；保存进度或领取该课提供的完成徽章需登录官方平台。Claude 订阅、API 与云服务的使用费用另计，以实际产品方案为准。

Introduction to Claude Cowork

14 节 · 约 2 小时 44 分钟

学习在 Cowork 中委派多步骤任务，设置工作区、提供上下文、推进任务循环，并用插件处理研究、文档和浏览器任务。

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Introduction to Claude Tag

11 节 · 约 2 小时 30 分钟

了解处于 beta 阶段的 Claude Tag，学习在团队 Slack 工作区中委派任务、引导和纠正 Claude，并建立团队协作习惯。

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Claude Code 101

12 节 · 约 1 小时 21 分钟

认识终端中的智能体编码工具，理解 Claude Code 的运行方式，并掌握完成真实开发任务的基础工作流。

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Claude Code in action

9 节 · 约 58 分钟

学习引导、配置、自动化和验证 Claude Code 的长时间任务，让较少人工介入的编码会话仍然保持可检查和可信。

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Introduction to agent skills

6 节 · 约 58 分钟

在 Claude Code 中创建、配置和共享 Skills，让可复用的 Markdown 指令应用到匹配任务；覆盖首个 Skill、团队分发与问题排查。

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Introduction to subagents

4 节 · 约 40 分钟

把复杂任务拆给并行 Claude 子代理，学习确定性的编排方式，建立任务分工与协调的基本思路。

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The AI-native SDLC playbook

14 节 · 约 1 小时 8 分钟

面向已在组织中使用 Claude Code 的工程、平台与安全负责人，用十二种实践改善软件生命周期中的工作。以阅读为主，无测验或完成徽章。

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Claude Platform 101

13 节 · 约 1 小时 23 分钟

为开发者建立 Claude Platform 的基础认识，从使用聊天界面或少量 API 调用出发，逐步进入平台开发。

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Building with the Claude API

67 节 · 约 9 小时 2 分钟

系统学习 API 请求、提示评测、工具调用、RAG、缓存、MCP、Agent 与生产工作流。需要 Python、JSON 基础和 Anthropic API key，实际 API 调用可能收费。

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Introduction to Model Context Protocol

10 节 · 约 1 小时 4 分钟

使用 Python SDK 从零构建 MCP 服务器与客户端，理解工具、资源和提示三种核心原语怎样连接 Claude 与外部服务。

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Model Context Protocol: Advanced topics

11 节 · 约 1 小时 21 分钟

在 MCP 基础上学习 sampling、notifications 与 roots，通过交互式演示理解各个协议流程。建议先学 MCP 入门。

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Claude with Amazon Bedrock

65 节 · 约 8 小时 3 分钟

在 Amazon Bedrock 中集成和部署 Claude，覆盖 API 实现、工具调用、RAG、Agent 与面向生产的 AWS 应用。云服务和模型使用费用另计。

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Claude with Google Cloud's Vertex AI

66 节 · 约 8 小时 41 分钟

通过 Google Cloud Vertex AI 使用 Claude，学习配置、提示、工具调用、RAG、Agent 与生产部署模式。实际云平台实践可能产生费用。

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Deploying Claude Enterprise with confidence: The five decisions that shape your rollout

14 节 · 约 2 小时 15 分钟

围绕组织与身份、访问、治理、支出和可见性五项决策，制定并记录组织的 Claude Enterprise 推广计划。

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AI Fluency: Framework and foundations

14 节 · 约 3 小时 53 分钟

通过 4D 框架建立 AI 协作能力：Delegation 委派、Description 描述、Discernment 判断与 Diligence 尽责，兼顾效率、伦理和安全。

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AI capabilities and limitations

13 节 · 约 3 小时 32 分钟

建立对大语言模型的准确认识，理解下一 token 预测、知识、工作记忆、可引导性与上下文限制，明确能力边界。

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AI Fluency for builders

9 节 · 约 2 小时 55 分钟

面向工程师、产品人员和创造者，把 4D 框架用于从问题定义到产品交付的全过程，学习验收测试、代码和体验判断，并对最终交付负责。

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AI Fluency for small businesses

