AI/ML 教程1166 / 844 个项目
AI/ML 教程排行榜，收录 GitHub 上最热门的人工智能和机器学习教程项目，涵盖深度学习、NLP 和计算机视觉。
逐步从零开始用PyTorch实现类ChatGPT的大语言模型
12周，26节课，52个测验，面向所有人的经典机器学习。
cs-video-courses（⭐82.3K），是 学习与资源 领域的代表性开源项目，使用 AI 构建，专注 algorithms 方向，涵盖 bioinformatics 能力，已成为该领域的标杆级项目，适合 open_source 场景下的 AI 开发需求。
学习大型语言模型（LLMs）的课程，包含路线图和Colab笔记本。
《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。
awesome-scalability（⭐72.3K），是 学习与资源 领域的代表性开源项目，使用 AI 构建，专注 architecture 方向，涵盖 awesome 能力，已成为该领域的标杆级项目，适合 open_source 场景下的 AI 开发需求。
30天Python编程挑战是一个逐步指南，在30天内学习Python编程语言。这个挑战可能需要超过100天。按照自己的节奏进行。这些视频也可能有帮助：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw
🧑🏫 60+个深度学习论文的实现/教程，附带并排笔记📝；包括transformer（原始、xl、switch、feedback、vit等）、优化器（adam、adabelief、sophia等）、GAN（cyclegan、stylegan2等）、🎮强化学习（ppo、dqn）、capsnet、蒸馏等🧠
100天机器学习编码
学习如何开发、部署和迭代生产级机器学习应用。
学习它。构建它。为他人交付它。
面向所有渴望学习深度学习技术的人的论文阅读路线图。
吴恩达老师的机器学习课程个人笔记
关于 LLM、RAG 和真实世界 AI 代理应用的深入教程。
10 周，20 课，面向所有人的数据科学！
500 个 AI、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理项目及代码。
用C++实现的各种数学、机器学习、计算机科学和物理算法集合，用于教育目的。
深度学习经典、新论文逐段精读
面向深度学习研究人员的PyTorch教程
从零开始的机器学习。使用纯 NumPy 实现的机器学习模型和算法，注重可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。
2022 年成为人工智能专家的路线图
:memo: 一个优秀的数据科学仓库，用于学习和解决实际问题。
精心整理的深度学习教程、项目和社区列表。
又名“黑客的贝叶斯方法”：贝叶斯方法 + 概率编程入门，以计算/理解优先、数学其次的视角。全部使用纯 Python ;)
用于图像处理的深度学习，包括分类和目标检测等。
被引用最多的深度学习论文
南瓜书：《机器学习》（西瓜书）公式详解
⛔️ 已弃用 – 请参见 https://github.com/ageron/handson-ml3 或 handson-mlp。
借助量子力学思想，从单个示例生成位图和瓦片地图
🤖 流行机器学习算法的 Python 示例，包含交互式 Jupyter 演示和数学解释
🏆 一份排名列表，展示优秀的机器学习 Python 库。每周更新。
50 多个生成式 AI 智能体技术的教程和实现，从基础对话机器人到复杂的多智能体系统。
✅（已完结）超级全面的 深度学习 笔记【土堆 Pytorch】【李沐 动手学深度学习】【吴恩达 深度学习】【大飞 大模型Agent】
学习 OpenCV：C++ 和 Python 示例
跟踪自然语言处理（NLP）进展的仓库，包括数据集和最常见 NLP 任务的当前最先进技术。
CVPR 2026 论文和开源项目合集
用C语言实现的数学、机器学习、计算机科学、物理等领域的各种算法集合，用于教育目的。
100-Days-Of-ML-Code中文版
推荐系统最佳实践
pytorch handbook是一本开源的书籍，目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
精选的开源库列表，用于部署、监控、版本管理和扩展机器学习
《机器学习交易》第三版的代码——从数据源到实时执行。
斯坦福CS 229机器学习的VIP速查表
Unity机器学习代理工具包（ML-Agents）是一个开源项目，使游戏和模拟能够作为环境，通过深度强化学习和模仿学习训练智能代理。
本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
邱锡鹏《神经网络与深度学习》（蒲公英书）理论书 v2 与通识版
:book: 自然语言处理（NLP）资源精选列表
《从零到精通学习 PyTorch 深度学习》课程材料。
