2026年最新AI基础入门免费公开课：从Vibe-Coding到智能体Agent全栈教程

2026年最新AI免费公开课提供从编程基础到智能体开发的全栈教程，涵盖Vibe-Coding、Agent技术、大模型构建等核心领域。课程包括清华大学团队的Easy-Vibe编程实践、Datawhale社区的Hello-Agents智能体开发、吴恩达Agentic AI中文教程等优质资源，适合不同基础的学习者。特别推出AI+硬件专题如具身智能入门和智能鲸鱼小车项目，结合理论与实践。所有课程均开源，为

主理人猫头虎微信: Libin9iOak

1581人浏览 · 2026-01-09 23:46:49

主理人猫头虎微信: Libin9iOak · 2026-01-09 23:46:49 发布

2026最新超全免费开源的AI基础入门免费公开课：包含从Vibe-Coding到Agent的全栈教程

摘要

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人开始关注如何从零基础学习AI以及如何更高效地掌握这一领域的关键技能。2026年，全球领先的AI学习平台为广大学习者提供了一系列超全免费开源的AI入门课程，涵盖了从编程基础到智能体开发、从大模型训练到硬件应用的全栈教程。无论你是刚接触AI技术的初学者，还是希望深入了解人工智能核心应用的技术人员，这些课程都为你提供了丰富的学习资源。

本篇文章将为你详细介绍2026最新的AI学习资源，包括Vibe-Coding、Agent技术、AI硬件开发、大模型构建等多个专题，助你全面掌握AI的基本理论与实际应用。无论你是希望在自然语言处理（NLP）领域取得突破，还是有意向学习向量数据库（Faiss）或数学建模，这些课程都将为你提供清晰的学习路径与实战技能。

Vibe-Coding 专题	Easy-V/ibe（学习真正的Vibe Coding）
Agent 专题	Hello-Agents 入门篇（从零学习智能体）
	Hello-Agents 进阶篇（构建智能体框架）
	动手学Agent 应用开发
	吴恩达Agentic AI 课程
	RAG 技术全栈指南
AI 硬件专题	具身智能零基础入门
AI 硬件专题	AI ＋硬件：动手做智能鲸鱼小车
大模型专题	大模型基础与微调量化
	Happy-LLM（从零构建大模型）
	能应用的DeepSeek 通识课
AI 技术基础	面向所有人的Python
	周志华机器学习基础
	李宏毅深度学习教程
	NLP （自然语言处理）全栈教程
	Easy-vectorDB：向量数据库入门（Faiss篇）
	数学建模导论

文章目录

2026最新超全免费开源的AI基础入门免费公开课：包含从Vibe-Coding到Agent的全栈教程
- 摘要
作者简介
正文
总结
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作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是猫头虎，AI全栈工程师，某科技公司CEO，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为虎哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都有超多内容更新。

感谢全网六十多万粉丝的持续支持，我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

博主：猫头虎

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作者微信号：Libin9iOak

作者公众号：猫头虎技术团队

更新日期：2026年01月22日

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正文

一、Vibe Coding专题

1. Easy-Vibe（学习真正的Vibe Coding）

联合组织：清华大学深圳国际研究生院 Open FIESTA AIID 课程团队

Vibe Coding 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程

课程简介

2025 年，被很多人视为 AI Coding的元年。越来越多的人已经开始用 AI 写代码，但做出来的东西往往还停留在玩具层面。

通过这个学习，我们希望帮你掌握和 AI 搭档写代码的最佳实践。你将学会借助 AI 的力量，在一个又一个的项目制学习挑战中，独立完成游戏、实用工具、产品原型的实现，最后制作一款属于自己的产品。

适合人群：本项目采用项目制教学，对零基础学习者友好；在循序渐进的项目实践中，系统覆盖 AI 的常见能力与典型应用场景，内容由入门扩展到高级应用，适合希望系统学习 vibe coding 开发及 AI 能力应用场景的学习者。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/easy-vibe

二、Agent专题

2. Hello-Agents入门篇（从零学习智能体）

课程简介

Hello-Agents 是Datawhale开源学习社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。

本次组队学习的入门篇包含智能体基本介绍，动手跑通第一个智能体，智能体发展史，大模型基础，智能体经典范式构建，低代码平台运用以及热门智能体框架运用。

适合人群：具有python基础且希望学习智能体基础知识的学习者。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/hello-agents

3. Hello-Agents进阶篇（构建智能体框架）

课程简介

Hello-Agents 是Datawhale社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。

本次组队学习的进阶篇包含智能体经典范式构建，HelloAgents框架基础搭建，记忆与RAG系统搭建，上下文工程与终端能力讲解，手把手构建自己的MCP服务器以及三个综合案例选择其一跑通，最终会迎来一个自己的智能体毕业设计。

适合人群：面向希望构建智能体框架，掌握框架二次开发能力的学习者。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/hello-agents

4. 动手学Agent应用开发

联合组织：魔搭社区、Gitlink开源社区

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、MiniMax）、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；高校理工科专业背景的学生，从事IT技术岗位的工程师，产品经理等。

开源内容

https://www.datawhale.cn/learn/summary/220

5. 吴恩达Agentic AI课程

课程简介

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。

适合人群：学生、在职、agent小白

开源内容

https://github.com/datawhalechina/agentic-ai

6. 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。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/all-in-rag

三、AI+硬件专题

7. 具身智能零基础入门

课程简介

初步了解目前的具身智能发展和相关技术，复现具身智能的基础算法

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。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/every-embodied

