原创 一起学习的 2025-11-05 22:29 浙江
Datawhale学习
开源贡献：Datawhale团队
什么是组队学习
组队学习活动，于2018年8月2日，由Datawhale发起，已经坚持组织了六年。
初衷很简单，就是一群志同道合的小伙伴，一起学习讨论，一起克服拖延，一起组队打boss。没有老师，没有教学，有的是一群热爱学习和渴望改变的人，交流学习，互促共进。
往期：《李沐大神分享，全球733所高校，9027人共同学习》
△关于 Datawhale
本期学习内容
名额有限，先到先得！各学习时间重叠，每人限报 1 门。
一、🔥 最热
1. 共学课程：Hello-Agents（从零学习智能体）
课程简介
Hello-Agents 是Datawhale开源学习社区的系统性智能体学习教程，旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。本教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。
适合人群：AI开发者、软件工程师、在校学生。
学习名额：900人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/hello-agents
2. 共学课程：吴恩达Agentic AI
课程简介
本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的Agentic AI系列课程，为学习者打造中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码解读等内容。
适合人群：学生、在职、agent小白
学习名额：540人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/agentic-ai
3. 共学教程：AI硬件与机器人大模型前沿技术
课程简介
系统学习AI硬件与机器人技术，涵盖具身智能、机器人控制、计算机视觉、强化学习和仿真等核心技术，理论与实践相结合。
适合人群：对机器人技术感兴趣的学生、工程师、研究人员；具备Python基础和基础数学知识。
学习名额：540人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/ai-hardware-robotics
学习指南知识库
https://datawhaler.feishu.cn/wiki/ANwTwcmK1iydqZkBrpRcia3nnlf
4. 共学课程：动手学Agent应用开发
合作伙伴
魔搭社区、Gitlink开源社区
课程简介
目前 agent 领域概念繁杂、缺乏可复用范式，导致开发者易部署踩坑、不会调试，做出来大多是玩具，难落地企业级应用。课程邀请了数十位来自明星初创 agent 企业（如 Dify、CamelAI、MiniMax）、头部开源项目（如 Self-LLM、OpenMCP）及大厂（如阿里云）的一线专家进行授课。围绕提认知、打基础、能实践、拓前沿四大模块开展学习与直播授课，旨在帮助大家开发一个完整、企业级可用的Agent系统应用。
适合人群：具备Python基础，有一定计算机基础，有项目开发经验，希望系统学习、开发企业级的Agent应用；高校理工科专业背景的学生，从事IT技术岗位的工程师，产品经理等。
学习名额：300人
开源内容
https://gitlink.org.cn/datawhalechina/build_good_agents
5. 共学教程：Happy-LLM（大模型原理与实践）
合作伙伴
Gitlink开源社区
课程简介
本项目是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如何亲手搭建、训练一个 LLM，期以实现授之以鱼，更授之以渔。【注：本期课程将学习教程的1～3章，以理论基础为主】
适合人群：有基本的深度学习基础，想要系统上手 LLM 理论知识的学习者
学习名额：300人
开源内容
https://gitlink.org.cn/datawhalechina/happy-llm
https://github.com/datawhalechina/happy-llm
6. 共学课程：吴恩达Post-training of LLMs共学课程
课程简介
本项目是一个围绕 DeepLearning.AI 出品的 Post-Training for LLMs 系列课程，为国内学习者量身打造的中文翻译与知识整理教程。项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码等内容，旨在降低语言门槛，让更多学生、研究人员和开发者系统掌握大语言模型（LLM）后训练阶段的核心技术与实践方法。
适合人群：对 LLM 优化与应用感兴趣；或希望深入理解并掌握模型后训练方法的；或希望结合后训练技术打造领域专用模型的学习者以及最广大、最普通的学生群体。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/Post-training-of-LLMs
7. 共学教程：nanochat中文版
课程简介
Code Your Own LLM 是一个基于 nanochat 的深度扩展项目，旨在提供一份从原理到实践、从算法到工程的全栈式大语言模型参考指南。我们将提供最简洁的代码实现，没有复杂封装、层层继承和不必要的抽象，用极致的扁平化结构，零层级嵌套和极简的项目依赖来实现大语言模型从零训练到工程落地的整套流程。此外，项目补充了深入的算法原理讲解、详细的复现教程、前沿的优化技术分析，以及丰富的可视化交互。
适合人群：希望对LLM底层原理进行深入理解的任何人
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/code-your-own-llm
8. 共学教程：RAG技术全栈指南
课程简介
本项目是一个面向大模型应用开发者的RAG（检索增强生成）技术全栈教程，旨在通过体系化的学习路径和动手实践项目，帮助开发者掌握基于大语言模型的RAG应用开发技能，构建生产级的智能问答和知识检索系统。