8 节 · 约 3 小时 43 分钟

帮助小企业经营者与员工用 4D 框架处理研究、客户数据和运营任务，在业务实践中保留组织使命与价值。

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AI Fluency for students

5 节 · 约 2 小时 55 分钟

把 4D 框架应用到学习、职业规划和学生生活，通过负责任的 AI 协作支持学业发展。

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AI Fluency for nonprofits

9 节 · 约 4 小时 13 分钟

学习非营利工作中的研究、写作、数据分析与组织级 AI 应用，用 4D 框架支持使命与价值导向的协作。

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AI Fluency for educators

4 节 · 约 1 小时 18 分钟

面向教师、教学设计者与教育管理者，将 4D 框架应用于课程设计、学习材料和教学实践。

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AI Fluency for pK–12 educators

10 节 · 约 2 小时 45 分钟

与 Teach For America 合作，帮助学前至中小学教育者用 4D 框架支持学生学习，并保持教育使命和价值。

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AI Fluency for pK-12 Train the Trainer

4 节 · 约 48 分钟

为教育者提供基于 4D 框架的工作坊工具包，学习如何带领同事开展 AI 素养培训。

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Teaching AI Fluency

7 节 · 约 4 小时 36 分钟

帮助高校教师与教学设计者在教师主导的课堂中教授和评价 AI 素养，覆盖评估、作业设计与学科应用。

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AI Fluency for creative work

8 节 · 约 5 小时 11 分钟

帮助创意工作者在创作中有意识地判断何时和如何使用 AI，兼顾分析、创作意图与作品归属。

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Building effective human-agent teams (beta)

5 节 · 约 39 分钟

探索从个人使用 AI 转向多人协作的收益，为团队向人机协作模式转变做准备。官方课程目前标为 beta。

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Harvard CS2680: Modern AI Systems: Agents and System Optimizations

讲师：Juncheng Yang

2026 秋季 · 5 次作业 + 期末项目

哈佛现代 AI 系统课程，以同一个智能体贯穿应用与底层系统：从使用 Claude Code、实现 Agent Loop，到上下文、工具、多智能体、记忆、可靠性、评测和成本优化，再进入模型自托管、批处理、调度、KV-cache、前缀复用、量化与推测解码。要求 CS61、至少一门研究生级计算机系统课程，以及 Python/PyTorch 能力。

截至 2026-10-12，课表、已发布课件、阅读材料与前三次作业说明公开；第 4、5 次作业尚待发布。官网明确不为旁听者提供计算资源，模型服务与 GPU 实践需自行准备。

Pi School · 极简终端智能体实战

自定进度 · 15 节课程 · 11 个实作项目

面向想用 AI 在电脑上创造作品的人，只需基本命令行适应能力，无需编程基础。在本地终端中学习模型无关的 Pi：连接模型、读写文件、运行命令和管理会话，再通过 Skills、提示模板、MCP、Code mode 与 Extensions 扩展工作流；后半段也适合开发者深入实践。

社区课程采用 Apache 2.0，非 Pi 官方产品；Pi 由 Earendil 维护。课程免费且无需账号，所连接模型及第三方服务可能另行收费。

Claude 开发者实战 · claude.dev 中文导读

完整公开目录的站内中文导读、练习与自测，覆盖 Agent 工具、Skills、Mods、上下文、评测和工程优化，并支持观看官方精选视频。本站内容独立编写，不是官方课程或全文翻译。

英文原文与源码由官方提供；实践使用 Claude 产品可能需要订阅或 API 费用。

Build with Andrew

讲师：Andrew Ng（吴恩达）

约 1 小时 · 5 节视频

2026 年 1 月推出的零基础 AI 应用实作课。用自然语言构建生日祝福生成器、小游戏等网页应用，再逐步调整界面、增加功能和排查问题；适合从未写过代码的人。

视频可免费旁听；评分作业、项目工具与证书需 Pro，具体权益以官方为准。

Agentic AI

讲师：Andrew Ng（吴恩达）

约 7 小时 45 分钟 · 31 节视频

2025 年 10 月推出的系统化 Agent 工程课程。从 Python 实现反思、工具调用、规划与多智能体工作流，学习任务拆解、评测、错误分析和生产优化；适合已有 Python 基础的学习者。

