Pegada pública no GitHub de Datawhale

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

📚 从零开始构建大模型

《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程

南瓜书：《机器学习》（西瓜书）公式详解

面向开发者的 LLM 入门教程，吴恩达大模型系列课程中文版

💻 vibe coding 2026 | Your first modern Coding course beginners to master step by step.

《李宏毅深度学习教程》（李宏毅老师推荐👍，苹果书🍎），PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

强化学习中文教程（蘑菇书🍄），在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

大模型基础: 一文了解大模型基础知识

推荐系统入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/fun-rec/

AI for All: The First Systematic Vibe Coding Tutorial | From Zero to Full-Stack, Bring Your Ideas to Life | Live at: www.vibevibe.cn ；全民AI学习第一课，首个系统化 Vibe Coding 开源教程 | 零基础到全栈实战，让人人都能借助 AI 实现自己的想法与创意 | 在线地址：www.vibevibe.cn

pandas中文教程

《大模型白盒子构建指南》：一个全手搓的Tiny-Universe

数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统竞赛知识、代码、思路

仅需Python基础，从0构建大语言模型；从0逐步构建GLM4\Llama3\RWKV6， 深入理解大模型原理

Datawhale成员整理的面经，内容包括机器学习，CV，NLP，推荐，开发等，欢迎大家star

PyTorch入门教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

AI Agent 学习路线与资料库收集

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HuggingLLM, Hugging Future.

本项目为量化开源课程，可以帮助人们快速掌握量化金融知识以及使用Python进行量化开发的能力。

动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

主要展示Datawhale的组队学习计划。

仅需Python基础，从0构建自己的具身智能机器人；从0逐步构建VLA/OpenVLA/SmolVLA/Pi0， 深入理解具身智能

哈喽！龙虾 🙋‍♀️ Adopt from scratch and build your first claw 🦞 来领养你的第一只龙虾！

机器学习方法习题解答，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual

主要存储Datawhale组队学习中“数据挖掘/机器学习”方向的资料。

动手学数据分析以项目为主线，知识点孕育其中，通过边学、边做、边引导来得到更好的学习效果

本项目围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的agent-skills-with-anthropic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，欢迎大家Star!

A Lighting Pytorch Framework for Recommendation Models, Easy-to-use and Easy-to-extend.

Follow me，从 0 到 1 掌握 SQL。

《机器学习》（西瓜书）代码实战

动手学CV-Pytorch版

🎓 系统性大语言模型构建课程｜🛠️ 覆盖预训练数据工程、Tokenizer、Transformer、MoE、GPU 编程 (CUDA/Triton)、分布式训练、Scaling Laws、推理优化及对齐 (SFT/RLHF/GRPO)｜🚀 6 个渐进式作业 + 代码驱动，建立 LLM 全栈认知体系

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，欢迎大家Star!

《数学建模导论》教程，全网最全数学建模模型与算法教程系列，带你走进数学建模的大门！

从 NLP 到 LLM 的算法全栈教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/base-llm/

This is a multi agent tutorial based on the CAMEL framework, aimed at understanding how to build an Agent Society from the ground up!

DeepSeek 系列工作解读、扩展和复现。

《动手学深度学习》习题解答，在线阅读地址如下：

📚 《Generic Agent使用指南》——轻松上手自进化智能体，从基础调用到高级技巧全覆盖

巨硬的NumPy

本教程将全面指导你如何快速搭建自己的AI应用环境，从Docker桌面版的安装与配置开始，到本地部署Dify并自定义AI助手功能，让你轻松实现“猜病例”、“甜蜜哄人”、“新生入学指南”、“小红书读书卡片”与“面试宝典”等多种特色AI应用。并教会你从基础智能体到使用工作流，再到知识库、DeepResearch、数据库、MCP、复杂任务编排等高阶任务，由浅到深的学习掌握基于dify的大模型应用开发。

聪明办法学Python，简明且系统的 Python 入门教程第二版。

大模型/LLM推理和部署理论与实践

聪明方法学Python，简明且系统的 Python 入门教程。

主要存储Datawhale组队学习中“计算机视觉”方向的资料。

python自动化办公

模型压缩的小白入门教程，PDF下载地址 https://github.com/datawhalechina/awesome-compression/releases

yolo master 本课程主要对yolo系列模型进行介绍，包括各版本模型的结构，进行的改进等，旨在帮助学习者们可以了解和掌握主要yolo模型的发展脉络，以期在各自的应用领域可以进一步创新并在自己的任务上达到较好的效果。

从基础学科到通用人工智能 - 跨学科知识图谱

🎉🎉🐳 Datawhale大数据处理导论教程 | 大数据技术方向的开篇课程🎉🎉

Datawhale开源教程《人工智能的数学基础》

📚“langent”由“lang”与“agent”合并而来的学习教程

📚 从零开始的向量数据库原理与实践教程，在线阅读地址：https://easy-vecdb.datawhale.cc/

wow-fullstack，令人惊叹的全栈开发教程

《李宏毅生成式人工智能教程》，PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leegenai-tutorial/releases

An easier PyTorch deep reinforcement learning library.

