揭秘2025年AI学习全新路线图，零基础也能高薪就业！

"大家知道现在AI工程师一年能赚多少钱吗？惊人的24.7万美元！没错, 你没看错, 相当于人民币170多万！在硅谷现在五分之一的风投资金都在疯狂砸向AI创业公司, 各大企业更是计划明年投入2000亿美元发展AI。看到这些数字,相信大家都意识到了, AI时代的红利期已经来临！

但是问题来了, 那么多AI课程,到底该选哪个？从今天开始,我会给大家推荐2025年最值得学习的AI课程,从零基础到进阶,大家可以按需找到最适合自己的学习路径。

如果你是完全的AI小白,想要快速了解AI全貌,强烈推荐吴恩达教授在Coursera上的'AI For Everyone'课程。这门课最大的特点就是不需要数学和编程基础,通俗易懂地讲解AI的能力和未来发展。

但如果你想在AI领域真正发展,需要掌握的东西可就多了：扎实的基础知识、专业领域的深度、实战项目经验,这些都是必不可少的。接下来,我会详细介绍最适合不同阶段的AI学习课程..."

照例先放个总览给大家看

每门课会快速介绍下内容和介绍

#1:AI For Everyone

费用：免费

网址：

我们先来详细介绍第一门课程 - AI For Everyone。这门课可以说是2024年最适合AI小白的入门课程。

谁适合学习这门课呢？

简单来说,如果你对AI感兴趣,但又害怕技术性太强,那这门课就是为你量身定做的。它不需要任何数学或编程基础,完全从零开始。

学完这门课你能收获什么？

首先,你能全面了解AI到底是什么,它能做什么不能做什么,打破一些常见的误解。更重要的是,你会学会如何在自己的工作或企业中应用AI技术,这可是现在的必备技能啊！

如果你对生成式AI特别感兴趣,比如ChatGPT这类大语言模型,吴恩达教授还专门开设了两门课程'Generative AI for Everyone' 以及‘吴恩达教你写提示词’同样是零门槛入门。

说到吴恩达教授,他可是AI界的超级大牛！随便列举几个他的身份:

- Coursera(全球最大在线学习平台之一)的联合创始人

- 谷歌大脑AI研究团队的联合创始人和负责人

- 百度AI团队的创建者

- 斯坦福大学教授,教授机器学习和AI课程

- 创建了全球最受欢迎的机器学习课程

有这样一位AI领域的顶级专家亲自授课,相信大家一定能学到很多干货。而且他的教学风格非常通俗易懂,深受学习者喜爱。"

#2: UDACITY的Artificial Intelligence Nanodegree (人工智能纳米学位)

费用：订阅费用 280~330 美元/月

网址：

订阅期间内可以随意学习UDACITY的任意在线课程，这个课程大约3个月左右学完

"接下来要介绍的是第二门重量级课程 - Artificial Intelligence Nanodegree。这门课的分量可不轻, 因为它是由AI界的另一位大师Peter Norvig亲自操刀。

这门课适合谁呢？

如果你想系统地学习AI技术,而不是只停留在表面,那这门课就非常适合你。它会带你深入了解各种AI核心技术,而且是由顶级AI专家亲自教学。

学完这门课你能得到什么？

这门课的内容设计非常巧妙,它基本上是按照Norvig教授的AI圣经级教材《人工智能：现代方法》来编排的,但进行了更适合在线学习的调整。特别要说明的是,这门课主要关注AI的基础技术,不是那种现在特别火的机器学习或生成式AI,而是更基础、更本质的内容。

课程最大的亮点是每个模块都有实战项目,比如：

- 开发数独解题器

- 构建前向规划代理

- 设计对抗性游戏AI

- 制作词性标注模型

这些项目不仅能帮你巩固所学知识,还能直接放进你的作品集,对找工作特别有帮助！

说到授课导师Peter Norvig,他的履历同样令人惊叹：

- 《人工智能：现代方法》的作者,这本书是全球AI专业最受欢迎的教材

- 曾在斯坦福和伯克利等顶级院校任教

- 领导过谷歌搜索算法团队

- 担任过NASA计算科学部门主管

他在斯坦福开设的在线AI课程一下就吸引了16万多名学生！

Norvig教授最厉害的地方在于,他能把理论和实践完美结合,让学生既能掌握深层原理,又能学会实际应用。这种教学方式在业界可是相当少见的！"

