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。
《》
△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。
🔥 最热
1. 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：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/ai-hardware-robotics
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2. 共学课程：深度学习共学营
课程简介
当前非常多的小伙伴希望学习 深度学习基础原理，机器学习基础等知识，在大模型快速发展变化的时代，基础没打牢，学习AI前沿技术只能浅尝辄止，所以特别邀请合作AI‘新圣经’《深度学习：基础与概念》，希望帮助更多AI学习者能够深入学习AI的基本原理，从数学公式中理解算法的发展，理解不同模型为什么这样设计。
适合人群：有高数，线代，概率论基础，希望了解大模型第一性原理，推导数学公式，系统学习深度学习的基础原理的学习者；在校：建议本科大二以上或者研究生的同学；在职：建议希望向AI岗位发展或深耕的同学。
学习名额：180人
开源内容
https://www.datawhale.cn/learn/summary/176
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3. 共学课程：动手学Agent应用开发
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）、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应用的学习者
学习名额：180人
开源内容
https://www.datawhale.cn/learn/summary/220
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4. 共学课程：面向理工科的大模型基础实践课
课程简介
本课程旨在弥合理论与实践之间的鸿沟，系统讲解大型语言模型（LLMs）的核心原理，同时注重实操技能的培养。学员将通过精心设计的实验和项目，掌握有效提示、API调用、本地部署、模型微调等实用技巧，能够将理论知识转化为实际应用，为未来在AI领域的深造或就业打下坚实基础。
适合人群：本课程主要面向广大理工科大学生/研究生，特别适合计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息工程、自动化、数学、统计学以及其他对AI技术有浓厚兴趣的理工科专业学生。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/llm-preview
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5. 「同济子豪兄」教你玩转最新通义大模型
课程简介
用阿里云百炼和魔搭社区，一站式玩转通义四大新模型：深度思考Qwen3-30B-A22B、AI编程Qwen3-Coder、图像生成Qwen-Image、图像编辑Qwen-Image-Edit，解锁AI全科学霸、AI编程游戏、AI历史插画、AI古风海报、AI『穿搭』发型师、AI文创手办无限玩法。
适合人群：AI初学者、Agent初学者。
学习名额：180人
开源内容
https://www.aliyun.com/benefit/aihands-on/image?spm=a2c6h.31080958
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6. 共学教程：向量数据库学习与实战指南
课程简介
EasyVectorDB 是一个全面的向量数据库学习与实战指南，涵盖了从基础概念到生产部署的完整知识体系。本项目专注于 Milvus 数据库，提供理论学习、实践教程和项目案例。
适合人群：对向量数据库和 AI 技术感兴趣，希望将向量数据库应用于自然语言处理、图像检索等领域的学习者。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/easy-vectordb
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7. 共学框架：基于 PyTorch 的轻量推荐系统框架
课程简介
Torch-RecHub是一个使用 PyTorch 构建的、灵活且易于扩展的推荐系统框架。它旨在简化推荐算法的研究和应用，提供常见的模型实现、数据处理工具和评估指标。本课程旨在帮助学员掌握torch-rechub框架的设计与使用，掌握深度推荐系统中的排序、召回、多任务模型的设计思想与实战技巧。
适合人群：有一定的Pytorch基础，熟悉深度学习，了解推荐系统基本算法，想进一步熟悉业界应用较广泛的深度的学习者。
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/torch-rechub
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📖 基础
8. 周志华机器学习入门
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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9. 『李宏毅』深度学习入门
课程简介
本课程以『李宏毅』教授的《机器学习》（2025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
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10. 推荐算法入门
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：
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/#/
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11. 数学建模导论
课程简介
本项目基于《数学建模导论——基于Python语言》整理而来，是为了帮助学生更好的学习数学建模、数据科学知识所用。可用于大学生参加数学建模竞赛，也可用作工作中的平时学习。万物皆可建模，人工智能的本质也是数学模型，所以我们开放这门课程的教程。
适合人群：想要准备全国（美国）大学生数学建模竞赛的大学生，以及对数学建模、科学计算有兴趣的工作
学习名额：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/intro-mathmodel
在线学习网站
http://www.datawhale.cn/learn/summary/85
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🛠 实践
12. Github最火大模型原理与实践教程
课程简介
Happy-LLM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：180人
开源内容
https://github.com/datawhalechina/happy-llm
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13. 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
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💡青少年课程
14. 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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一起“点赞”三连↓
