<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>课程 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/%E8%AF%BE%E7%A8%8B/</link><description>Recent content in 课程 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/%E8%AF%BE%E7%A8%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>microsoft/AI-For-Beginners：49k Stars、12 周 24 课的微软 AI 入门课程完全指南</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/microsoft-ai-for-beginners-curriculum-guide/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 21:10:22 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/microsoft-ai-for-beginners-curriculum-guide/</guid><description>&lt;h1 id="microsoftai-for-beginners49k-stars12-周-24-课的微软-ai-入门课程完全指南">microsoft/AI-For-Beginners：49k Stars、12 周 24 课的微软 AI 入门课程完全指南&lt;/h1>
&lt;h2 id="这篇文章解决什么问题">这篇文章解决什么问题&lt;/h2>
&lt;p>想入门 AI 的人通常会遇到两类选择困境：&lt;/p>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;strong>入门太浅&lt;/strong>：YouTube 教程、Medium 文章、几页博客文章，看完只记住几个名词&lt;/li>
&lt;li>&lt;strong>入门太深&lt;/strong>：直接读 Goodfellow《Deep Learning》原书或 fast.ai 实战课程，跨度太大容易中途放弃&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;p>microsoft/AI-For-Beginners 提供了一个&lt;strong>精心设计的中间路径&lt;/strong>：12 周 24 节课程，每节配套可运行的 Jupyter Notebook（PyTorch 和 TensorFlow 双版本），覆盖从&amp;quot;什么是 AI&amp;quot;到&amp;quot;自己实现 Transformer&amp;quot;的全链路，且不依赖付费云服务，全部本地可跑。&lt;/p></description></item><item><title>awesome-generative-ai-guide 导读：一份可以当课表的 GenAI 资源中心</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/awesome-generative-ai-guide-resource-hub/</link><pubDate>Fri, 19 Jun 2026 21:04:05 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/awesome-generative-ai-guide-resource-hub/</guid><description>&lt;h2 id="快速信息卡">快速信息卡&lt;/h2>
&lt;table>
 &lt;thead>
 &lt;tr>
 &lt;th>项目&lt;/th>
 &lt;th>信息&lt;/th>
 &lt;/tr>
 &lt;/thead>
 &lt;tbody>
 &lt;tr>
 &lt;td>&lt;strong>仓库地址&lt;/strong>&lt;/td>
 &lt;td>&lt;a href="https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide" target="_blank" rel="noopener noreffer ">aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide&lt;/a>&lt;/td>
 &lt;/tr>
 &lt;tr>
 &lt;td>&lt;strong>Stars&lt;/strong>&lt;/td>
 &lt;td>34k+&lt;/td>
 &lt;/tr>
 &lt;tr>
 &lt;td>&lt;strong>Forks&lt;/strong>&lt;/td>
 &lt;td>5k+&lt;/td>
 &lt;/tr>
 &lt;tr>
 &lt;td>&lt;strong>许可证&lt;/strong>&lt;/td>
 &lt;td>MIT&lt;/td>
 &lt;/tr>
 &lt;tr>
 &lt;td>&lt;strong>维护者&lt;/strong>&lt;/td>
 &lt;td>Aishwarya Naresh Reganti（与 Kiriti Badam 合作）&lt;/td>
 &lt;/tr>
 &lt;tr>
 &lt;td>&lt;strong>最后更新&lt;/strong>&lt;/td>
 &lt;td>2026-06&lt;/td>
 &lt;/tr>
 &lt;/tbody>
&lt;/table>
&lt;h2 id="目录">目录&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="#%e4%bb%93%e5%ba%93%e5%ae%9a%e4%bd%8d" rel="">仓库定位&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e7%9b%ae%e6%a0%87" rel="">学习目标&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e4%bb%93%e5%ba%93%e7%bb%93%e6%9e%84" rel="">仓库结构&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e5%9b%9b%e7%b1%bb%e8%b5%84%e6%ba%90%e7%9a%84%e8%be%b9%e7%95%8c%e4%b8%8e%e8%81%8c%e8%b4%a3" rel="">四类资源的边界与职责&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e9%80%82%e5%90%88%e8%b0%81%e7%94%a8" rel="">适合谁用&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e4%bd%bf%e7%94%a8%e5%bb%ba%e8%ae%ae" rel="">使用建议&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e4%bb%bb%e5%8a%a1%e6%b5%81%e6%a1%88%e4%be%8b%e7%94%a8%e8%bf%99%e4%b8%aa%e4%bb%93%e5%ba%93%e5%ae%8c%e6%88%90%e4%b8%80%e6%ac%a1-rag-%e5%85%a5%e9%97%a8" rel="">任务流案例：用这个仓库完成一次 RAG 入门&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e8%87%aa%e6%b5%8b%e9%a2%98" rel="">自测题&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e8%bf%9b%e9%98%b6%e8%b7%af%e5%be%84" rel="">进阶路径&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e9%80%82%e7%94%a8%e8%be%b9%e7%95%8c" rel="">适用边界&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e5%b8%b8%e8%a7%81%e9%97%ae%e9%a2%98" rel="">常见问题&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="#%e9%87%87%e7%94%a8%e9%a1%ba%e5%ba%8f%e4%b8%8e%e5%86%b3%e7%ad%96%e5%bb%ba%e8%ae%ae" rel="">采用顺序与决策建议&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="仓库定位">仓库定位&lt;/h2>
&lt;p>&lt;a href="https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide" target="_blank" rel="noopener noreffer ">aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide&lt;/a> 在 &lt;code>awesome-xxx&lt;/code> 仓库的常见形态（分类链接列表）之外，还维护月度论文榜、系统化免费课程、面试题和路线图四类资源，并保持更新。仓库由 Aishwarya Naresh Reganti（与 Kiriti Badam 合作）维护，采用 MIT 许可证。&lt;/p></description></item><item><title>awesome-artificial-intelligence 指南：一份走过 11 年的 AI 学习资源精选清单</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/owainlewis-awesome-artificial-intelligence-guide/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 21:03:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/owainlewis-awesome-artificial-intelligence-guide/</guid><description>&lt;h1 id="awesome-artificial-intelligence-指南一份走过-11-年的-ai-学习资源精选清单">awesome-artificial-intelligence 指南：一份走过 11 年的 AI 学习资源精选清单&lt;/h1>
&lt;p>&lt;code>owainlewis/awesome-artificial-intelligence&lt;/code> 是 awesome-list 浪潮里最早一批 AI 方向的精选清单，2015 年创建，截至 2026 年仍在 GitHub 上维护。当其他同类 awesome 仓库因为信息失修而变成&amp;quot;死链集合&amp;quot;时，这个仓库仍然在按节奏更新——2025 年 8 月还做了一次大改版（commit message: &amp;ldquo;Revamped this for 2025&amp;rdquo;）。它最值得读的信号是：&lt;strong>一份 awesome-list 能不能长期用，取决于维护者的筛选标准是否仍然有效，而不是收录条目的数量&lt;/strong>。&lt;/p></description></item></channel></rss>