#3: Harvard—Computer Science for Artificial Intelligence Professional Certificate

费用： 大约500 美元/ 共5个月

网址：

"来看看第三门重磅课程 - 哈佛大学的AI计算机科学专业证书。这门课在edX平台上可是超级火爆, 它完全复制了哈佛线下的CS50课程内容。

这门课适合谁？

如果你想在AI领域走得更远,需要扎实的计算机科学基础,那这门课就再合适不过了。

学习这门课能获得什么？

首先,这是一个为期5个月的专业证书课程,它最大的特色就是设计了大量独特而有挑战性的编程作业。在第一阶段,你会通过编程来深入理解算法和数据结构,这些可都是开发AI必备的基础知识。

到了第二阶段,你就要开始动手构建各种有趣的AI程序了,比如：

- 开发能玩井字棋和扫雷的AI

- 设计填字游戏生成器

- 训练AI识别交通标志(自动驾驶必备技术!)

- 开发自然语言处理系统

- 训练能预测句子中缺失词语的语言模型

不过要提醒大家的是,如果你完全没有接触过编程,可能会觉得课程节奏有点快。但如果你已经有了计算机基础,可以直接跳到第二阶段学习,这样能节省不少时间。

这门课最与众不同的地方在于它的教学团队和学习社区。首先,课程的制作质量堪比好莱坞大片,老师们的教学水平更是一流。而且因为课程太受欢迎,形成了一个超级活跃的学习社区,你随时都能找到学习伙伴。

说到授课老师,主讲人David J. Malan是哈佛工程与应用科学学院的教授,他可以说是因为这门课出了名。除了在哈佛任教,他还曾是Mindset Media的首席信息官,设计过每天处理数亿HTTP请求的基础设施。

第二阶段的AI课程则由Brian Yu主讲。除了在哈佛教书,他还在YouTube上开了个叫'Spanning Tree'的频道,专门制作计算机科学的教育内容,特别受欢迎。"

#4: LangChain - Develop LLM powered applications with LangChain

费用：Udemy 订阅，每月15美元

网址：

适合哪些人学习这门课程？

希望使用最新进展构建LLM项目的具有Python编程基础的开发者

这门课程能带给你什么

一些出色的LLM改进技术，如检索增强生成(RAG)、向量数据库和代理工作流程，让你能够构建更复杂的系统，比单纯使用聊天API解决问题更有效。

这些改进能让你的应用从简单的ChatGPT封装提升为更高级的软件产品，帮助你超越潜在竞争对手。

本课程教授最流行的Python库和技术，帮助你利用这些创新。为了展示它们在实际项目中的应用，讲师编写了端到端的示例，包括：

- 使用LinkedIn个人资料数据生成潜在社交破冰话题的应用

- 能够阅读代码文档并回答问题的助手

- ChatGPT代码解释器的精简版本，可以自行编写和执行代码

本课程面向希望快速构建高级LLM应用的开发者，而不太侧重于这些技术背后的数学和理论。

如果你像我一样想要了解当前LLM技术栈，我强烈推荐这门课程。课程的音视频制作质量极佳，在广度和深度之间取得了很好的平衡，而且动手项目让你能轻松理解所有内容是如何结合在一起的。

授课老师是谁？

Eden Marco是一位经验丰富的软件工程师，也是Udemy上的畅销讲师，拥有超过5.6万名学生，平均课程评分4.5星。Marco目前在Google Cloud担任LLM专家和客户工程师。

Eden是一位致力于制作优质内容的出色教师。他的所有课程都结构合理、制作精良，会根据技术变化定期更新，并且总是能快速回答学生的问题。

#5:Deep Learning Specialization（深度学习专项课程)

