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原文链接：https://www.kdnuggets.com/10-most-popular-github-repositories-for-learning-ai
原文作者：Abid Ali Awan
图片来源：作者
# 引言
如今学习人工智能，不仅仅是理解机器学习模型。它关乎在实践中了解事物的组合方式，从数学和基础知识到构建实际的应用、智能体和生产系统。由于网络上的内容浩如烟海，很容易感到迷失方向，或者在没有明确路径的情况下随意跳跃于各种教程之间。
在本文中，我们将了解10个最受欢迎且真正有用的学习人工智能的GitHub仓库。这些仓库涵盖了完整的领域，包括生成式AI、大语言模型、智能体系统、机器学习数学、计算机视觉、真实世界项目以及生产级AI工程。
# 学习人工智能的GitHub仓库
// 1. microsoft/generative-ai-for-beginners
《面向初学者的生成式AI》是微软云倡导者提供的结构化的21课课程，旨在教授如何从零开始构建真实的生成式AI应用程序。它将清晰的概念课程与使用Python和TypeScript的动手实践相结合，涵盖了提示词、聊天、RAG、智能体、微调、安全和部署。该课程对初学者友好，支持多语言，并通过实际示例和社区支持，旨在帮助学习者从基础知识过渡到可投入生产的AI应用。
// 2. rasbt/LLMs-from-scratch
《从零开始构建大语言模型》是一个实用的教学型仓库，也是Manning出版社书籍的配套资源，它通过纯PyTorch逐步实现一个GPT风格的模型，教授LLM的工作原理。它涵盖了分词、注意力机制、GPT架构、预训练和微调（包括指令微调和LoRA）的全过程，所有内容都设计成可以在普通笔记本电脑上运行。重点是通过代码、图表和练习来深入理解，而不是使用高级的LLM库，使其成为从底层学习LLM内部机制的理想选择。
// 3. DataTalksClub/llm-zoomcamp
LLM Zoomcamp是一个为期10周的免费、动手实践的课程，重点是构建真实的LLM应用程序，特别是针对您自己的数据的RAG（检索增强生成）系统。它涵盖了向量搜索、评估、监控、智能体和最佳实践，通过实际的工作坊和一个毕业项目进行教学。该课程专为自定进度或同期学习设计，强调构建可投入生产的系统，注重社区反馈，而非单纯的理论知识。
// 4. Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
Awesome LLM Apps是一个精心策划的、展示真实可运行的LLM应用的精选集，这些应用利用了RAG、AI智能体、多智能体团队、MCP、语音接口和记忆功能。它突出了使用OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI以及Llama和Qwen等开源模型的实际项目，其中许多可以在本地运行。重点是通过示例学习，探索现代智能体模式，并加速构建生产级LLM应用的开发进程。
// 5. panaversity/learn-agentic-ai
使用Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) 学习智能体AI是一个云原生、以系统为先导的学习项目，专注于设计和扩展行星级规模的智能体AI系统。它教授如何使用Kubernetes、Dapr、OpenAI Agents SDK、MCP和A2A协议来构建可靠、可互操作的多智能体架构，并着重强调工作流程、弹性、成本控制和真实世界的执行。目标不仅是构建智能体，而是培训开发人员设计能够在真实约束下扩展到数百万并发智能体的生产级智能体群（agent swarms）。
// 6. dair-ai/Mathematics-for-ML
机器学习数学是一个精选的高质量书籍、论文和视频讲座的集合，涵盖了现代机器学习和深度学习背后的数学基础。它侧重于线性代数、微积分、概率论、统计学、优化和信息论等核心领域，资源覆盖从初学者友好到研究级别的深度。目标是帮助学习者建立强大的数学直觉，并有信心理解机器学习模型和算法的理论基础。
// 7. ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code
500多个带有代码的人工智能/机器学习/深度学习/计算机视觉/NLP项目列表是一个庞大且持续更新的AI/ML/DL项目创意和学习资源目录，按计算机视觉、NLP、时间序列、推荐系统、医疗保健和生产ML等领域分组。它链接到数百个教程、数据集、GitHub仓库和“带源代码的项目”，并通过Pull Request鼓励社区贡献，以保持链接的有效性并扩展资源。
// 8. armankhondker/awesome-ai-ml-resources
机器学习与AI路线图（2025）是一个结构化的初级到高级指南，详细规划了如何逐步学习AI和机器学习。它涵盖了核心概念、数学基础、工具、角色、项目、MLOps、面试和研究等方面，同时链接到可靠的课程、书籍、论文和社区。其目标是为学习者在快速发展的领域中提供清晰的路径，帮助他们建立实用技能并做好职业准备，而不会感到不知所措。
// 9. spmallick/learnopencv
LearnOpenCV是一个全面的实战型仓库，它伴随着LearnOpenCV.com博客，提供了数百个带有可运行代码的教程，内容涵盖计算机视觉、深度学习和现代AI。其主题从经典的OpenCV基础知识扩展到YOLO、SAM、扩散模型、VLM、机器人技术和边缘AI等前沿模型，并着重于实际系统的构建，而非仅仅阅读理论。该仓库非常适合希望通过构建真实系统来理解AI概念的学习者和从业者。
// 10. x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
AI工具的系统提示词和模型是一个开源的AI工程仓库，它记录了真实世界AI工具和智能体的结构方式，揭示了超过30,000行系统提示词、模型行为和设计模式。对于构建可靠智能体和提示词的开发人员来说，它提供了宝贵的实践见解，展示了生产级AI系统的设计方式，同时也强调了提示词安全性和泄露预防的重要性。
# 最终思考
根据我的经验，学习AI最快的方式是停止将其视为理论，并在学习过程中开始构建。这些仓库之所以有效，是因为它们具有实践性、主观性，并且由解决真实问题的工程师塑造。
我的建议是，选择几个符合您当前水平和目标的仓库，从头到尾学习它们，并持续构建。深度、重复和动手实践远比追逐每一个新趋势更为重要。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的博客文章。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为受心理健康问题困扰的学生构建一个AI产品。
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