适合人群：具备Python编程基础，对RAG技术感兴趣的开发者，希望系统学习RAG技术的AI工程师，想要构建智能问答系统的产品开发者，对检索增强生成技术有学习需求的研究人员。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/all-in-rag
二、📖 基础
9. 周志华机器学习基础
课程简介
周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解，一起打好基础！
适合人群：有本科数学基础（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）的同学
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book
在线学习网站
https://www.datawhale.cn/learn/summary/2
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10. 李宏毅深度学习教程
课程简介
本课程以李宏毅教授的《机器学习》（2021年春）为核心，融合2017年部分内容及深度学习扩展知识，通过详细公式推导与难点解析，降低学习门槛，助力初学者轻松掌握机器学习基础与进阶技能。
适合人群：对深度学习感兴趣的读者，具有一定的微积分、线性代数、概率统计知识
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial
11. EasyRL：强化学习教程
课程简介
本内容是深度强化学习的基础，主要目标是学习常见的强化学习算法以及其应用
适合人群：有一些机器学习的基础的学习者，难度系数中
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/joyrl-book
https://github.com/datawhalechina/easy-rl
12. FunRec：推荐系统教程
课程简介
本教程主要是针对具有机器学习基础并想找推荐算法岗位的同学。教程内容由推荐系统概述、推荐算法基础、推荐系统实战和推荐系统面经四个部分组成。本教程对于入门推荐算法的同学来说，可以从推荐算法的基础到实战再到面试，形成一个闭环。
适合人群：入门推荐算法或想找推荐算法相关工作的同学
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/fun-rec
在线学习网站
https://datawhalechina.github.io/fun-rec/#/
13. 人工智能的数学基础
课程简介
本项目致力于为机器学习和人工智能学习者提供全面的数学基础支持。该项目旨在通过整理和整合各种数学资源，帮助学习者更好地理解和掌握机器学习背后的数学原理。项目内容可能包括但不限于数学教程、书籍翻译、在线课程推荐以及相关数学工具的介绍。
适合人群：
大学工科学生：尤其是计算机科学、电子工程、自动化等专业的学生，他们在学习机器学习和人工智能课程时，往往需要更扎实的数学基础。
机器学习和人工智能的初学者：包括自学者和在职人员，他们希望通过系统学习数学知识来提升自己在该领域的竞争力。
对数学基础有进一步提升需求的从业者：那些希望在机器学习和人工智能领域深入研究或从事高级开发的人员。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/math-for-ai
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14. 模式识别基础
课程简介
课程包括贝叶斯决策、近邻法、线性判别法、神经网络、支持向量机、聚类分析、特征选择与提取、深度学习部分算法原理与实现方法，并附相应例程。
适合人群：模式识别的初学者或对该领域感兴趣的学习者。
学习名额：180人
开源内容
https://www.datawhale.cn/learn/summary/99
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三、🛠 实践
15. OpenAI官方智能体框架
课程简介
本课程专为零基础学习者设计，通过系统化的教学体系，带领你从编程小白成长为能够独立编写Python程序的开发者。
适合人群：零基础学习者
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/wow-agent/
16. 工作流自动化平台n8n
课程简介
在自动化工作流日益重要的当下，n8n 凭借其强大的集成能力和灵活的配置方式，成为众多开发者和企业的 首选工具。本课程以 “理论 + 实操” 为核心，通过系统的内容编排，带你从入门到精通 n8n，解锁自动化 工作流的无限可能。
适合人群：希望提升工作效率，实现业务流程自动化的职场人士，对自动化工作流、低代码开发感兴趣的开发者，计划使用 n8n 搭建复杂集成系统的技术团队成员。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/handy-n8n
在线学习网站
https://datawhalechina.github.io/handy-n8n/
17. Coze：动手学搭建智能体
课程简介
教程从智能体、工作流介绍到使用 Coze 搭建简单的智能体和工作流、应用到发布展开，整合实用 AI 工作流并做拆解，同时准备提示词手册和案例手册，帮助学习者更好地理解和实操相关技能。本次教程基于coze-ai-assistant项目
适合人群：想从0到1，想使用coze搭建智能体的同学
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/coze-ai-assistant
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💡青少年课程
18. 中小学编程21天通关挑战：C++、Python、图形化编程
课程简介
助力孩子们高效备考GESP 图形化/Python/C++等级认证，通过每日一练巩固编程思维，提升实战能力！孩子们按备考等级选择对应题目，完成题目后，截图至学习群并接龙记录（格式：姓名+等级），当日晚间统一发布解析答案，供对照学习。
适合人群：备考GESP 等级认证的中小学生
学习名额：180人
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