程序员鱼皮的 AI 资源大全 + Vibe Coding 零基础教程，分享 OpenClaw 保姆级教程、大模型玩法（DeepSeek / GPT / Gemini / Claude / GLM）、最新 AI 资讯、Prompt 提示词大全、AI 知识百科（Agent Skills / RAG / MCP / A2A）、AI 编程教程（Harness Engineering）、AI 工具用法（Cursor / Claude Code / TRAE / Codex / Copilot）、AI 开发框架教程（Spring AI / LangChain）、AI 产品变现指南，帮你快速掌握 AI 技术，走在时代前沿。本项目为开源文档 aiguide，已升级为鱼皮 AI 导航网站
机器学习和深度学习教程、文章及其他资源
此项目是机器学习、深度学习、NLP 面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
深度学习入门教程，优秀文章，Deep Learning Tutorial
🎨 ML Visuals 包含可重复使用和自定义的图表和模板，以改进您的科学写作。
📺 发现 YouTube 上最新的机器学习/AI 课程。
《李宏毅深度学习教程》（李宏毅老师推荐👍，苹果书🍎），PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
GitHub 上 PyTorch 相关内容的综合列表，例如不同模型、实现、辅助库、教程等。
机器学习，用 numpy 实现
:satellite: 简单且即用型的 TensorFlow 教程
牛津大学深度自然语言处理 2017 课程
精选的人工智能（AI）课程、书籍、视频讲座和论文列表。
深度学习和机器学习研究人员必备的速查表 https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-learning-and-deep-learning-researchers-efb6a8ebd2e5
机器学习、深度学习、PostgreSQL、分布式系统、Node.Js、Golang
来自 DataTalks.Club 的免费 MLOps 课程
您的数据科学电子学习新导师
最先进的深度学习脚本，按模型组织——易于训练和部署，在企业级基础设施上具有可复现的准确性和性能
精选的大数据框架、资源及其他优秀内容列表
迁移学习/领域自适应/领域泛化/多任务学习等。论文、代码、数据集、应用、教程。-迁移学习
MLOps参考资料的精选列表。
loralib的代码，实现了“LoRA：大型语言模型的低秩适应”。
Stable Baselines的PyTorch版本，强化学习算法的可靠实现。
人工智能学习路线图，整理近200个实战案例与项目，免费提供配套教材，零基础入门，就业实战！包括：Python，数学，机器学习，数据分析，深度学习，计算机视觉，自然语言处理，PyTorch tensorflow machine-learning,deep-learning data-analysis data-mining mathematics data-science artificial-intelligence python tensorflow tensorflow2 caffe keras pytorch algorithm numpy pandas matplotlib seaborn nlp cv等热门领域
机器学习相关教程
PyTorch tutorials and fun projects including neural talk, neural style, poem writing, anime generation (《深度学习框架PyTorch：入门与实战》)
来自 FAANG、Snapchat、LinkedIn 的机器学习面试。我收到了 Snapchat、Coupang、Stitchfix 等公司的录用通知。博客：mlengineer.io。
🔥每周重点推荐顶级机器学习论文。
《Python 机器学习（第1版）》书籍代码仓库和信息资源
The Incredible PyTorch: 精选的 PyTorch 教程、论文、项目、社区等列表。
cvpr2024/cvpr2023/cvpr2022/cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017 论文/代码/解读/直播合集，极市团队整理
扩散模型的资源和论文集合
Python 开源项目之「自学编程之路」，保姆级教程：AI实验室、宝藏视频、数据结构、学习指南、机器学习实战、深度学习实战、网络爬虫、大厂面经、程序人生、资源分享。
DALL-E 2（OpenAI 更新的文本到图像合成神经网络）的 Pytorch 实现
机器学习算法实现的简洁示例
fast.ai 计算线性代数课程的免费在线 Jupyter 笔记本教科书
开放机器学习课程
一本关于机器学习系统设计的小册子，包含练习。注意：这不是《设计机器学习系统》一书的仓库，该书仓库为 `dmls-book`
麻省理工学院深度学习相关课程的教程、作业和竞赛。
