自学的那条路：四百一十一份

github.com/CelaDaniel/fre… 自学 AI 总被零散资料搅成一团，这个仓库把四百一十一份免费材料收拢成了一个库。 内容照录。收进来的有四百一十一份免费材料，一份份过过手，再按三十多个类目归好架，来源横跨斯坦福、Google、DeepMind、Hugging Face 的公开课和教程。方向那行摆得很全，Python、数学、机器学习、深度学习、CV、NLP、AI Agent；每个主题各归各位，翻链接的活省了；还搭了条从入门走到实战的路线。定位也直说，适合想系统自学、又不愿一上来就砸钱买课的人。 "人工筛选"四个字才是要害。前面二十二个只是开胃菜讲的是货架怎么摆，这条讲的是货架上的货先被筛过一遍。跟前面整洁之道新谈呼应，那条在守基本功，这条在备基本粮。两头都在提醒同一件事，AI 自学最难的不是找不到资料，是太多资料挡住了路。跟前面组里那堂分享也接得上，一个把存量整理成库，一个把经验讲成课，两边都在替后来的人省时间。 三百多这个类目数我单独拎出来，分类细到这份上，说明整理者真按学的人的困惑切过刀，而不是按文件名排的序。 我留的疑问有三处。四百一十一份的更新频率没给；人工筛选的标准没拆；路线里实战项目的数量也没数。 这周按它的分类把自己收藏夹里的散料归一遍，看有多少能对号入座。