5 Free Courses to Learn AI Engineering

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KDnuggets2026年9月29日

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主题聚焦：5 Free Courses to Learn AI Engineering
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5 Free Courses to Learn AI Engineering - KDnuggets

publ: 2026年9月29日

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5门免费课程学习人工智能工程

通过5门实践课程学习大语言模型基础、人工智能工程、RAG、MLOps、微调和部署，帮助你成为更强大的人工智能和机器学习工程师。

作者：

Abid Ali Awan，KDnuggets助理编辑，2026年9月29日发布于

人工智能

人工智能工程位于软件工程、机器学习和生成式AI之间。

作为人工智能工程师，你通常不会从零开始训练基础模型。大多数情况下，你需要使用现有模型并思考如何将它们转化为有用的应用程序和自动化系统。

这可能意味着使用模型API、嵌入、向量数据库、检索增强生成（RAG）、AI代理、多代理工作流、评估系统、模型服务、监控和部署。你可能会构建使用工具的代理，与其他代理协调，自动化内部工作流，或处理更大业务流程的部分。

好消息是，你不需要昂贵的训练营来学习所有这些内容。一些最好的人工智能工程课程完全免费且开源，提供在线讲座、笔记本、练习和项目。

我按照从简单到困难的顺序整理了以下五门课程，你也可以将它们作为学习路径逐步提升技能。

1. Hugging Face大语言模型课程

如果你对大型语言模型（LLMs）相对陌生，我建议从Hugging Face LLM课程开始。

该课程从Transformer基础开始，逐步进入Hugging Face生态系统，包括Transformers、Datasets、Tokenizers、Accelerate和Hugging Face Hub。你还将学习如何微调模型、构建演示、整理数据集以及使用推理模型。

课程大纲包括：

Transformer模型使用Hugging Face Transformers 微调预训练模型数据集和分词器经典自然语言处理（NLP）任务构建和分享演示数据集整理 LLM微调推理模型

该课程完全免费，需要良好的Python知识。有PyTorch或TensorFlow经验会有所帮助，但不是必需的。

使其成为良好起点的是，你先学习LLMs的实际工作原理，然后再进入RAG和AI代理等更高层次领域。

难度：初级到中级

你将学到：Transformers、分词、数据集、微调和现代LLM工作流程

最适合：建立LLMs和Hugging Face的坚实基础

课程：Hugging Face LLM课程

GitHub：huggingface/course

2. AI工程师笔记本

如果你想更实际地了解人工智能工程，我推荐AI工程师笔记本仓库。

这是一个围绕人工智能工程师和前向部署工程师角色使用的技能设计的动手Colab笔记本集合。与依赖框架不同，这些笔记本教你如何直接使用模型API构建核心系统。

课程内容涵盖：

模型 API 和结构化输出工具调用 RAG LLM 评估 AI 代理微调和 LoRA 提示注入与安全 LLMOps 和可靠性模型服务与推理机器学习系统设计案例研究与毕业项目

该课程最强大的特点之一是其设计上完全不依赖任何框架。你将首先通过原始 API 调用构建代理循环、RAG 管道和评估系统，这有助于更清晰地理解高级框架背后的实现原理。

这些笔记本主要使用免费的 Groq API 运行，而涉及 GPU 的主题（如 LoRA 微调和自托管推理）则包含可选的 Colab GPU 练习。该项目也以 MIT 许可证开源。

