两份顶流免费 AI 课！从入门到实践，吴恩达与微软帮你玩转人工智能

在生成式 AI 席卷全球的当下，无论是想转行进入 AI 领域的职场人，还是对智能技术好奇的学生，亦或是想提升技能的开发者，“系统学习 AI” 都成了刚需。但市面上优质课程要么价格高昂，要么门槛太高，今天就为大家推荐两份 “零成本、高含金量” 的宝藏资源 —— 吴恩达老师的免费 AI 课程矩阵，以及微软专为初学者打造的生成式 AI 教程，从理论到实践，帮你轻松踏入人工智能的大门。

一、先认识两位 “引路者”：AI 领域的权威力量

在开始介绍课程前，有必要先说说这两份资源背后的 “专业背书”—— 它们的创作者本身就是 AI 领域的标杆人物和企业，这也是课程质量的核心保障。

1. 吴恩达（Andrew Ng）

全球公认的 AI 教育先驱，斯坦福大学计算机科学博士，曾担任谷歌深度学习研究院（Google Brain）联合创始人、百度首席科学家。他不仅在 AI 科研领域有深厚造诣，更擅长把复杂的技术知识转化为普通人能理解的内容。早年间他开设的《机器学习》《深度学习专项课程》，让数百万零基础学习者入门 AI，如今他创办的 “deeplearning.ai” 平台，更是成为免费 AI 教育的 “黄埔军校”，每一门课程都经过精心打磨，兼顾专业性与通俗性。

2. 微软（Microsoft）

作为全球科技巨头，微软在 AI 领域的投入和成果有目共睹 —— 从 Azure OpenAI 服务到 Copilot 系列工具，再到对开源 AI 生态的支持，始终走在行业前沿。而这份《Generative AI for Beginners》课程，是微软云倡导者团队（Azure Cloud Advocates）专为零基础学习者打造，既结合了微软在 AI 技术落地中的实战经验，又充分考虑了初学者的认知规律，避免了 “一上来就讲代码” 的生硬感，堪称 “大厂出品的良心教程”。

二、第一份：吴恩达的 “碎片化学习神器”——15 门迷你课，随时随地学

如果你平时时间零散，想利用通勤、午休等碎片时间入门 AI，吴恩达在 “deeplearning.ai” 平台上的免费课程矩阵绝对是首选。这份课程集合包含 15 门独立课程，每门课由多个 “5-10 分钟” 的短视频组成，不用花整块时间，拿起手机就能学，还能自由选择学习顺序，完全贴合现代人的学习节奏。

（一）课程核心亮点

1. “轻量化” 学习，零压力入门

不同于传统课程动辄 1 小时的长视频，吴恩达的课程把每个知识点都拆成 “小模块”—— 比如《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》（ChatGPT 提示工程），整门课只有 7 个视频，总时长不到 1 小时，却能把 “如何写有效提示词、如何让 AI 生成精准内容、如何用提示词解决实际问题” 讲得明明白白。哪怕是完全不懂代码的新手，也能跟着视频一步步理解 “提示词的逻辑”，课后还能直接用学到的技巧在 ChatGPT、Claude 等工具上实践，成就感拉满。

2. 中文友好，英语差也能轻松学

这门课最受国内学习者好评的一点，就是 “极致的中文支持”。打开课程链接（https://learn.deeplearning.ai/），任意点开一门课的视频，右下角会有 “CC” 按钮，点击后就能切换到 “中文 subtitles（字幕）”，字幕翻译精准，没有生硬的机器翻译感，甚至连专业术语（如 “few-shot learning 少样本学习”“chain-of-thought 思维链”）都标注得清晰易懂。对于英语基础薄弱的人来说，完全不用再对着英文视频 “抓瞎”，专注听吴恩达老师的讲解 + 看中文字幕，就能轻松吸收知识点。

3. 覆盖 AI 核心领域，按需选择不浪费

15 门课程几乎涵盖了当下 AI 领域的核心方向，你可以根据自己的需求 “按需选课”：

• 想入门生成式 AI：选《Generative AI with Large Language Models》（生成式 AI 与大语言模型）、《Building Generative AI Applications with Gradio》（用 Gradio 搭建生成式 AI 应用）；

• 想提升提示词能力：选《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》《Prompt Engineering for ChatGPT》；

• 想了解 AI 在行业中的应用：选《AI for Everyone》（人人可用的 AI）、《Machine Learning Engineering for Production (MLOps)》（生产级机器学习工程）；

每门课都配有简单的课后练习，比如让你用学到的提示词写一段文案，或用 Gradio 搭一个简单的 AI 对话界面，边学边练，避免 “光听不练” 的尴尬。

（二）如何开始学习？

直接打开链接（https://learn.deeplearning.ai/），无需注册账号（注册后可保存学习进度），点击任意课程即可观看。建议初学者从《AI for Everyone》或《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》开始，这两门课门槛最低，能快速建立对 AI 的整体认知。

