Machine Learning for Beginners
微软官方机器学习入门课程，85,318+ stars。12 周完整课程体系，涵盖回归、分类、聚类、NLP 等核心 ML 概念，每节课含 Jupyter Notebook 实践练习。从基础统计学到高级模型，是最系统的 ML 入门学习路径。
🎯适用场景：AI 技术选型与学习参考、AI 技术学习与实践教程
📊 仓库数据
📈 Stars 变化 ↑6 小时 +12· 统计区间 6/28 18:12 → 6/29 00:15（6 小时）
✅ 优点
- •12 周完整课程体系
- •微软官方出品
- •含 Jupyter 实践练习
- •覆盖 ML 核心概念
⚠️ 限制
- •不覆盖深度学习
- •偏重理论
- •需要 Python 基础
🔗 相关工具
Prompts Chat
github.com/f/prompts.chat
前身是 Awesome ChatGPT Prompts，160,182+ stars。全球最大的社区驱动 Prompt 分享平台，收录数千条高质量 Prompt，覆盖写作、编程、营销、教育等数十个场景。用户可提交、发现、收藏优质 Prompt，是 Prompt Engineering 的实战参考库。AI 时代每个人都需要掌握的「提问艺术」从这里开始。
🎯AI 技术学习与实践教程、提示词工程与优化
JavaGuide
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Java 全栈知识体系，155,084+ stars。涵盖 Java 基础、JVM、并发编程、Spring、MySQL、Redis、计算机基础等核心知识点，并新增 AI Agent 开发实践。是中国最受欢迎的 Java 学习指南，也是理解 AI Agent 如何集成到企业系统的绝佳参考。
🎯AI 技术学习与实践教程
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从零实现 ChatGPT 风格 LLM 的教程，95K+ stars。基于 Sebastian Raschka 的著作《Build a Large Language Model (From Scratch)》，手把手用 PyTorch 实现完整的 GPT 模型
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Python 机器学习库，65,876+ stars。最流行的 Python 机器学习框架，提供分类、回归、聚类、降维等全面的 ML 算法，API 设计简洁优雅，是 ML 入门和工业实践的首选
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2 小时从零训练 64M 小参数 GPT，47,704+ stars。极简 GPT 训练教程项目，仅需 2 小时和消费级硬件即可从零训练一个 64M 参数的语言模型
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从零开始构建大模型，Datawhale 出品的 LLM 系统化学习教程，涵盖数据处理、模型训练、微调部署全流程
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