ML-YouTube-Courses
ML-YouTube-Courses 是一个由 DAIR.AI 维护的开源项目，致力于汇集并整理 YouTube 上最新、最优质的机器学习与人工智能课程资源。面对网络上分散且质量参差不齐的教学视频，它通过系统化的分类索引，帮助用户快速定位从基础理论到前沿应用的核心内容。
该资源库覆盖了机器学习、深度学习、科学计算、大语言模型工程（LLMOps）、自然语言处理及计算机视觉等多个关键领域。其中不仅收录了斯坦福、MIT、加州理工等顶尖高校的经典课程（如 CS229、CS231N），还紧跟技术潮流，纳入了关于 Transformer 架构、生成式 AI 评估、LangChain 应用开发等实战教程。
无论是希望夯实理论基础的研究人员、需要掌握最新工程落地的开发者，还是对 AI 充满好奇的学习者，都能在此找到适合的学习路径。其独特亮点在于将原本零散的视频资源整合为结构清晰的知识体系，并持续更新以反映行业动态，让用户无需耗费大量时间搜索筛选，即可享受系统化的高质量开放教育体验。
使用场景
某初创公司的算法工程师李明需要在两周内快速掌握大语言模型（LLM）应用开发技术，以便为公司构建基于私有数据的智能客服原型。
没有 ML-YouTube-Courses 时
- 资源筛选耗时巨大：在 YouTube 海量视频中盲目搜索，难以区分过时的教程与最新的 LLM 实战课程，浪费大量时间在低质量内容上。
- 知识体系碎片化：找到的视频零散分布，缺乏从提示词工程到 LangChain 架构再到向量数据库的系统性学习路径，导致知识结构混乱。
- 错过顶尖高校资源：容易忽略斯坦福、MIT 等名校刚发布的深度学习或医疗 AI 前沿课程，只能接触到营销号式的浅层讲解。
- 验证成本高昂：无法确认所学技术栈（如 RAG 架构）是否已被工业界验证，可能在错误的方向上投入宝贵的开发时间。
使用 ML-YouTube-Courses 后
- 精准锁定前沿课程：直接通过"Practical Machine Learning"分类找到《LangChain for LLM Application Development》和《Building LLM-Powered Apps》等最新实战教程，立即上手。
- 构建系统化学习路径：依托仓库整理的分类索引，按顺序学习从提示词工程到系统构建的完整链条，迅速建立起清晰的工程化思维。
- 直达顶级学术资源：一键访问斯坦福 CS25"Transformers United"或 MIT 深度学习课程，获取最权威的理论支撑与技术洞察。
- 提升研发效率：基于经过社区筛选的高质量内容快速复现方案，将原本需要一个月的调研期压缩至三天，加速原型落地。
ML-YouTube-Courses 通过结构化整理全球优质 AI 教育资源，让开发者从“大海捞针”转变为“按需取用”，极大降低了前沿技术的学习门槛与时间成本。
运行环境要求
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📺 机器学习 YouTube 课程
在 DAIR.AI，我们热衷于开源人工智能教育。在这个仓库中，我们整理并归类了 YouTube 上一些最佳且最新的机器学习课程。
机器学习
- 加州理工学院 CS156：从数据中学习
- 斯坦福大学 CS229：机器学习
- 与机器学习交朋友
- 应用机器学习
- 图宾根大学机器学习导论
- 斯蒂芬·哈梅林的机器学习讲座
- 图宾根大学统计机器学习
- 概率机器学习
- 麻省理工学院 6.S897：医疗领域的机器学习（2019）
深度学习
- 神经网络：从零到英雄（安德烈·卡帕西）
- 麻省理工学院：艺术、美学与创造力中的深度学习
- 斯坦福大学 CS230：深度学习（2018）
- 麻省理工学院深度学习导论
- 卡内基梅隆大学深度学习导论（11-785）
- 深度学习：CS 182
- 深度无监督学习
- 纽约大学深度学习 SP21
- 基础模型
- 图宾根大学深度学习
科学机器学习
实践机器学习
- LLMOps：使用大型语言模型构建真实世界的应用程序
- 生成式 AI 的评估与调试
- 面向开发者的 ChatGPT 提示工程
- LangChain 用于 LLM 应用开发
- LangChain：与你的数据对话
- 使用 ChatGPT API 构建系统
- 生产环境中的 LangChain 和向量数据库
- 构建 LLM 驱动的应用程序
- 全栈 LLM 训练营
- 全栈深度学习
- 面向编码人员的实用深度学习
- 斯坦福大学 MLSys 研讨会
- 面向生产的机器学习工程（MLOps）
- 麻省理工学院以数据为中心的 AI 导论
自然语言处理
- XCS224U：自然语言理解（2023）
- 斯坦福大学 CS25 - 变压器联盟
- Hugging Face 自然语言处理课程
- CS224N：结合深度学习的自然语言处理
- 卡内基梅隆大学用于 NLP 的神经网络
- CS224U：自然语言理解