视频可免费旁听；评分作业与证书需 Pro，具体权益以官方为准。

Building AI Assistants with On-Device Memory

讲师：Dylan Couzon（Qdrant）

2026 年 9 月 23 日发布。构建能在设备本地存储、检索、筛选和遗忘经历的 AI 助手，扩展到文本、语音与图像记忆，并通过少量照片识别新对象；适合想实践端侧记忆与多模态检索的开发者。

官方提供免费学习入口；AI coding lab、测验及其他高级功能的访问条件以官方为准。

Building Adaptive AI Agents

讲师：Nacho Martínez、Casius Lee（Oracle）

约 1 小时 3 分钟 · 7 节视频

2026 年 8 月 26 日发布。让 Agent 从执行记录中提炼经人工确认的可复用技能，用代码知识图谱检索项目上下文，并判断何时需要模型微调；适合已有 Python 基础、希望改进编码 Agent 的开发者。

视频可免费旁听；测验、项目等高级学习功能需 Pro，具体权益以官方为准。

AI Native 研发范式实践手册

以真实业务案例理解 AI 原生研发，学习企业级 Agent Harness、知识库、MCP / Skill / CLI、运行环境、安全与可观测性。适合已有开发基础、希望将 Agent 落地到研发流程的学习者；可免费在线阅读并下载 PDF。

ChatGPT Prompt Engineering for Developers

由吴恩达与 OpenAI 联合打造的经典入门课。系统讲解 Prompt 构建的核心原则，涵盖摘要、推断、转换、扩写等实用场景。

AI Prompting for Everyone

讲师：Andrew Ng（吴恩达）

约 3 小时 4 分钟 · 21 节视频

2026 年新课，面向所有人。学习 AI 搜索与深度研究、上下文组织、头脑风暴、写作与批判反馈，并用 AI 处理图片、分析数据和搭建简单应用；无需编程基础。

视频可免费旁听；交互练习、评分作业与证书需 Pro，具体权益以官方为准。

LangChain for LLM Application Development

LangChain 框架官方入门课。涵盖 Prompt、Memory、Chain、Agent 等核心模块，学完即可构建 LLM 应用。

How Transformer LLMs Work

由《The Illustrated Transformer》作者主讲，用可视化方式深入理解 Transformer 架构。

Attention in Transformers: Concepts and Code in PyTorch

由 StatQuest 主讲，从概念到代码，用 PyTorch 实现注意力机制，真正掌握 Transformer 的工作原理。

Multi AI Agent Systems with crewAI

用自然语言设计 AI Agent 团队，通过多智能体协作自动化复杂业务工作流。

Building Agentic RAG with LlamaIndex

用 LlamaIndex 构建能自主导航和分析数据的 Agentic RAG 系统，实现智能文档问答。

Evaluating AI Agents

学习如何对 AI Agent 进行系统化评估和改进，掌握可观测性与评估框架。

LLMOps

学习 LLMOps 最佳实践，掌握 LLM 微调和部署的自动化流程设计。

Building RAG Agents with LLMs

深入讲解如何将 RAG 与 Agent 技术结合，构建能主动检索、推理和回答问题的智能体系统。

Retrieval Augmented Generation (RAG)

