想成为AI工程师却不知道从哪里开始？别担心！今天为大家精选了10个GitHub上的顶级免费课程，从机器学习基础到AI代理部署，构建完整的学习路径。每个课程都标注了学习时间和AI工程师相关度，让你的学习更有针对性！

📚 基础篇：打好地基

1. 微软的“机器学习入门”

⏰ 预计学习时间：12周

🎯 AI工程师相关度：85%

这是一个为期12周的项目式课程，使用真实数据集教你学习经典机器学习，主要基于Scikit-learn框架。课程包含测验、R/Python教程和动手项目，部分内容还配有短视频讲解。

为什么推荐：作为入门课程，它为后续深度学习打下坚实基础，是AI工程师必备的核心技能。

2. 微软的“人工智能入门”

⏰ 预计学习时间：10-15周

🎯 AI工程师相关度：90%

涵盖神经网络、NLP、计算机视觉、Transformer、AI伦理等核心主题。提供PyTorch和TensorFlow的动手实验，使用Jupyter笔记本进行项目式教学。

为什么推荐：内容全面且实用，直接对接当前AI工程师的核心技术栈。

🧠 进阶篇：深入核心

3. “神经网络：从零到英雄”

⏰ 预计学习时间：6-8周

🎯 AI工程师相关度：95%

由Andrej Karpathy创建的动手课程，从头构建现代深度学习系统，包括GPT模型。通过YouTube视频和Jupyter笔记本，带你理解神经网络的底层原理。

为什么推荐： Karpathy是业界大神，课程质量极高，是理解LLM底层原理的最佳资源。

4. 深度学习论文实现

⏰ 预计学习时间：持续学习

🎯 AI工程师相关度：88%

包含60多篇研究论文的PyTorch实现，涵盖Transformer、GAN、扩散模型等前沿技术，文档详细且代码清晰。

为什么推荐：帮助你从论文到代码，理解最新AI技术的实现细节。

🛠️ 实战篇：从理论到生产

5. “用ML打造”

⏰ 预计学习时间：8-12周

🎯 AI工程师相关度：92%

教你如何设计、开发、部署和迭代真实的ML系统，涵盖MLOps、CI/CD和最佳实践。

为什么推荐：工程化能力是AI工程师的核心竞争力，这门课程填补了理论与实践的鸿沟。

6. 动手实践LLM

⏰ 预计学习时间：6-10周

🎯 AI工程师相关度：98%

视觉丰富的课程，深入讲解LLM的方方面面，包括tokenization、微调、RAG等核心技术。

为什么推荐： LLM是当前AI的核心，这门课程内容最新且实用性极强。

🤖 专业篇：AI代理与高级技术

7. 高级RAG技术

⏰ 预计学习时间：4-6周

🎯 AI工程师相关度：85%

涵盖30多种让RAG系统更快、更智能、更准确的方法，包括HyDE、GraphRAG、Vision RAG等前沿技术。

为什么推荐： RAG是当前AI应用的核心技术，掌握高级技巧能让你在求职中脱颖而出。

8. 微软的“AI代理入门”

⏰ 预计学习时间：6-8周

🎯 AI工程师相关度：90%

这是一个动手课程，使用Semantic Kernel、AutoGen、MCP等真实框架构建自主AI代理。

为什么推荐： AI Agent是未来趋势，提前掌握相关技能将获得巨大优势。

9. “AI代理走向生产”

⏰ 预计学习时间：8-10周

🎯 AI工程师相关度：88%

这是一个实用指南，涵盖生成AI代理的记忆、编排、部署、安全等生产环境的核心问题。

为什么推荐：从原型到产品的关键一步，是高级AI工程师必备技能。

综合篇：项目实战

10. AI工程中心

⏰ 预计学习时间：持续实践