费用： 免费，还是吴教授的课良心

网址：

适合哪些人学习这门课程？

有一定基础并想深入研究AI深度学习领域的学生

这门课程能带给你什么？

作为Andrew Ng机器学习专业课程的进阶，本课程深入探讨了深度神经网络，这是许多AI创新背后的核心技术。

面向人群？

所有AI学习者都应该对神经网络和深度学习有实践经验，以理解最具影响力的AI创新（如自动驾驶汽车和大型语言模型）。在为期五个月的课程中，你将学习深度神经网络的数学原理，并通过指导性编程课程从零开始构建它们。

课程涵盖的概念太多无法在此一一列举；详细内容请查看课程大纲。每个模块都提供测验和富有挑战性的项目，确保你能牢固掌握从讲师那里学到的知识。

如果你已具备必要的知识基础——Python、线性代数、机器学习——那么这个课程将帮助你直观理解最先进AI背后的核心架构。

授课老师是谁？

本课程由Andrew Ng、Younes Bensouda Mourri和Kian Katanforoosh讲授。上文已经介绍过Ng的背景，以下是另外两位讲师的简介：

Younes Bensouda Mourri在斯坦福大学校内和线上教授AI课程。他共同创建了斯坦福三门研究生级AI课程，也是Coursera自然语言处理专业课程的讲师。此外，他还是LiveTech.ai的创始人，该应用为教育工作者开发AI工具。

Kian Katanforoosh是斯坦福计算机科学讲师，也是斯坦福深度学习课程的共同创建者。Kian是DeepLearning.ai的创始成员，同时也创立了Workera平台，该平台帮助企业评估和提升员工的技术技能。

学习成果

完成课程后，你将：

- 掌握深度神经网络的数学原理

- 能够从零构建深度学习模型

- 理解当代AI创新背后的技术原理

- 具备解决实际AI问题的能力

这不仅是一门课程，更是你进入AI高级领域的关键一步。立即加入，开启你的深度学习之旅！

#6:Artificial Intelligence（人工智能)

费用： 免费

网址：

适合哪些人学习这门课程？

寻找完全免费、顶级课程的自我驱动型学习者

这门课程能带给你什么？

MIT开放课程平台（OCW）提供的这门完全免费的AI课程，包含讲课视频、习题集和考试（附解答）以及课堂笔记。

这是一门2010年的本科课程，虽然年代较早，但确实涵盖了神经网络内容。不过，它更侧重于经典AI算法和应用，范围类似于Udacity的AI课程和哈佛的CS50项目。相比后者，MIT的课程编程要求较低；你仍需要一些Python编程经验来解决习题集，但不需要用于测验和考试。

遗憾的是，MIT OCW不像Coursera、Udacity或Edx那样是交互式平台，所以你需要自我激励、遵循时间表并自行评分。如果你能做到这些，你将获得与MIT学生类似的AI教育体验，而且完全免费。

授课老师是谁？

Patrick Winston是一位计算机科学家和著名的MIT教授。Winston于1970年在MIT获得博士学位，领导MIT人工智能实验室超过20年，并著有多本关于编程语言和AI的著作。

虽然创建于2010年，但这门课程的精华价值历久弥新。在AI快速发展的今天，扎实的基础知识显得尤为重要。跟随已故大师Patrick Winston的教导，开启你的AI学习之旅！

不花一分钱，享受MIT的顶级AI教育，何乐而不为？

#7: Large Language Models Professional Certificate（大语言模型专业证书)

费用： 待定，约3周

网址：

适合哪些人学习这门课程？

具有机器学习经验、希望构建更高级LLM应用的开发者

这门课程能带给你什么

在三周内，本课程将教你LLM的工作原理、功能以及如何用它们构建项目。

如果你听说过"Transformers"、"零样本推理"、"微调"和"RLHF"等概念，但还没有时间深入了解它们，这门课程非常适合你。每个模块都会介绍一个概念，从高层次和数学角度描述其工作原理，然后通过Python和PyTorch代码演示如何构建示例模型架构。