全面掌握生产级 RAG 应用开发，涵盖向量检索、分块策略、重排序和 RAG 评估体系。

Knowledge Graphs for RAG

学习用知识图谱增强 RAG 应用，使用 Neo4j 构建结构化知识检索，提升回答准确性。

AI Agents in LangGraph

使用 LangGraph 构建有状态的 AI Agent，学习工具调用和人机协同能力。

Agent Memory: Building Memory-Aware Agents

构建 Agent 记忆系统，让 LLM 跨会话存储和精炼知识，升级为能不断学习的智能体。

A2A: The Agent2Agent Protocol

学习 A2A 开放协议，实现跨框架的 Agent 间通信与协作。

MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic

学习 Model Context Protocol（MCP）构建能访问工具和数据的 AI 应用。

Building Code Agents with smolagents

使用 smolagents 框架构建能编写和执行代码完成复杂任务的 Agent。

Finetuning Large Language Models

掌握何时用微调而非 Prompting，如何选择模型、准备数据、训练与评估全流程。

Transformers in Practice

超越使用 LLM，真正理解 Transformer 内部机制，培养分析模型行为的直觉。

Build and Train an LLM with JAX

使用 JAX（Gemini 背后的框架）从零构建并训练一个 2000 万参数的 LLM。

Fine-tuning & RL for LLMs: Intro to Post-training

学习 SFT、DPO、RLHF 等后训练方法，用微调和强化学习提升模型推理能力。

Practical Deep Learning for Coders

Jeremy Howard 主讲的「自顶向下」深度学习课程，被 Google 研究总监力荐，覆盖 CV、NLP 和表格数据。

From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion

30+ 小时进阶课程，从深度学习底层原理推导到 Stable Diffusion 模型。

Hugging Face NLP Course

官方出品，覆盖 Transformers、Datasets、Tokenizers 的完整使用和微调实战。

Hugging Face AI Agents Course

官方 AI Agent 课程，涵盖 smolagents、LlamaIndex、LangGraph 三大框架，可获结课证书。

Hugging Face Computer Vision Course

涵盖图像分类、目标检测、图像生成和多模态理解，使用 HF 生态预训练模型实战。

Machine Learning Crash Course

Google 出品的 ML 速成课，包含动画视频和交互可视化，涵盖回归、神经网络和 LLM 入门。

Introduction to Generative AI

Google Cloud 出品的生成式 AI 入门短课，介绍基本概念、工作原理与典型应用场景。

Build a Large Language Model (From Scratch)

从零用 PyTorch 实现 GPT：分词、注意力、预训练到指令微调，7 章完整走通 LLM 构建全流程。GitHub 96K⭐。

ML for Beginners — 12 周机器学习课程

微软出品的 26 课经典 ML 课程，含 52 个测验，涵盖回归、分类、聚类、NLP、时间序列，附中文翻译。GitHub 86K⭐。

AI for Beginners — 24 课 AI 入门

微软 24 课 AI 课程体系，涵盖神经网络、NLP、CV、强化学习和 AI 伦理，PyTorch + TensorFlow 双框架实战。GitHub 36K⭐。

Annotated Deep Learning Paper Implementations

60+ 深度学习论文的逐行注释实现：Transformer、ViT、GAN、PPO 等，每行代码都有详细解释。GitHub 67K⭐。

Made With ML — 端到端生产级 ML

从设计到部署的完整生产 ML 课程，涵盖 MLOps 最佳实践，使用 Ray、FastAPI、MLflow，40K+ 学习者。GitHub 48K⭐。

AI Agents for Beginners — 12 课智能体入门

微软出品的 12 课 AI Agent 课程，涵盖设计模式、工具使用和多智能体协作，含中文翻译。GitHub 15K⭐。

MLOps Zoomcamp — 免费 MLOps 实战课

9 周免费 MLOps 课程：MLflow 实验追踪、Prefect 编排、Prometheus 监控、CI/CD 和 Terraform IaC。GitHub 15K⭐。

LLM Zoomcamp — 免费 LLM 应用开发课

10 周免费课程：构建 RAG 应用、向量搜索、Embedding、Agentic RAG、评估和监控全流程。GitHub 6K⭐。

NLP Tutorial — PyTorch 实现经典 NLP 模型

用 PyTorch 简洁实现 NLP 经典模型：Word2Vec、TextCNN、Seq2Seq、Attention、Transformer、BERT，每个模型不超过 100 行代码。GitHub 15K⭐。

