从大模型到智能体，从视觉到游戏，从音频到3D，全部开源、可实践，而且完全免费。
最后一门课适用于所有人，绝不可错过！
1. 大模型课程
使用 HuggingFace Transformers 训练、微调和部署大模型。
适合人群：任何从事文本工作或构建聊天机器人的人士。
https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1
2. 智能体课程
现在每个人都在构建智能体，本课程将介绍如何使用 LangChain + HF 创建多步骤推理工具。
适合人群：构建能够思考、计划和行动的 AI 工具的开发者。
https://huggingface.co/learn/agents-course/zh-CN/unit0/introduction
3. 深度强化学习课程
深度强化学习是人工智能开始焕发活力的关键。
训练智能体进行决策并从环境中学习。
适合人群：游戏开发者、机器人工程师以及从事前沿研究的人员。
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
4. 计算机视觉课程
本课程涵盖目标检测、分割和图像分类。
所有课程均由 HuggingFace 模型提供支持。
适合人群：图像数据初创公司、研究人员或独立开发者。
https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome
5. 音频课程
将声音转换为信号。
学习将 Transformer 应用于音频，例如语音识别、音乐标记或语音合成。
适合人群：开发音频或语音应用的机器学习工程师。
https://huggingface.co/learn/audio-course/zh-CN/chapter0/introduction
6. 游戏机器学习课程
人工智能正在改变游戏的构建和游戏方式。
本课程探讨从 NPC 行为到程序化内容生成的所有内容。
适合人群：渴望打造更智能、由人工智能驱动的游戏世界的游戏开发者。
https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction
7. 3D 机器学习课程
如果你正在处理点云或网格等 3D 数据，那么你务必要看一下这个课程。
这个课程涵盖 3D 图形与机器学习的交叉领域。
适用于：AR/VR、机器人或数字孪生应用。
https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction
8. 扩散模型课程
采用与 DALL·E 和 Stable Diffusion 相同的技术。
这个课程将逐步介绍如何从噪声中生成图像。
适合人群：艺术家、开发者和生成式 AI 研究人员。
9. 开源 AI Cookbook
这并非一门课程，而是一个不断扩展的 AI 开发者笔记库。
使用它，我们可以边做边学、克隆工作代码或加快构建速度。
适合人群：所有人。请收藏。
（文：PyTorch研习社）