DeepLearning.AI 学习进阶路径

更新时间: 2026-07-14

将全部 129 门实际课程（已排除 3 门测试课）按 入门 → 进阶 → 方向专精 → 高阶 重新编排，整合每门课程的官方链接与 B 站视频。

类型说明（见各表「类型」列）：

🌱 第一阶段：入门（建立基础认知，0 前置）

目标：理解 AI 是什么、能干什么，并补齐工具与数学基础。

✅ 完成标志：能用 Python 写简单脚本，看懂"模型在做什么"，掌握基本提示词技巧。

🌿 第二阶段：进阶（核心技能树）

目标：掌握机器学习与深度学习原理，并进入 GenAI / LLM 应用开发。

2.1 经典基础（必走主干）

2.2 LLM 原理 + 应用开发

2.3 NLP / 数据基础（并行可选）

✅ 完成标志：能独立训练神经网络，并用 LLM API + LangChain 搭出可用应用。

🌳 第三阶段：方向专精（选感兴趣的赛道深入）

到这一步按兴趣分流。每个方向给出推荐顺序。

🅰️ RAG / 检索增强方向

🅱️ Agent 智能体方向

🅲 提示工程 / 应用质量方向

🅳 模型微调 / 训练方向

🅴 应用开发 / 前端工程方向

🅵 AI 编码助手方向

🅶 多模态 / 前沿模型方向

🅷 行业 / 专项应用方向

🚀 第四阶段：高阶（工程化 + 底层硬核）

目标：把模型从 Demo 推向生产，并理解底层实现。

推理与部署优化

训练底层

生产化 / 运维

安全 / 治理

🅷 向量 / 底层基础设施（硬核补充）

📌 推荐一条龙路径（最稳）

如果想"一条龙"走完，按以下顺序最不容易卡壳：

AI for Everyone
  → AI Python for Beginners（按需）
  → Mathematics for ML Specialization
  → Machine Learning Specialization
  → Deep Learning Specialization
  → How Transformer LLMs Work
  → ChatGPT Prompt Engineering for Developers
  → LangChain for LLM Application Development
  → Building Systems with the ChatGPT API
  → [选一个方向：RAG / Agent / 微调]
  → [高阶：推理优化 + 生产部署]

📝 说明

• 共 129 门实际课程（已排除 3 门测试课：leanne-test、waitlist-test、leanne-test-program），与原索引一一对应、无遗漏。
• 类型列：每门课都标注了类型，对应开头「类型说明」表，便于判断学习投入。
• 跨方向重复：少数课程同时属于多个方向（如 Embedding Models 既属 RAG 也属高阶基础设施），在相应方向各自列出，方便按方向独立学习，不会漏课。
• B站视频：标注「视频」为已确认的中文字幕视频链接；标注「搜索」为 B 站搜索链接（需手动筛选中文字幕版本）；标注「---」为暂无对应视频。
• ★ 课程：强烈推荐，学习摩擦最小。