难度：中级

你将学到：RAG、代理、评估、工具调用、LLMOps、微调和生产级 AI 工程

最适合人群：希望获得实际 AI 工程师或前线部署工程师技能的开发者

课程形式：基于 GitHub 的笔记本教程

GitHub：calmrocks/ai-engineer-notebooks

3. DataTalksClub 大型语言模型 Zoomcamp 课程

如果你想学习如何构建生产级 LLM 应用，我推荐 DataTalksClub 的 LLM Zoomcamp 课程。

这是一门免费的实践课程，专注于构建完整的 LLM 系统而非仅学习模型理论。2026 年课程内容涵盖代理式 RAG、向量搜索、编排、评估、监控以及最终的毕业项目。

课程内容包括：

代理式 RAG 向量搜索与嵌入 LLM 编排 RAG 和代理评估监控生产最佳实践毕业项目

这门课程的价值在于你将逐步构建应用，学习检索、代理、评估和监控如何在真实系统中协同工作。更广泛的课程内容还涵盖函数调用、混合搜索和重排序。

你将学到：RAG、代理、向量搜索、评估、监控和生产级 LLM 系统

最适合人群：构建实际端到端 LLM 应用的开发者

GitHub：DataTalksClub/llm-zoomcamp

4. MLOps Zoomcamp 课程

如果你想了解机器学习模型训练后会发生什么，我推荐 DataTalksClub 的 MLOps Zoomcamp 课程。

这门免费课程聚焦于将机器学习模型从实验阶段推进到生产环境。你将学习如何跟踪实验、管理模型、构建流水线、部署模型、监控模型并自动化相关基础设施。

使用 MLflow 进行实验跟踪模型管理工作流编排机器学习流水线在线和批量部署模型监控测试与 CI/CD 基础设施即代码端到端 MLOps 项目

课程假设你已有 Python、Docker、命令行工具和基础机器学习的使用经验。目前课程已完全开放用于自主学习，DataTalksClub 表示 2026 年暂无计划开设直播班级。

你将学到：如何在生产环境中部署、监控、自动化和维护机器学习系统

最适合人群：希望进入生产级机器学习领域的数据科学家和机器学习工程师

GitHub：DataTalksClub/mlops-zoomcamp

5. Maxime Labonne 的大型语言模型课程

如果你想深入了解开源 LLM、微调和模型优化，我推荐 Maxime Labonne 的 LLM 课程。

课程分为三个部分：可选的大型语言模型（LLM）基础、专注于构建和改进模型的LLM科学家路径，以及专注于创建和部署LLM应用的LLM工程师路径。

涵盖的主题包括：

LLM基础：微调、QLoRA、DPO、ORPO、量化、GGUF和llama.cpp、模型合并、推理优化、LLM应用与部署

该仓库还包含使用Unsloth和Axolotl等工具进行模型微调的实践笔记本，将模型量化为GGUF、GPTQ、AWQ和EXL2等格式，以及进行模型合并实验的代码。

该课程的独特之处在于其对开源模型的强烈关注，以及用于训练、压缩、优化和高效运行这些模型的技术。

难度：中级到高级

你将学到：微调、量化、模型合并、推理和开源LLM工程

最适合人群：深入学习开源LLM的训练和优化方法

GitHub：mlabonne/llm-course

最后思考

如果你是初学者，我建议从Hugging Face的LLM课程开始，学习Transformer、分词、推理和微调的基础知识。

之后可以进入AI工程师笔记本和LLM Zoomcamp，开始构建实际的LLM应用。当你熟悉这些内容后，可以参加MLOps Zoomcamp学习部署、监控、流水线和生产系统。最后，使用Maxime Labonne的LLM课程深入学习微调、量化、推理优化和开源模型。

重要的是在学习过程中持续构建项目。

即使在一个可以请AI编码代理生成应用的世界里，基础知识仍然至关重要。你需要理解代码、调试故障、做出架构决策、部署系统、监控系统，并在出现问题时知道如何应对。

AI正在让软件开发变得更简单，但这并不消除对工程技能的需求。公司仍然需要能够将想法从概念推进到生产的强大软件工程师、机器学习工程师、MLOps工程师和基础设施工程师。

利用AI加速开发，但要积累足够的知识和实践经验，理解AI为你构建的内容。这种结合将使你成为一名更强大的AI工程师。

Abid Ali Awan（@1abidaliawan）是一名认证的数据科学家，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络为有心理困扰的学生构建AI产品。

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5门免费课程学习人工智能工程

1. Hugging Face大语言模型课程

2. AI工程师笔记本

3. DataTalksClub 大型语言模型 Zoomcamp 课程

4. MLOps Zoomcamp 课程

5. Maxime Labonne 的大型语言模型课程

最后思考

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