- 卡内基梅隆大学高级 NLP 2021/2022/2024
- 多语言 NLP
- 高级 NLP
计算机视觉
强化学习
图机器学习
多任务学习
其他
加州理工学院 CS156：从数据中学习
这是一门机器学习入门课程，涵盖了基本理论、算法和应用。
- 第1讲：学习问题
- 第2讲：学习是否可行？
- 第3讲：线性模型 I
- 第4讲：误差与噪声
- 第5讲：训练与测试
- 第6讲：泛化理论
- 第7讲：VC 维度
- 第8讲：偏差-方差权衡
- 第9讲：线性模型 II
- 第10讲：神经网络
- 第11讲：过拟合
- 第12讲：正则化
- 第13讲：验证
- 第14讲：支持向量机
- 第15讲：核方法
- 第16讲：径向基函数
- 第17讲：三个学习原则
- 第18讲：尾声
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斯坦福大学 CS229：机器学习
学习一些 ML 的基础知识：
- 线性回归与梯度下降
- 逻辑回归
- 朴素贝叶斯
- SVM
- 核函数
- 决策树
- 神经网络导论
- 调试 ML 模型 ...
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与机器学习交朋友
一系列迷你讲座，涵盖 ML 的各种入门主题：
- AI 的可解释性
- 分类与回归的区别
- 精确率与召回率
- 统计显著性
- 聚类与 K-means
- 集成模型 ...
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神经网络：从零到英雄（由安德烈·卡帕西主讲）
本课程深入介绍了神经网络。
- 反向传播
- 详细讲解语言建模
- 激活函数与梯度
- 成为反向传播高手
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MIT：艺术、美学与创造力中的深度学习
涵盖深度学习在艺术、美学和创造力领域的应用。
- 怀旧 -> 艺术 -> 创造力 -> 演化作为数据 + 方向
- 高效生成对抗网络
- 人工智能在创造力方面的探索
- 神经抽象
- 使用一致神经场轻松创建3D内容 ...
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斯坦福CS230：深度学习（2018年）
涵盖深度学习的基础知识、如何构建不同类型的神经网络（CNN、RNN、LSTM等）、如何领导机器学习项目，以及针对深度学习从业者的职业建议。
- 渗透深度学习的直觉
- 对抗样本 - GANs
- 深度学习项目的完整流程
- 人工智能与医疗健康
- 大模型战略
- 神经网络的可解释性
- 职业建议与阅读研究论文
- 深度强化学习
应用机器学习
学习一些最广泛使用的机器学习技术：
- 优化与微积分
- 过拟合与欠拟合
- 正则化
- 蒙特卡洛估计
- 最大似然学习
- 最近邻算法
- …
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图宾根大学机器学习导论
本课程是机器学习的基础入门课程，涵盖了回归、分类、优化、正则化、聚类和降维等关键概念。
- 线性回归
- 逻辑回归
- 正则化
- 提升方法
- 神经网络
- 主成分分析
- 聚类
- …
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斯特凡·哈梅林机器学习讲座
涵盖许多基础的机器学习概念：
- 贝叶斯法则
- 从逻辑到概率
- 分布
- 矩阵微分学
- PCA
- K均值与EM算法
- 因果关系
- 高斯过程
- …
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图宾根大学统计机器学习
本课程覆盖了统计机器学习中的标准范式和算法。
- K近邻算法
- 贝叶斯决策理论
- 凸优化
- 线性回归与岭回归
- 逻辑回归
- 支持向量机
- 随机森林
- 提升方法
- PCA
- 聚类
- …
🔗 课程链接
针对程序员的实用深度学习
本课程涵盖以下主题：
- 如何为计算机视觉、自然语言处理、表格数据分析和协同过滤问题构建并训练深度学习模型
- 创建随机森林和回归模型
- 部署模型
- 使用全球发展最快的深度学习框架PyTorch，以及fastai和Hugging Face等流行库
- 扩散模型的基础与深入探讨
- …
斯坦福MLSys研讨会
一系列关于构建机器学习系统相关主题的研讨会。
🔗 讲座链接
生产环境下的机器学习工程（MLOps）
吴恩达主讲的MLOps专项课程。
🔗 讲座链接
MIT数据为中心的人工智能导论
介绍新兴的数据为中心的人工智能科学（DCAI），该领域研究改进数据集的技术，而这通常是提升实际机器学习应用性能的最佳方式。主题包括：
- 数据为中心AI与模型为中心AI
- 标签错误
- 数据集的创建与管理
