想系统学习 AI 技术，却发现网上资料太零散，不知道该从哪里开始，而且很多优质课程动辄几千块的学费确实挺贵。

恰巧，找到了 Free AI Resources 这份精心整理的学习清单，为我们提供了一条清晰的 AI 学习路径。

收录了 162 个完全免费的高质量学习资源，涵盖 27 个专业领域，从数学基础、机器学习到计算机视觉、自然语言处理等，全部来自斯坦福、MIT、Google、DeepMind 等顶级机构。

GitHub：github.com/CelaDaniel/free-ai-resources-x

主要内容：

- 基础部分：机器学习、深度学习、AI 数学和数据科学等核心概念；
- 进阶技术：强化学习、图神经网络、可解释 AI 等前沿方法；
- 领域应用：计算机视觉、NLP、医疗 AI、金融 AI、机器人等；
- 工具实践：TensorFlow、PyTorch 框架及 MLOps 部署技能；
- 职业发展：生成式 AI、提示工程、AI 编程及求职面试准备；
- 安全伦理：AI 安全、隐私保护和负责任的 AI 开发。

项目提供了不同水平的学习路径建议，初学者可以从数学基础开始，进阶者能直接深入专业领域，特别适合想系统学习 AI 但预算有限的同学。