此仓库包含斯坦福大学课程“用于深度学习研究的TensorFlow”的代码示例。
:zap:机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归
用于卫星和航空影像的深度学习技术
高质量单文件实现的深度强化学习算法，具有研究友好特性（PPO、DQN、C51、DDPG、TD3、SAC、PPG）
数据科学面试问题和答案
用于时间序列机器学习的统一框架
利用深度神经网络将你的涂鸦变成精美艺术品，从照片生成无缝纹理，将风格从一张图像迁移到另一张，执行基于示例的超分辨率，等等！（语义风格迁移的实现。）
关于最先进计算机视觉模型和技术的教程集合。探索从ResNet等基础架构到RF-DETR、YOLO11、SAM 3和Qwen3-VL等前沿模型的一切。
简单的强化学习教程，莫烦Python中文AI教学
异常检测相关书籍、论文、视频和工具箱。2025年底更新了LLM和VLM相关作品！
带有YouTube视频的TensorFlow教程
机器学习、NLP、视觉、推荐系统项目创意精选列表
:octocat: 网络安全的机器学习
机器学习示例和教程集合。
深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）
MIT 6.S191 的实验室材料：深度学习导论
Vowpal Wabbit 是一个机器学习系统，通过在线、哈希、allreduce、缩减、learning2search、主动和交互式学习等技术推动机器学习的前沿。
本仓库旨在作为机器学习/AI技术面试指南
TensorFlow 教程和最佳实践。
学习机器学习与深度学习的资源
快速轻松构建神经网络，莫烦Python中文教学
Google文本到图像神经网络Imagen的Pytorch实现
Trax — 清晰代码与速度的深度学习
星际争霸II学习环境
告别枯燥，致力于打造 Python 实用小例子，更多Python良心教程见 https://ai-jupyter.com
连接机器学习中许多最重要概念、学习方法和工具使用的路线图。
Machine Learning Yearning 中文版 - 《机器学习训练秘籍》 - Andrew Ng 著
包含斯坦福大学和Deeplearning.ai在Coursera上的机器学习专项课程（2022年，Andrew NG教授）的解决方案和笔记
Book_3_《数学要素》 | 鸢尾花书：从加减乘除到机器学习；上架；欢迎继续纠错，纠错多的同学还会有赠书！
基于handong1587 github的精彩目标检测：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
生成模型集合，例如Pytorch和Tensorflow中的GAN、VAE。
跨行业应用机器学习和数据科学笔记本与库的精选列表（由@firmai整理）
成为一名顶尖的AI/ML研究工程师。
推荐系统入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/fun-rec/
《Python机器学习（第2版）》书籍代码仓库和信息资源
Kevin Murphy《概率机器学习》一书的Python代码
:speech_balloon: Python机器学习课程：
我正在学习的内容日志
AI实战-practicalAI 中文版
多模态机器学习研究主题的阅读清单
使用深度强化学习（Deep Q-learning）破解Flappy Bird。
记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
我的数据分析和机器学习项目的教学材料、代码和数据仓库。
Zero to Mastery 机器学习和数据科学课程的所有课程材料。
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与应用于源代码的机器学习（MLonCode）相关的酷链接和研究论文
包含代码的生成对抗网络优秀论文列表
野外强化学习课程
论文“Informer”的GitHub仓库，已被AAAI 2021接收。
RSTutorials：推荐系统必读论文精选列表。
该仓库是人工智能（AI）相关课程和资源的精选链接集合。
自然语言处理最佳实践与示例
精选的自监督方法列表
🔬 一份精选的金融市场中优秀 LLM 和深度学习策略及工具列表。
TensorFlow 2.x版本的教程和示例，包括CNN、RNN、GAN、自动编码器、FasterRCNN、GPT、BERT示例等。TF 2.0版入门实例代码，实战教程。
TensorFlow文档
一份思维导图，总结了从数据分析到深度学习的机器学习概念。
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Tensorflow 机器学习食谱的代码。
本仓库包含一份精心整理的提示工程资源，重点关注生成式预训练Transformer（GPT）、ChatGPT、PaLM等模型。
书籍 PRML 中机器学习算法的 Matlab 代码。
一份基于项目的学习教程精选列表。
