AI 课程和视频，分五步
由 AI 公司、大学和教育者制作的课程和视频，分五步，从基础知识到 AI 的内部原理。我们只提供链接，从不复制内容；只有在你点击播放时，视频才会从 YouTube 播放。费用、时长和难度取自各课程页面，并附上我们的核实日期。
大多数课程和视频是英文的。
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基础入门
AI 是什么，它能做什么、不能做什么，以及你的第一次对话。
观看 · 8 个视频
展示如何通过打字或说话向 ChatGPT 提出第一个问题，阅读回答，再追问让它讲得更简单，并提醒你重要建议要再核实一遍。
无需经验 · 2026-10-10 核实
用通俗的话解释 AI 聊天机器人是如何训练的，以及它如何一个词一个词地生成回答，然后给出四个获得更好结果的习惯。
无需经验 · 2026-10-10 核实
Google AI Essentials 课程的第一个模块：AI 和机器学习是什么，生成式 AI 如何运作，以及这些工具擅长和不擅长什么。
无需经验 · 2026-10-10 核实
第 1 个，共 8 个：Meet ChatGPT: Ask Your First Question | OpenAI Academy
参加课程 · 5 门课程
第 1 个，共 5 个：Introduction to AI
用好 AI 助手
写提示词、核对回答、隐私，以及能帮你节省时间的功能。
观看 · 10 个视频
展示如何说明你需要什么、给谁用、想要什么样的回答，把一个模糊的问题变成有用的问题，以及如何在不重新开始的情况下调整回答。
无需经验 · 2026-10-10 核实
展示如何在不分享个人信息的情况下向 ChatGPT 询问水电账单，以及如何判断一个回答需要到别处再核实。
无需经验 · 2026-10-10 核实
Anthropic 的应用 AI 团队针对一项汽车保险理赔任务一步步构建提示词：任务背景、语气、背景数据、示例、XML 结构、输出格式和预填充。
技术向 · 2026-10-10 核实
第 1 个，共 10 个：How to Ask ChatGPT Better Questions | OpenAI Academy
参加课程 · 4 门课程
第 1 个，共 4 个：Claude 101
工作与学习
你已经在用的应用中的 AI：用于工作、课堂和教学。
观看 · 19 个视频
介绍学生如何把 Gemini 当作学习助手，用来理解难懂的科目、做研究和写论文、检验论点，以及如何负责任地使用它。
无需经验 · 2026-10-10 核实
一位 OpenAI 市场营销人员把产品文档、调研资料和会议记录汇总成一篇按固定模板撰写的发布博客草稿，然后在细节变化时审阅并更新它。
无需经验 · 2026-10-10 核实
David Malan 讲解哈佛大学 CS50 如何打造 AI 工具，包括一个引导学生自己找到答案而不是直接给出答案的“橡皮鸭”辅导员，以及这些工具是如何推广使用的。
有一定经验 · 2026-10-10 核实
第 1 个，共 19 个：Ways AI can help with your studies | AI for Students | Google
参加课程 · 10 门课程
第 1 个，共 10 个：Google AI Essentials
用 AI 搭建
编程智能体、API、智能体、检索和 MCP。
观看 · 9 个视频
解释检索增强生成（RAG）：让语言模型在回答之前先查阅最新、可信的来源，使回答更新、出错更少。
有一定经验 · 2026-10-10 核实
用 Gemini 3 Pro 和 Google 的 Agent Development Kit 搭建一个能联网搜索的简单 AI 智能体，然后在网页界面中运行它，并观察它如何推理。
技术向 · 2026-10-10 核实
一门实践课程：先用检索增强生成（嵌入、向量搜索）把模型连接到你自己的数据，再通过 MCP 服务器连接工具和服务。
技术向 · 2026-10-10 核实
第 1 个，共 9 个：What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
参加课程 · 6 门课程
第 1 个，共 6 个：Building with the Claude API
AI 的工作原理
神经网络、Transformer 和语言模型，从轻松入门到自己搭建一个。
观看 · 10 个视频
一段简短的图解入门，介绍大语言模型如何预测下一个词、如何用海量文本训练，以及 Transformer 背后的基本思想。
无需经验 · 2026-10-10 核实
一步步搭建一个识别手写数字的神经网络，用动画展示神经元、层、权重和偏置是什么，以及把它们联系在一起的数学。
有一定经验 · 2026-10-10 核实
把哈佛大学完整的 CS50 AI 课程放进一个视频：搜索、知识、不确定性、优化、机器学习、神经网络和语言，并配有 Python 项目。
技术向 · 2026-10-10 核实
第 1 个，共 10 个：Large Language Models explained briefly
参加课程 · 5 门课程
第 1 个，共 5 个：Machine Learning Crash Course
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