要充分利用这门课程，你需要有一定的机器学习经验。关于入门课程推荐，可以参考我的"最佳机器学习课程"文章。

授课老师是谁？

这个项目由Databricks提供，所以授课老师都来自Databricks团队。

按出场顺序，你的讲师包括：

* Sam Raymond - 高级数据科学家 - 在MIT获得计算工程和机器学习博士学位。在加入Databricks之前，Sam曾在斯坦福和MIT从事深度学习和数据科学的博士后研究

* Chengyin Eng - 高级数据科学家 - 在马萨诸塞大学阿默斯特分校获得计算机科学硕士学位。Eng在多个知名机器学习会议上发表演讲，包括开放数据科学大会和PyData

* Joseph Bradley - 首席ML产品专家 - 在卡内基梅隆大学获得机器学习博士学位。Bradley此前是Databricks的软件工程师，也曾在加州大学伯克利分校做博士后研究

#8: Self-Driving Cars with Duckietown (DuckieTown自动驾驶车辆课程)

费用： 50美刀/月，订阅期内相关学习内无限制学习

网址：

适合哪些人学习这门课程？

对自动驾驶有浓厚兴趣且热衷实践学习的高级学习者

这门课程能带给你什么

虽然有许多课程教授机器人技术和自动驾驶，但这门课程的独特之处在于它配备了实体教具包，包括道路垫、交通锥、路标，以及一个可编程的自动驾驶机器人"Duckiebot"。

通过这个真实世界的微缩模型，你将学习自动驾驶车辆的基本功能，比如如何识别和保持车道、在路口停车、检测并避免碰撞物体。你将使用Python和机器学习框架（如PyTorch和TensorFlow）来实现这些功能。

由于其先决条件，我把这门课程归类为高级课程。在开始之前，你应该已经熟悉Python、Linux和Git，并具备概率论、线性代数和微积分知识。

如果你对人工智能在机器人领域的应用感兴趣，并希望获得真正的实践经验，这个项目将为你展示从硬件到软件的全方位知识。

授课老师是谁？

六位导师共同教授这门课程，在这个简短的部分无法详细介绍每一位。简而言之，包括一位苏黎世联邦理工学院教授和两位高级研究员、一位蒙特利尔大学教授，以及一位芝加哥丰田理工学院教授。

这个团队在机器人技术、航空航天工程、计算机科学、控制和动力系统方面拥有丰富经验。我还没有见过其他自动驾驶或机器人课程能够集结如此专业的专家团队。

#9:CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning (CS224N：基于深度学习的自然语言处理)

费用： 免费，斯坦福的免费在线课，视频需要科学上网看

网址：

适合哪些人学习这门课程？

具有机器学习经验、希望为语言系统（如LLM、语音识别和信息检索）打好基础的中高级学习者。

这门课程能带给你

斯坦福大学效仿MIT开放课程计划，在线免费提供其世界级课程。这门特别的课程通过YouTube播放列表，让学习者可以接触到他们校内课程《CS224N：基于深度学习的自然语言处理》的完整内容。

如果你见过模型如何处理语言特性，比如"(国王 - 男人) + 女人 = 王后"这样的查询，你可能好奇模型是如何实现这种推理的。这是推动AI蓬勃发展的核心NLP创新之一，你将在这个为期10周的课程第一天就开始学习这个内容。

作为一个NLP爱好者，这门课程涵盖的NLP和深度学习主题的广度与深度给我留下深刻印象。很久以前，我曾参与过一个使用社交媒体预测股票的项目（剧透：没有成功），如果当时有这门课程作为全面的参考资源，将会非常有价值。

如果你具备必要的知识储备——Python、微积分、线性代数和概率论，这绝对是你能在网上找到的最好的NLP课程，也是学习这个关键AI构建模块的完美起点。

授课老师是谁？

Christopher Manning教授在斯坦福大学教授机器学习、语言学和计算机科学，同时也是 斯坦福人工智能实验室的主任。

Manning开创了多个NLP深度学习算法，撰写了多本备受好评的NLP和信息检索教材，并自2000年以来每年都在斯坦福教授《基于深度学习的NLP》课程。