Stanford CS229: Machine Learning

Andrew Ng 的经典 ML 课程，涵盖监督学习、无监督学习、SVM、决策树、神经网络和强化学习基础。斯坦福旗舰课程。

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning

斯坦福权威 NLP 课程，涵盖依存句法分析、RNN、Transformer、BERT/GPT 预训练、问答系统和 LLM 前沿。2024 年最新版。

Stanford CS329A: Self-Improving AI Agents

研究能在交互中持续改进的 AI Agent：验证器、推理时计算、搜索与强化学习，并延伸到工具、记忆、规划和智能体评测。课程表与论文阅读公开。

Stanford CS329Z: Engineering AI Agents

从 RAG、工具调用和 Agent Loop 出发，逐步构建复合 AI 系统与自主 Agent，系统覆盖记忆、多智能体、评测、安全和 Coding Agent。

Stanford CS146S: The Modern Software Developer

面向 AI 原生软件开发，讲解 MCP、Agent Skills、规格驱动开发、循环工程与软件工厂，训练人定义意图、Agent 协同执行的新工作方式。

MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning

MIT 深度学习速成课，涵盖 DNN、CNN、RNN、生成模型、LLM 和扩散模型，每年 1 月更新，2025 版已上线。

MIT MAS.S60 / 6.S985: Modeling Multimodal AI

MIT 2026 春季多模态 AI 课程，从表示、融合与对齐，推进到多模态大模型、生成、推理、交互式 Agent 和自我进化；官网持续公开课件与视频。

MIT 6.5940: TinyML and Efficient AI Computing

韩松主讲，从剪枝、量化、NAS 与知识蒸馏，到 TinyML、LLM 部署、扩散加速与高效训练。中文导览整理四章课程地图、公开课件与视频，以及 5 个 Lab 的自学路线。

CMU 11-768: AI Agents

OpenHands 作者 Graham Neubig 与 Daniel Fried 主讲，从 Agent Harness、工具、上下文、记忆和规划，到评测、SFT/RL 训练、安全与人机交互。

Stanford CS336: Language Modeling from Scratch

从数据清洗、Transformer 架构、训练与评估到部署，完整实现语言模型。适合已有 Python、深度学习和系统优化基础的学习者。

Stanford CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques

用统一的数学框架系统学习机器学习、搜索、MDP、博弈、贝叶斯网络与逻辑，并配套课程讲义、编程作业和可执行讲义。

3Blue1Brown — 神经网络可视化系列

全网最美的神经网络可视化讲解：梯度下降、反向传播、注意力机制，用动画直观理解深度学习本质。7M+ 订阅。

李宏毅机器学习 2023

华语 AI 教育标杆。涵盖深度学习、CNN、Self-Attention、Transformer、GAN、扩散模型、强化学习，每年更新。数百万播放量。

李宏毅生成式 AI 导论 2024

专注大语言模型时代的华语课程：ChatGPT 原理、提示工程、AI Agent、多模态 AI，2024 最新版。

跟李沐学 AI — 动手学深度学习

前 AWS 首席科学家李沐讲解《动手学深度学习》，代码+数学+直觉三位一体，全球 500+ 大学采用教材。

Full Stack LLM Bootcamp

端到端 LLM 应用开发训练营：LLM 基础、Prompt 工程、LLMOps、RAG、工具调用和 Agent，面向开发者实战。

Stanford CS25: Transformers United V4

Transformer 前沿研讨课，DeepMind/OpenAI/Google 业界专家主讲：GPT 系列、Vision Transformer、Scaling Laws、可解释性。

AI Engineering from Scratch — 从零开始 AI 工程

20 阶段、473 节课的完整 AI 工程课程体系。从开发环境搭建、数学基础，到深度学习、NLP、LLM、RAG、Agent、MLOps 全链路覆盖。开源免费，MIT 协议。