备查表6：课程推荐
推荐查看DeepLearning上的课程，DeepLearning是由吴恩达教授创建，是目前最好的人工智能教育平台之一。上面课程内容多样，适合软件开发者、不懂AI的均有课程对应。课程制作优良，配备练习题目，方便你检查学习成果。
以下是部分课程：
| 课程名称 | 主要内容 | 适合人群 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 面向所有人的生成式人工智能（Generative AI for Everyone） | 了解生成式人工智能的运作方式，并学习如何在生活和工作中应用它 | 任何对生成式AI感兴趣的人 | https://www.deeplearning.AI/courses/generative-AI-for-everyone/ |
| 适合初学者的 AI Python（AI Python for Beginners） | 如何在AI帮助下编写python | 任何对 AI 和 Python 编程感到好奇的人 | https://www.deeplearning.AI/short-courses/AI-python-for-beginners/ |
| 面向开发人员的 ChatGPT 提示工程（ChatGPT Prompt Engineering for Developers） | 如何使用提示词发展AI技能 | 开发人员 | https://www.deeplearning.AI/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ |
| 微调大型语言模型（Finetuning Large Language Models） | 了解何时应用微调LLMs准备用于微调的数据LLM训练和评估您的数据 | 想要了解微调的技术和应用，熟悉 Python，并了解 PyTorch 等深度学习框架的学习者。 | https://www.deeplearning.AI/short-courses/finetuning-large-language-models/ |
| RAG 的知识图谱（Knowledge Graphs for RAG） | 如何使用知识图谱来发现数据中更深入的见解，并通过结构化的相关上下文提高性能LLMs。 | 想要了解知识图谱如何工作，如何使用它们进行构建，并创建更好的RAG应用程序的人。 | https://www.deeplearning.AI/short-courses/knowledge-graphs-rag/ |
除了课程外，更推荐查看各大公司的技术手册、博客、直接和开发者交流，并且动手跑程序、构建产品、直接写教材，开设课程，这比学习课程快多了。
- openAI-cookbook：https://github.com/openAI/openAI-cookbook
- Gemini API Cookbook：https://github.com/google-gemini/cookbook
- Mistral Cookbook：https://github.com/mistralAI/cookbook
- 开源 AI Cookbook：https://github.com/huggingface/cookbook
- anthropic-cookbook：https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook
- cohere Cookbooks：https://docs.cohere.com/docs/cookbooks
你也可以查看Github上相关的课程：
- llm-course：使用路线图和 Colab 笔记本进入大型语言模型 （LLMs） 的课程。网址：https://github.com/mlabonne/llm-course
- 前特斯拉高级 AI 总监 Andrej Karpthy揭秘OpenAI大模型原理和训练过程。网址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
- generative-AI-for-beginners：由微软推出，十八节课让你轻松了解生成式AI。网址：https://github.com/microsoft/generative-AI-for-beginners
- AI-For-Beginners：一个为初学者设计的12周AI课程，包括TensorFlow和PyTorch实践，覆盖深度学习和AI伦理。网址：https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners
- Anthropic的教育课程：适合开发者，包括四门课程，包括开发基础知识、提示工程、工作流等。网址：https://github.com/anthropics/courses