三、第二份：微软的 “系统化教程”——21 节课 + 多语言支持，从理论到实践全覆盖

如果说吴恩达的课程是 “碎片化零食”，那微软的《Generative AI for Beginners》就是 “营养均衡的正餐”。这份课程以 GitHub 仓库的形式呈现（地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners），包含 21 节完整课程，从 “什么是生成式 AI” 到 “如何用代码搭建 AI 应用”，形成了一套完整的学习体系，适合想系统掌握 AI 知识、并动手实践的学习者。

（一）课程核心亮点

1. 多语言全覆盖，全球学习者都能学

微软作为全球化企业，在课程本地化上做得堪称 “业界标杆”—— 目前课程已支持 40 多种语言，包括中文（简体、繁体）、英语、法语、西班牙语、日语、韩语、阿拉伯语等。打开 GitHub 仓库后，点击右上角的 “Language” 按钮，选择 “中文”，整个课程的文案、代码注释、视频字幕都会切换为中文，哪怕是不熟悉英文的学习者，也能轻松看懂课程内容。这种 “无语言障碍” 的设计，让全球不同地区的人都能共享这份优质资源。

2. “理论 + 代码” 双轨教学，边学边练不脱节

课程分为 “学习类” 和 “构建类” 两种类型，完美解决 “学了不会用” 的问题：

• “学习类” 课程：以文字和短视频为主，讲解核心概念，比如《1. Introduction to Generative AI》（生成式 AI 入门）、《3. Responsible AI》（负责任的 AI），帮你理解 “大语言模型是什么”“AI 的伦理风险有哪些” 等理论知识；

• “构建类” 课程：在讲解理论的同时，提供 Python 和 TypeScript 两种语言的代码示例，比如《5. Building a Text Generation App》（搭建文本生成应用）、《9. Building an Image Generation App》（搭建图像生成应用），每段代码都有详细注释，你可以直接复制到本地运行，还能根据自己的需求修改参数（比如更换大模型、调整生成内容的长度）。

比如在 “搭建聊天应用” 的课程中，你会学到如何调用 OpenAI API 或 Azure OpenAI 服务，用 Python 写一个简单的 AI 聊天机器人，从 “获取 API 密钥” 到 “编写对话逻辑”，每一步都有清晰指引，哪怕是编程新手，也能跟着步骤完成。

3. 资源超丰富，学完还能深入探索

每节课都包含 “四大核心资源”，帮你把知识点学透：

• 短视频介绍：5-8 分钟的视频，快速梳理本节课的核心内容；

• 书面课程文档：详细的文字讲解，比视频更深入，适合反复阅读；

• 代码样本：支持 Azure OpenAI、OpenAI API、GitHub Marketplace Model Catalog 等多种平台，你可以根据自己的条件选择（比如没有 Azure 账号，就用 OpenAI API）；

• 额外学习资源：链接到微软的官方文档、AI 工具教程、行业案例等，学完课程后还能继续深入探索。

4. 高清中文字幕，观看体验拉满

课程配套的所有视频都支持中文翻译，而且字幕清晰、同步精准，视频画质更是达到高清级别，无论是在电脑上还是手机上观看，都不会有 “模糊、卡顿” 的问题。比如在讲解 “向量数据库与 RAG” 的视频中，老师会用动画演示 “如何把文本转化为向量、如何在数据库中检索相关内容”，配合中文解说和字幕，哪怕是 “向量”“嵌入” 这类抽象概念，也能轻松理解。

（二）如何开始学习？

1. 打开 GitHub 仓库地址（https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners），建议先看 “README” 文件中的 “课程大纲”，了解 21 节课的整体结构；

2. 如果你是编程新手，先从《0. Setup your environment》（搭建课程环境）开始，这份教程会教你如何安装 Python、配置 API 密钥等基础操作；

3. 学习过程中可以 “fork” 仓库到自己的 GitHub 账号，方便保存代码和学习进度；

4. 遇到问题可以加入微软的 Azure AI Foundry Discord 服务器，和全球学习者交流，也能在 GitHub 的 “Issues” 板块提问，会有开发者或志愿者解答。

四、最后：两份课程该怎么选？给你一份清晰的建议

• 如果你时间零散，想先 “浅尝辄止”，了解 AI 的基础概念和实用技巧：优先学吴恩达的课程，15 门课任选，碎片化时间就能学；

• 如果你想系统掌握生成式 AI 的理论，并有一定的编程基础（哪怕只是会简单的 Python），想动手搭建 AI 应用：优先学微软的课程，21 节课从入门到实践，帮你建立完整的知识体系；

• 当然，最好的方式是 “两者结合”：先用吴恩达的课程快速入门，再用微软的课程深入实践，两份资源都是免费的，完全不用有 “选择困难”。

现在生成式 AI 的发展速度越来越快，与其在网上看碎片化的科普文章，不如跟着权威的课程系统学习。这两份资源无论是从专业性、实用性，还是友好度上来说，都是当下最好的 “入门教材”。别再犹豫了，打开链接，从第一节课开始，让 AI 成为你的新技能吧！