DeepLearning.AI 完整选课指南:120 门课,作者本人来讲,按 6 大目标选路径

DeepLearning.AI 现在有 120 门课——前面八家大厂(Anthropic / OpenAI / Google / NVIDIA / Microsoft / AWS / Meta / IBM)加起来都凑不出这个量。
但数量不是重点。这家有一样别家给不了的东西:
课是模型 / 工具的作者本人直接来讲。
- Anthropic 4 门
- OpenAI 4 门
- Meta 4 门
- Hugging Face 5 门
- LangChain 5 门
每门 1-2 小时,全免费,不要信用卡。做工具的人亲自教你怎么用工具——这是任何二手教程都替代不了的。
下面按 6 大目标拆解选课路径——按目标选,别按热度选。
目标 1·用好 AI 的 prompting 和工作流
- AI Prompting for Everyone(Andrew Ng)
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers(OpenAI)
- Generative AI for Everyone(Andrew Ng)
零基础到能熟练驾驭 AI 日常工作流,这三门是地基。
目标 2·做 Agent 系统
- Agentic AI(Andrew Ng 系统课)
- MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic
- Agent Skills with Anthropic
- AI Agents in LangGraph
- Building AI Browser Agents
- Building toward Computer Use with Anthropic
Agent 是 2026 年最热的方向,这条线最长也最值得投入。MCP 和 Agent Skills 两门 Anthropic 官方课尤其关键。
目标 3·做 RAG
- Retrieval Augmented Generation (RAG) 系统课
- Building Agentic RAG with LlamaIndex
- Knowledge Graphs for RAG(Neo4j)
- Advanced Retrieval for AI with Chroma
RAG 仍是企业级 AI 应用最高频的架构,从基础 RAG 到知识图谱 RAG 全覆盖。
目标 4·fine-tune 模型
- Fine-tuning & RL for LLMs: Intro to Post-training(AMD)
- Post-training of LLMs(华盛顿大学 / NexusFlow)
- Reinforcement Fine-Tuning LLMs With GRPO
想从「调 API」进阶到「改模型本身」,这条线是必经之路。GRPO 那门对标当下最前沿的 RL 微调方法。
目标 5·系统补深度学习基础
- Machine Learning Specialization(斯坦福联合)
- Deep Learning Specialization
- Mathematics for Machine Learning and Data Science
如果你想要的不是「会用」而是「懂原理」,这三个 Specialization 是经典中的经典。
目标 6·AI 编程
- Build with Andrew(30 分钟做一个 app)
- Vibe Coding 101 with Replit
- Generative AI for Software Development
- Spec-Driven Development with Coding Agents
从零基础 vibe coding 到规范驱动的 Agent 开发,覆盖 AI 时代的全新编程范式。
我的学习建议
- 按目标选,别按热度选:6 条路径对应 6 种目标,先想清楚你要什么再开课
- 优先作者亲授课:Anthropic / OpenAI / Meta / HF / LangChain 官方课,是一手知识
- 一次只攻一条线:120 门课最大的风险是贪多,3 个月只走一个目标
- 订阅 short course 列表:注册账号订阅,新课通常比官方公告早 24-48 小时在列表露面
- 和八大厂课配合:DeepLearning.AI 偏「应用 + 前沿」,大厂课偏「认证 + 生态」,互补刷
一句话总结
DeepLearning.AI 的杀手锏不是 120 门课的数量,而是「工具作者亲自教你用工具」。按 6 大目标选路径——prompting、Agent、RAG、fine-tune、深度学习基础、AI 编程,每条线都是一手知识。全免费、不要信用卡,是整个 AI 免费学习版图里信息密度最高的一家。
→ IBM SkillsBuild 免费 AI 课攻略 → Meta PyTorch 官方教程攻略 → AWS Skill Builder 免费 AI 课攻略 → 微软 AI 认证完整攻略 → NVIDIA DLI 免费课完整攻略 → Google Skills 游戏化学习路径 → Claude Certified Architect 完整路线图 → OpenAI Academy vs Anthropic 完整对比
下一篇会扒 Hugging Face——真正在做开源 LLM 的人,都从它的课开始。
📚 10 大平台 AI 免费学习全景图 → 一张表 + 按身份选路径,完整系列总目录。
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Jason Zhu
Ex-AI Engineer | AI Blogger