8. AI+硬件： 动手做智能鲸鱼小车

课程简介

你是否想过，亲手创造一个能听会说、会思考的AI机器人伙伴？本次课程将带你实现这个梦想！我们以小鲸鱼为灵感，设计了一款专为新人打造的全流程AI语音交互小车项目。

我们深刻理解硬件入门的繁琐与挑战，因此不仅提供了从原理到代码的完整开源教程，有文本也有视频。更贴心准备了一站式硬件套件与精美外壳。无需自行采购元器件，无需掌握焊接技能，我们将帮你扫清所有物理障碍，300元就可以帮你们体验到diy的乐趣，让你能够零门槛地专注于AI算法与嵌入式开发的乐趣，真正拥有一辆属于自己、可对话、可行动的智能鲸鱼小车！

适合人群：无论你是有经验的开发者，希望探索AI与硬件的跨界融合；还是充满热情的零基础爱好者，渴望完成第一个软硬结合的神奇项目——这里都为你敞开大门。只需一颗好奇与热爱创造的心。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/whale-bot

四、大模型专题

9. 大模型基础与微调量化

课程简介

本课程是为进阶学习者打造的“硬核”技术路线。我们跳过了基础的传统 NLP 内容，直接切入现代大语言模型的核心技术栈。课程从 Transformer 和经典预训练模型起步，迅速深入到 Llama2、MoE（混合专家模型）等前沿架构的源码级解析。课程的后半程聚焦于当前最紧缺的 “微调与优化” 技能。实战讲解参数高效微调（PEFT/LoRA）、RLHF（人类反馈强化学习）等微调技术，并深入探讨大模型的量化压缩与分布式训练。这是一门紧跟 AI 2.0 时代技术浪潮，旨在培养 LLM 专项人才的课程。

适合人群：有扎实的深度学习基础：熟悉神经网络基本原理，有使用 PyTorch 进行模型训练的实际经验；具备NLP基础知识和一定的GPU算力资源。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/base-nlp

10. Happy-LLM（从零构建大模型）

课程简介

本项目是一个系统性的 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

开源内容

https://github.com/datawhalechina/happy-llm

11. 能应用的DeepSeek通识课

课程简介

AI时代的趋势来了，但是AI到底怎么用？如何用来提升我们的工作和学习效率？如何高效提问？如何组合各类AI工具使用？在行业里能用来做什么？《能应用的大模型通识课》聚焦解决这些基本问题，老少咸宜。

适合人群：零基础小白

学习名额：180人

开源内容

https://www.datawhale.cn/learn/summary/243

五、AI技术基础专题

12. 面向所有人的Python

课程简介

《Python for Everybody》是由美国密歇根大学 Charles Severance 教授（Dr. Chuck）主讲的一门面向初学者的 Python 编程入门课程。该课程自 2013 年推出以来，已成为全球最受欢迎的 Python 编程入门课程之一。课程内容涵盖从编程基础到网络编程、数据库和数据可视化等多个核心领域，共包含 17 个单元，本次优先学习**前六个单元，**旨在帮助学习者建立系统化的 Python 编程知识体系。

适合人群：适合计算机专业高年级本科生和低年级硕士生阅读，也适合作为机器学习从业人员和爱好者的参考资料。

开源内容

https://www.datawhale.cn/learn/summary/196

13. 周志华机器学习基础

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

开源内容

https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

14. 李宏毅深度学习教程

课程简介

本课程以李宏毅教授的《机器学习》（2021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

开源内容

https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial

15. NLP （自然语言处理）全栈教程

课程简介

课程内容跨度广泛且注重实战，从 NLP 的基础理论出发，涵盖了经典的文本表示、循环神经网络（RNN），平滑过渡到现代 NLP 的基石——Transformer 与预训练模型。不仅如此，本课程的一大特色是“工程化落地”。除了算法模型，我们特别安排了命名实体识别的完整实战，不再是对已有代码进行解析，而是教你怎么写出易于拓展和维护的工程代码。并深入讲解模型服务化（API 开发、Docker）及自动化部署（CI/CD）流程。学完本课程，你将具备独立完成一个 NLP 项目从数据处理、模型训练到上线部署的全栈能力。

适合人群：熟练掌握 Python 语法及常用数据结构、PyTorch 框架和基本的 PyTorch 使用经验。

开源内容

https://github.com/datawhalechina/base-nlp

16. Easy-vectorDB：向量数据库入门（Faiss篇）

课程简介

EasyVectorDB 是一个面向开发者与研究者的向量数据库系统性学习项目。

项目内容覆盖从基础概念、算法原理到生产级应用部署的全流程，本期学习Faiss篇，从faiss基础入手，了解向量数据库基础，到实习自己的AI应用。

适合人群：有向量基础的同学

开源内容

https://github.com/datawhalechina/easy-vectordb

17. 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

开源内容

https://github.com/datawhalechina/intro-mathmodel

总结

综上所述，2026年最新的免费开源AI基础入门课程为广大AI爱好者提供了一个宝贵的学习机会。从Vibe-Coding到Agent开发、从大模型构建到AI硬件应用，各种深入且全面的教程覆盖了AI技术的各个方面。不论你是零基础入门，还是想提升自己的技术水平，这些课程都能为你提供丰富的学习材料和实践经验，助力你在AI领域的快速成长。

通过参与这些课程，你不仅可以了解AI的基础知识，如Python编程、机器学习和深度学习，还能深入学习NLP技术、智能体框架构建等应用领域，为未来的AI职业发展奠定坚实基础。随着AI技术的不断进步，掌握这些技能无疑将为你的职业生涯开辟更广阔的前景。希望你能够利用这些免费的优质课程，提升自己在AI领域的核心竞争力，迎接技术创新带来的机遇与挑战。