写在开头
如今学习人工智能不仅仅是理解机器学习模型，更重要的是了解如何将各种知识点融会贯通，从数学和基础知识到构建实际应用、智能体和生产系统。网络上的学习资源浩如烟海，很容易让人迷失方向，或者在各种教程之间漫无目的地游荡，找不到清晰的学习路径。
本文将介绍 10 个最受欢迎且真正有用的 GitHub 人工智能学习代码库。这些代码库涵盖了人工智能的各个方面，包括生成式人工智能、大型语言模型、智能体系统、机器学习数学、计算机视觉、实际项目以及生产级人工智能工程。
10 个 GitHub 学习人工智能代码库
按照 Start 的数量倒序排列
x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
GitHubStar🌟 : 108k
🏆上榜理由🏆：“AI 工具系统提示与模型” 是一个开源的 AI 工程代码库，它记录了现实世界中 AI 工具和代理的结构，公开了超过 3 万行的系统提示、模型行为和设计模式。它对构建可靠代理和提示的开发人员尤其有用，提供了关于生产级 AI 系统设计的实用见解，同时也强调了提示安全性和泄漏预防的重要性。
microsoft/generative-ai-for-beginners
GitHubStar🌟 : 105k
🏆上榜理由🏆：《面向初学者的生成式人工智能》 是由微软云技术推广团队推出的一套结构化的 21 节课课程，旨在教授如何从零开始构建真正的生成式人工智能应用程序。课程将清晰的概念讲解与 Python 和 TypeScript 的实践构建相结合，涵盖提示、聊天、红绿灯算法、智能体、微调、安全性和部署等内容。本课程对初学者友好，支持多种语言，旨在通过实际案例和社区支持，帮助学习者从基础知识逐步构建出可用于生产环境的人工智能应用程序。
rasbt/LLMs-from-scratch
GitHubStar🌟 : 82.8k
🏆上榜理由🏆：《从零开始构建大型语言模型》 是一个实践性强、寓教于乐的资源库，是 Manning 出版的同名书籍的配套资源。它通过使用纯 PyTorch 代码逐步实现一个 GPT 风格的大型语言模型，讲解了大型语言模型的工作原理。本书涵盖了分词、注意力机制、GPT 架构、预训练和微调（包括指令调优和 LoRa），所有内容都设计为可在普通笔记本电脑上运行。本书注重通过代码、图表和练习帮助读者深入理解，而非使用高级的大型语言模型库，因此非常适合从头开始学习大型语言模型的内部机制。
Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
GitHubStar🌟 : 87.6k
🏆上榜理由🏆：Awesome LLM Apps 是一个精选的 LLM 应用案例展示平台，展示了使用 RAG、AI 代理、多代理团队、MCP、语音界面和内存构建的真实、可运行的 LLM 应用。它重点介绍了使用 OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI 以及 Llama 和 Qwen 等开源模型的实用项目，其中许多项目都可以在本地运行。该平台注重通过实例学习、探索现代代理模式，并加速生产级 LLM 应用的实践开发。
ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code
GithubStar🌟 : 30.8k
🏆上榜理由🏆：《500+人工智能项目列表及代码》 是一个庞大的、持续更新的 AI/ML/DL 项目创意和学习资源目录，涵盖计算机视觉、自然语言处理、时间序列、推荐系统、医疗保健和生产级机器学习等领域。它链接到数百个教程、数据集、GitHub 代码库和“带有源代码的项目”，并鼓励社区通过提交 pull request 来贡献内容，以保持链接有效并扩展资源库。
spmallick/learnopencv
GitHubStar🌟 : 22.7k
🏆上榜理由🏆：LearnOpenCV 是一个内容全面、注重实践的资源库，与 LearnOpenCV.com 博客配套使用，提供数百个涵盖计算机视觉、深度学习和现代人工智能的教程，并附带可运行的代码。其主题从经典的 OpenCV 基础知识到 YOLO、SAM、扩散模型、VLM、机器人和边缘人工智能等前沿模型，并着重强调实际应用。该资源库非常适合希望通过构建实际系统而非仅仅阅读理论来理解人工智能概念的学习者和从业者。
DataTalksClub/llm-zoomcamp
GitHubStar🌟 : 4.5k
🏆上榜理由🏆：LLM Zoomcamp 是一门免费的实践性课程，为期 10 周，专注于构建实际的 LLM 应用，特别是基于 RAG（红绿灯）系统，并结合您自己的数据。课程涵盖向量搜索、评估、监控、代理以及最佳实践，并通过实践工作坊和总结项目进行讲解。课程设计灵活，既可自主学习，也可小组学习，强调生产就绪技能、社区反馈和端到端系统构建，而非仅仅讲解理论。
panaversity/learn-agentic-ai
GitHubStar🌟 : 3.8k
🏆上榜理由🏆：使用 Dapr Agentic Cloud Ascent （DACA） 学习智能体人工智能 （Agentic AI）。DACA 是一个云原生、系统优先的学习项目，专注于设计和扩展行星级智能体人工智能系统。它教授如何使用 Kubernetes、Dapr、OpenAI Agents SDK、MCP 和 A2A 协议构建可靠、可互操作的多智能体架构，并着重强调工作流、弹性、成本控制和实际应用。其目标不仅是构建智能体，更是训练开发人员设计可在实际约束条件下扩展到数百万并发智能体的生产就绪型智能体集群。
dair-ai/Mathematics-for-ML
GitHubStar🌟 : 5.6k
🏆上榜理由🏆：《机器学习数学》 是一套精选的高质量书籍、论文和视频讲座合集，涵盖了现代机器学习和深度学习背后的数学基础。它聚焦于线性代数、微积分、概率论、统计学、优化和信息论等核心领域，资源涵盖从入门到研究级别的各个层面。其目标是帮助学习者建立强大的数学直觉，并自信地理解机器学习模型和算法背后的理论。
armankhondker/awesome-ai-ml-resources
GitHubStar🌟 : 4k
🏆上榜理由🏆：《机器学习与人工智能路线图（2025）》 是一份结构化的入门到进阶指南，它循序渐进地规划了人工智能和机器学习的学习路径。指南涵盖核心概念、数学基础、工具、角色、项目、机器学习运维（MLOps）、面试技巧和研究方法，并提供可靠的课程、书籍、论文和社区链接。其目标是为学习者提供一条清晰的学习路径，帮助他们在这个快速发展的领域中稳步前进，培养实用技能，为职业发展做好准备，避免被繁杂的信息所淹没。
最后想说的话
根据我的经验，学习人工智能最快的方法是停止将其视为理论，而是边学边做。这些代码库之所以有效，是因为它们实用、观点鲜明，并且是由真正的工程师在解决实际问题的过程中创建的。
我的建议是，选择几本符合你当前水平和目标的书籍，从头到尾认真学习，并持之以恒地提升。深度学习、重复练习和实践操作远比追逐每一个新潮流重要得多。
