@GoSailGlobal: Hugging Face Learn 板块今年偷偷加到 12 门 一半是今年新出的 跟前面九家不一样 HF 教的是怎么自己跑 / 自己微调 / 自己发布模型 学完手上有真东西 最值得排队的几门 LLM Course（原 NLP Cours…
摘要
Hugging Face Learn 板块今年新增多门课程，涵盖LLM、智能体、MCP、微调、机器人等，所有课程可在Spaces免费运行，提供GPU支持。
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缓存时间: 2026/05/25 02:40
Hugging Face Learn 板块今年偷偷加到 12 门
一半是今年新出的 跟前面九家不一样
HF 教的是怎么自己跑 / 自己微调 / 自己发布模型
学完手上有真东西 最值得排队的几门
LLM Course（原 NLP Course 今年重写） transformer → fine-tune → 部署上 Hub
Agents Course（今年新出 最 hot） smolagents / LlamaIndex / LangGraph 三套实现
MCP Course（今年新出）
smol course（今年新出 微调最精炼一门）
Robotics Course（用 LeRobot 库）
AI + 机器人入口
上面九家全没有的领域
Diffusion / CV / Audio / Deep RL Course Open-Source AI Cookbook
学完前 9 门 来这里抄实战代码
杀手锏： 所有课能在 Spaces 上免费跑 连 GPU 都白送 上面九家全做不到
入口： http://huggingface.co/learn
完整 10 门精选 + Spaces 用法： http://jasonzhu.ai/zh/blog/huggingface-learn-courses-guide…
Hugging Face - Learn
Source: https://huggingface.co/learn
Community Computer Vision Course
This course will teach you about computer vision ML using libraries and models from the HF ecosystem
Jason Zhu (@GoSailGlobal): https://t.co/ZQkv8LEcGr 现在 120 门课 之前大厂全凑不出这个量
这家有一样别家给不了的东西： 课是模型 / 工具的作者本人直接来讲
Anthropic 4 门 OpenAI 4 门 Meta 4 门 Hugging Face 5 门 LangChain 5 门
按目标选路径 别按热度
🎯 prompting / 工作流
- AI Prompting for Everyone（Andrew
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DeepLearning.AI 目前拥有 120 门 AI 课程，特色是邀请模型/工具的作者亲自授课，课程按学习目标（如 prompting、Agent、RAG、fine-tune 等）分类，为用户提供清晰的路径选择。
@cevenif: 市面上90%的机器学习教程其实都在误导你——光会训练模型又能怎样？上不了生产线，前面全白搭。 说真的，这个坑我见过太多人往里跳了：跟着教程把模型训得飞起，一扔进真实环境就当场歇菜——不知道怎么部署、不会做监控、扩展性一塌糊涂。 哈佛大学直…
哈佛大学开源《Machine Learning Systems》教材，系统讲解ML系统设计、数据工程、模型部署、MLOps和边缘AI等实践内容，旨在帮助将AI从研究落地到生产环境，免费获取于GitHub。
@0xQiYan: 花 15,000 美元上个AI速成营？不如把这份免费清单收好。30 天，学到的东西只多不少。 1. 3Blue1Brown—— 用最直观的动画，把 ChatGPT 背后的数学原理拆给你看。看不懂神经网络？看完就懂了。 → https://…
推荐10个免费的AI学习资源，包括3Blue1Brown、Karpathy的课程、Andrew Ng的周刊、播客、Kaggle和Hugging Face等，声称30天可学到比付费速成营更多的内容。
@WangNextDoor2: 斯坦福CS146S，有空必须学一遍的AI 编程入门课 https://heyuan110.com/zh/posts/ai/2026-02-24-stanford-cs146s-overview/…
斯坦福大学新开设CS146S课程，系统教授AI编程（Vibe Coding），覆盖LLM原理、Agent架构、MCP等，全部资源免费公开，标志着AI编程成为正式工程学科。
@nini_incrypto_: Hugging Face 把 AI 训练全流程都自动化了啦！ 最近有个叫 ml-intern 的项目在 GitHub 爆火，它就像一个 24 小时待命的算法实习生，能独立完成大模型的后训练（Post-training） 1.自主调研：它会…
Hugging Face 推出的 ml-intern 项目在 GitHub 上爆火，能够自主完成论文调研、数据处理、训练脚本编写和模型训练的全流程自动化，无需人工干预即可将小模型（如 Qwen3-1.7B）的性能大幅提升，甚至超越 Claude Code。