- 基于数据的机器学习模型评估
- 类别不平衡、异常值与分布偏移
- …
🔗 课程官网
🔗 讲座视频
🔗 实验作业
斯坦福图机器学习
学习机器学习中最新的图技术：
- PageRank
- 矩阵分解
- 节点嵌入
- 图神经网络
- 知识图谱
- 针对图的深度生成模型
- …
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概率机器学习
学习机器学习的概率范式：
- 不确定性的推理
- 连续变量
- 抽样
- 马尔可夫链蒙特卡洛
- 高斯分布
- 图模型
- 推理算法的调优
- …
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MIT 6.S897：2019年医疗健康领域的机器学习
本课程向学生介绍医疗健康领域的机器学习，包括临床数据的特性，以及如何利用机器学习进行风险分层、疾病进展建模、精准医学、诊断、亚型发现和优化临床工作流程。
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深度学习导论
学习深度学习的一些基础知识：
- 深度学习简介
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卡内基梅隆大学11-785深度学习导论
本课程从多层感知机（MLP）开始逐步展开，随后进入注意力机制和序列到序列模型等概念。
深度学习：CS 182
学习深度学习中广泛使用的一些技术：
- 机器学习基础
- 错误分析
- 优化
- 反向传播
- 参数初始化
- 批量归一化
- 风格迁移
- 模仿学习
- …
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深度无监督学习
学习最新且最常用的深度无监督学习技术：
- 自回归模型
- 流模型
- 隐变量模型
- 自监督学习
- 隐式模型
- 压缩
- …
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NYU 深度学习 SP21
学习深度学习中的一些高级技术：
- 神经网络：旋转与挤压
- 隐变量能量模型
- 无监督学习
- 生成对抗网络
- 自编码器
- …
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基础模型
学习 GPT-3、CLIP、Flamingo、Codex 和 DINO 等基础模型。
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深度学习（图宾根）
本课程介绍深度神经网络的实践与理论原理。
- 计算图
- 激活函数与损失函数
- 训练、正则化与数据增强
- 基础及最先进的深度神经网络架构，包括卷积网络和图神经网络
- 深度生成模型，如自编码器、变分自编码器和生成对抗网络
- …
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并行计算与科学机器学习
- 科学模拟器基础
- 并行计算入门
- 连续动力学
- 反问题与可微编程
- 分布式并行计算
- 物理信息神经网络与神经微分方程
- 概率编程，又称程序上的贝叶斯估计
- 全局化对模型的理解
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XCS224U：自然语言理解（2023年）
本课程涵盖以下主题：
- 上下文词表示
- 信息检索
- 上下文学习
- NLU 模型的行为评估
- NLP 方法与指标
- …
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斯坦福 CS25 - Transformer 联盟
本课程专注于 Transformer 的讲座，深入探讨其原理及应用。
- Transformer 入门
- 语言中的 Transformer：GPT-3、Codex
- 视觉领域的应用
- RL 中的 Transformer 及通用计算引擎
- Transformer 的规模扩展
- Transformer 的可解释性
- …
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Hugging Face NLP 课程
学习不同的 NLP 概念，以及如何将语言模型和 Transformer 应用于 NLP：
- 什么是迁移学习？
- BPE 分词
- 批量输入处理
- 模型微调
- 文本嵌入与语义搜索
- 模型评估
- …
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CS224N：基于深度学习的自然语言处理
学习最新的基于深度学习的 NLP 方法：
- 依存句法分析
- 语言模型与 RNN
- 问答系统
- Transformer 与预训练