Datawhale 开源项目管理委员会（Datawhale Open-source Project Management Committee，简称DOPMC）

Learn everything about world model

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。

Vibe-Blog是一个基于Multi-Agent 架构的万字长文技术博客生成AI助手，支持深度调研、智能配图、Mermaid 图表、代码集成、专业排版的各种专业技术博客写作中所需要的能力, 真正做到了 "输入一句话, 一键输出图文混合的万字技术长文, 轻轻松松做到日更万字长文技术博客"，将晦涩的技术知识转化为通俗易懂的科普文章，让每个人都能轻松理解复杂技术,在 AI 时代扬帆起航.

A simple and trans-platform agent framework and tutorial

顶不住的运筹优化

🌟 推理王国：关于 AI 推理机制的思想实验手册。从信息论、符号逻辑与表示学习出发，系统剖析大模型“智能”的本质。

一份全栈式大语言模型参考指南，用最简洁的代码帮助你端到端定义模型从零训练到工程落地的每一个细节

OPEN AI通识课

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OpenClaw 学习教程 - 一周打造跨设备 AI 助手

《Deep Agents 实战》开源课程网站

本项目是关于Harness Engineering的开源教程，旨在帮助开发者理解和掌握在大模型时代，如何为复杂、长时间运行的 AI 智能体（Agent）构建健壮的底层运行架构。

🎨 把时间还给逻辑，用 AI 绘就你的科研故事

理工科-大模型入门实训课程

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handy-n8n, learn n8n by doing

面向中小学的人工智能通识课开源课程

🚀 基于 ASR + VLM 技术的智能视频笔记工具，能够将任何视频"吞噬"并生成包含图文内容和视频剪影的结构化笔记报告

AMD YES!

本课程面对具有一定机器学习基础，但尚未入门的NLPer或经验尚浅的NLPer，尽力避免陷入繁琐枯燥的公式讲解中，力求用代码展示每个模型背后的设计思想，同时也会带大家梳理每个模块下的技术演变，做到既知树木也知森林。

心灵伴侣，AI+心理健康Agent项目案例

从零到一搭建一台具身智能机器人:深入强化学习、World-Model、VLA 等智能决策方法的工程落地,贯穿仿真环境、控制器、运动规划、感知系统等技能树模块,并在真实项目中跑通"决策—控制—感知"完整链路。

帮助新手快速入门、快速使用、习惯 OpenMMLab 开源库官方文档且能够自主上手实验，自由选择阅读更深层的知识。

Docker 教程：从零基础到掌握 Docker

从0开始学习多模态大模型，从概念、架构、训练到部署，系统搭建你的第一套 MLLM 知识体系

在线学习地址：https://datawhalechina.github.io/hand-on-openclaw/ 想用好openclaw，就来hand-on-openclaw~

A systematic guide from physical imaging principles(医学影像处理开源教程), reconstruction algorithms to deep learning post-processing. https://datawhalechina.github.io/med-imaging-primer/

本项目面向普通学习者和办公用户，搜罗并评审高质量开源 AI Skill，按场景提供中文教程、开箱 starter、风险说明和使用路线，帮助不会写代码的人也能低成本使用开源 AI 能力。

🌟 Datawhale 贡献者可视化平台，在线地址：https://mv.datawhale.cc/

Python科学计算教程，学完Python不知道如何应用？看这里：https://datawhalechina.github.io/scientific-computing/

Datawhale开源教程 Bishop 深度学习理论和方法讲解

本项目整理自吴恩达老师在 DeepLearning.AI 平台推出的 AI Prompting for Everyone 课程，主要面向中文学习者，提供课程内容翻译、知识点梳理和示例说明。 这门课程偏入门，重点不是讲复杂的模型原理，而是讲普通用户如何更好地向 AI 提问，如何把任务说清楚，如何让 AI 给出更符合需求的回答。 本项目希望把课程内容整理成更适合中文阅读的学习资料，方便大家在学习、办公、写作、编程和资料整理等场景中参考使用。 如果你正在学习 AI 提示词，或者想系统了解如何更有效地使用 ChatGPT、Gemini、Claude 等AI工具，可以从这个项目开始。

PocketFlow from 0 to 1 ｜ 100 行代码构建所有 LLM 应用 ｜ 首个 PocketFlow 交互式教程 ｜ 光速掌握智能体开发实战

Easy Data X AI - A beginner-friendly course on Data and AI fundamentals for all AI enthusiasts. Learn to build AI Agents with a data-driven perspective through dual learning tracks.

🐳 AI 驱动的开源交互式学习引擎

hello-robotics 将基于 G2 与 Isaac 打造一套全流程机器人仿真实践教程平台，覆盖搭建、感知、建图定位导航、抓取操作及大模型决策，同时可以用于前沿算法的实践验证

DevMesh 是一个面向多人协作开发的 local-first 知识共享层。它通过 MCP 为 Codex、Claude Code、opencode 等 AI 编程工具提供项目知识检索、经验沉淀、本地缓存和可选团队同步能力

本套课程，希望通过AI硬件产品的视角与产品设计的SOP探索，一起学习和研究，自己如何真正发现自己的或者别人的需求，如何设计自己的产品和项目，从而真正产出帮助到大家的产品

《学习的地形》是一部从学习动力学、几何视角重新理解深度学习的开源书籍。