AI算法岗求职攻略（涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料）
2027 年 AI/ML 实习及应届毕业生职位列表，每日更新。
:alarm_clock: AI会议截止日期倒计时
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使用免费资源从零开始学习AI和LLM
精选的人工智能顶级工具列表
T81-558：Keras - 深度神经网络应用 @华盛顿大学圣路易斯分校
Claude Code + OpenClaw + Codex 中文教程 | 39篇完整教程 + 1张速查卡 | 80万+内容量 | 1500+实操示例 | AI Coding / Agent 三线学习路径
最新深度学习纳米学位项目的练习和项目 https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101
一份有用的5页机器学习速查表，用于协助考试复习、面试准备以及介于两者之间的任何场景。
《使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习》的代码仓库。
一份完整指南，帮助您在2026年从零基础开始并提升机器学习（ML）、人工智能（AI）技能，同时保持与最新新闻和最先进技术的同步！
:sunglasses: 一份精选的Awesome MLOps工具列表。
本仓库是学习数据科学的免费资源合集。
机器学习和基于神经网络的图像分类的绝对初学者指南
一份全面的Vision Transformer/Attention论文列表，包括论文、代码和相关网站
《Python机器学习（第3版）》书籍代码仓库
一个全面的机器学习仓库，包含30多个关于不同概念、算法和技术的笔记本。
此仓库包含 Hugging Face 深度强化学习课程。
Telegram 群组、频道和机器人列表 // 有趣的 Telegram 群组、频道和机器人列表 // 程序员聊天列表
course.fast.ai 第三版
机器学习与智能体AI资源、实践与研究
从零开始逐步在PyTorch中实现一个推理LLM。
我相信，本书主要面向的研究生和求职者会从中受益；同时，我也希望即使是最有经验的研究人员也能发现它的魅力。
《机器学习系统：设计与实现》（V2即将推出）
机器学习基础：线性代数、微积分、统计学与计算机科学
一个深入的机器学习教程，从头开始向读者介绍完整的机器学习流程。
在cifar100上练习（ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext, ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network, SENet, WideResNet）
【干货】史上最全的PyTorch学习资源汇总
数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统竞赛知识、代码、思路
60天学习深度强化学习！讲座与Python代码。强化学习+深度学习。
数据科学/机器学习面试准备的速查表、书籍、问题和作品集合集。
ML.NET 示例，ML.NET 是一个面向 .NET 的开源跨平台机器学习框架。
精选的 Jupyter 项目、库和资源列表
DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 等的 PyTorch 实现。
:satellite: 关于深度学习你需要知道的一切 - 入门指南
即插即用的思维树实现：使用大语言模型进行深思熟虑的问题求解，将模型推理能力提升至少70%
《大语言模型》作者：赵鑫，李军毅，周昆，唐天一，文继荣
精选的大语言模型、AI绘画等教程与资源。
为初学者提供 AI/ML 学习路线图和免费资源。
基于 AlphaZero 的干净实现，适用于任何框架中的任何游戏 + 教程 + 黑白棋/五子棋/井字棋/四子棋等
:earth_americas: TensorFlow 简单易用的教程
该项目是我们在 CVPR2019 论文《用于人体姿态估计的深度高分辨率表示学习》的官方实现
精选的最佳真正开源AI项目、模型、工具和基础设施列表。每日更新。
《Machine Learning with TensorFlow》的配套源代码。请参考书籍获取逐步解释。
包含机器学习和深度学习示例的 Python 笔记本，使用 Azure Machine Learning Python SDK | Microsoft
精选的基于人类反馈的强化学习资源列表（持续更新）
基础机器学习算法的纯 Python 实现
《统计学习导论》（James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013）：Python代码
计算广告学论文
精选的优秀数据标注工具列表
本项目复现了《动手学深度学习》（https://d2l.ai/）一书，将代码从MXNet适配到PyTorch。
数据来源：GitHub API · 人工精选 · 实时同步