- 自然语言生成
- T5 与大型语言模型
- NLP 的未来
- …
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CMU NLP 中的神经网络
学习最新的基于神经网络的 NLP 技术：
- 语言建模
- 效率技巧
- 条件生成
- 结构化预测
- 模型解释
- 高级搜索算法
- …
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CS224U：自然语言理解
学习自然语言理解领域的最新概念：
- 基于场景的语言理解
- 关系抽取
- 自然语言推理 (NLI)
- NLU 与神经信息抽取
- 对抗性测试
- …
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CMU 高级 NLP
学习内容包括：
- 现代 NLP 技术的基础
- 多任务、多领域、多语言学习
- 提示工程 + 序列到序列预训练
- NLP 模型的解释与调试
- 从知识库中学习
- 对抗性学习
- …
多语言 NLP
学习进行多语言 NLP 的最新概念：
- 类型学
- 词汇、词性与形态学
- 高级文本分类
- 机器翻译
- MT 的数据增强
- 低资源 ASR
- 主动学习
- …
高级 NLP
学习 NLP 中的高级概念：
- 注意力机制
- Transformer
- BERT
- 问答系统
- 模型蒸馏
- 视觉与语言结合
- NLP 中的伦理问题
- 常识推理
- …
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CS231N：用于视觉识别的卷积神经网络
斯坦福著名的 CS231n 课程。视频仅提供 2017 年春季学期的内容。该课程目前被称为“计算机视觉中的深度学习”，但 2017 年春季版本的标题是“用于视觉识别的卷积神经网络”。
- 图像分类
- 损失函数与优化
- 神经网络入门
- 卷积神经网络
- 神经网络的训练
- 深度学习软件
- CNN 架构
- 循环神经网络
- 目标检测与分割
- 可视化与理解
- 生成模型
- 深度强化学习
计算机视觉中的深度学习
学习 CV 中的一些基本概念：
- 计算机视觉中的深度学习简介
- 图像分类
- 卷积网络
- 注意力网络
- 目标检测与分割
- 生成模型
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计算机视觉中的深度学习（DL4CV）
学习现代计算机视觉方法：
- CNN
- 高级 PyTorch
- 神经网络的理解
- RNN、注意力机制与 ViT
- 生成模型
- GPU 基础
- 自监督学习
- 神经渲染
- 高效架构
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计算机视觉深度学习（neuralearn.ai）
学习计算机视觉的现代方法：
- 自监督学习
- 神经渲染
- 高效架构
- 机器学习运维（MLOps）
- 现代卷积神经网络
- 视觉中的Transformer
- 模型部署
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AMMI 几何深度学习课程
学习几何深度学习的相关概念：
- 高维空间中的学习
- 几何先验
- 网格
- 流形与网格模型
- 序列与时间规整
- …
🔗 课程链接
深度强化学习
学习深度强化学习的最新概念：
- 强化学习入门
- 强化学习算法
- 现实世界中的序列决策
- 行为的监督学习
- 深度模仿学习
- 成本函数与奖励函数
- …
🔗 课程链接
强化学习讲座系列（DeepMind）
深度学习讲座系列是由DeepMind与UCL人工智能中心合作推出的。
- 强化学习导论
- 动态规划
- 无模型算法
- 深度强化学习
- …
🔗 课程链接
LLMOps：使用大型语言模型构建真实世界应用
学习如何利用该领域的最新工具和技术，使用LLM构建现代软件。
🔗 课程链接
生成式AI的评估与调试
你将学习：
- 在Jupyter Notebook中进行仪器化
- 管理超参数配置
- 记录运行指标
- 收集数据集和模型版本化的相关工件
- 记录实验结果
- 跟踪LLM的提示与响应
- …
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ChatGPT 提示工程：面向开发者
学习如何利用大型语言模型（LLM）快速构建全新且强大的应用。
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LangChain用于LLM应用开发
你将学习：
- 模型、提示与解析器
- LLM的记忆机制
- 链式结构
- 文档问答系统
- 代理
🔗 课程链接
LangChain：与你的数据聊天
你将了解：
- 文档加载
- 文档分割
- 向量数据库与嵌入
- 检索
- 问答
- 对话
🔗 课程链接
使用ChatGPT API构建系统
学习如何通过调用大型语言模型的链式接口来自动化复杂的工作流程。
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LangChain与向量数据库在生产环境中的应用
学习如何在生产环境中使用LangChain和向量数据库：
- LLM与LangChain
- 提示工程技巧
- 利用索引组织知识
- 通过链式结构组合各个组件
- …
🔗 课程链接
构建LLM驱动的应用程序
学习如何使用LLM API构建LLM驱动的应用程序：
- 深入理解LLM API
- 构建基础LLM应用
- 增强与优化LLM应用
- …
🔗 课程链接
全栈LLM训练营
学习如何构建并部署LLM驱动的应用程序：
- 掌握提示工程
- LLM运维
- 语言用户界面的用户体验设计
- 增强型语言模型
- 一小时内上线LLM应用
- LLM基础知识
- 项目实战：askFSDL
- …
🔗 课程链接
全栈深度学习
学习全栈生产级深度学习：
- ML项目
- 基础设施与工具
- 实验管理
- DNN故障排除
- 数据管理
- 数据标注
- ML模型监控
- Web部署
- …
🔗 课程链接
深度学习与深度生成模型导论
涵盖深度学习的基础概念：
- 单层神经网络与梯度下降
- 多层神经网络与反向传播
- 用于图像处理的卷积神经网络
- 用于文本处理的循环神经网络
- 自编码器、变分自编码器和生成对抗网络
- 编码器-解码器循环神经网络与Transformer
- PyTorch代码示例
自动驾驶汽车（图宾根）
涵盖自动驾驶汽车中最主流的范式：基于模块化流水线的方法以及基于深度学习的端到端驾驶技术。
- 基于摄像头、激光雷达和雷达的感知
- 定位、导航与路径规划
- 车辆建模与控制
- 深度学习
- 模仿学习
- 强化学习
🔗 课程链接
强化学习（蒙特利尔理工大学，2021年秋季）
设计自主决策系统是人工智能长期以来的目标之一。如果这些系统得以实现，将在机器人技术、游戏、控制、医疗保健等领域产生重大影响。本课程将强化学习介绍为一种通用框架，用于设计此类自主决策系统。
- 强化学习导论
- 多臂老虎机问题
- 策略梯度方法
- 上下文老虎机问题
- 有限马尔可夫决策过程
- 动态规划
- 策略迭代、值迭代
- 蒙特卡洛方法
- …
深度强化学习基础
由Pieter Abbeel主讲的迷你六讲系列。
- MDPs、精确解法、最大熵强化学习
- 深度Q学习
- 策略梯度与优势估计
- TRPO与PPO
- DDPG与SAC
- 基于模型的强化学习
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斯坦福CS234：强化学习
涵盖从强化学习基础概念到更高级主题的内容：
- 马尔可夫决策过程与规划
- 无模型策略评估
- 无模型控制
- 带有函数逼近的强化学习与深度强化学习
- 策略搜索
- 探索
- …
斯坦福CS330：深度多任务学习与元学习
这是一门研究生级别的课程，涵盖了深度多任务学习和元学习的各个方面。
- 多任务学习、迁移学习基础
- 元学习算法
- 元学习高级主题
- 多任务强化学习、目标条件强化学习
- 元强化学习
- 层次化强化学习
- 终身学习
- 未解决的问题
MIT生命科学中的深度学习
本课程介绍机器学习的基础知识，并探讨其在基因组学及更广泛的生命科学领域的应用。
- 解释机器学习模型
- DNA可及性、启动子与增强子
- 染色质与基因调控
- 基因表达、剪接
- RNA测序、剪接
- 单细胞RNA测序
- 降维、遗传学与变异
- 药物发现
- 蛋白质结构预测
- 蛋白质折叠
- 影像与癌症
- 神经科学
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🔗 资料链接
高级机器人学：加州大学伯克利分校
本课程由Peter Abbeel主讲，首先回顾强化学习，随后深入探讨其在机器人领域的应用。
- 马尔可夫决策过程：精确方法
- 连续状态空间MDP的离散化
- 函数近似/基于特征的表示
- LQR、迭代LQR/微分动态规划
- …
如有任何问题，请通过Twitter联系我。
如果您有意贡献，欢迎提交包含课程链接的PR。虽然这需要一些时间，但我计划对这些单独的讲座进行整理，例如总结内容、添加笔记、提供补充阅读材料、标注难度等。
您现在可以在这里找到机器学习课程笔记。
常见问题
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ML-For-Beginners
ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。
ragflow
RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。