名师公开课学习路线
跟着人工智能领域的顶尖老师学习，是入门 AI 最高效、最友好的方式。他们讲解通俗、结构清晰，课程配有实战代码，能快速建立系统认知与动手能力，尤其适合初学者或转行者。相比教材、CS 名校课程或工具官网资料，这种方式更易理解、激励感强，但在数学深度或广度上可能略显不足。若能结合教材补理论、借助名校课程拓展视野，再以工具文档提升实操，能构建完整、扎实的 AI 学习路径。
知名人工智能领域教学型人物总览
| 姓名 | 背景与代表课程/著作 | 特点 |
|---|---|---|
| Andrew Ng（吴恩达） | 斯坦福教授，Coursera 创始人，DeepLearning.AI，代表课程《Machine Learning》《Deep Learning Specialization》 | 入门通俗、系统清晰、推动AI大众教育 |
| Andrej Karpathy | 前 OpenAI / Tesla，CS231n 主讲人，《Zero to Hero》神经网络教学系列 | 讲解深入浅出，代码驱动教学，强调动手实现 |
| 李宏毅（Hung-yi Lee） | 台湾大学教授，YouTube 开源《机器学习》《深度学习》《强化学习》等系列课程 | 中文讲解清晰、注重直觉、图解强，影响力广泛 |
| 李沐（Mu Li） | CMU 教授，前 AWS AI，MXNet/D2L 创始人，课程《动手学深度学习》（D2L.ai） | 注重工程实现，课程代码结合紧密，中文/英文双语授课 |
| 周志华 | 南京大学教授，代表作《机器学习》（中国最广泛使用的教材） | 理论系统全面，强调严谨性与中文学术影响力 |
| Jeremy Howard | fast.ai 创始人，《Practical Deep Learning for Coders》 | 低门槛高实用，强调“非 PhD 也能搞 AI” |
| Yann LeCun | Meta 首席 AI 科学家，图灵奖得主，CNN 发明者 | AI 三巨头之一，强调自主学习与前沿研究探索 |
| Geoffrey Hinton | 深度学习奠基人，前 Google Brain，反向传播和神经网络关键推动者 | 理论深刻、具革命性，AI 历史性人物 |
| Fei-Fei Li（李飞飞） | 斯坦福教授，ImageNet 创始人，AI4ALL 推动者 | 强调视觉智能、伦理与教育推广 |
| Lex Fridman | MIT 研究员，播客主持人 ，讲授《深度学习与自主系统》 | 传播能力强，讨论 AI 哲学与社会问题 |
| Pieter Abbeel | UC Berkeley 教授，Covariant 创始人，CS285 强化学习课程 | 深度强化学习与机器人方向权威 |
| Chris Olah | 前 OpenAI、Anthropic，Distill 博客作者 | AI 可解释性代表人物，视觉化讲解模型结构 |
| Hugo Larochelle | Google DeepMind，蒙特利尔大学讲师 | 开设高质量机器学习课程，结构严谨、风格友好 |
| Sergey Levine | UC Berkeley 教授，机器人学习与 RL 方向重要人物 | 工程实践能力强，教学内容偏研究导向 |
| Ian Goodfellow | GAN 之父，前 Apple / Google Brain，著有《Deep Learning》 | 深度学习理论先驱，教材广泛使用 |
如何选择
| 目标 | 推荐老师 |
|---|---|
| 想用中文学习，从入门到进阶 | 李宏毅、李沐、周志华 |
| 想要动手写模型、构建神经网络 | Andrej Karpathy、Jeremy Howard、李沐 |
| 想要系统入门机器学习 | 吴恩达、周志华、Hugo Larochelle |
| 想要追踪前沿、理解模型原理 | Chris Olah、Yann LeCun、Hinton、Fei-Fei Li |
| 想学强化学习或机器人方向 | Pieter Abbeel、Sergey Levine |
名师介绍
Andrej Karpathy（安德烈·卡尔帕西）
Andrej Karpathy 是人工智能领域备受推崇的研究者与工程师，曾任 Tesla 自动驾驶部门 AI 总监，也是早期 OpenAI 的核心成员之一。他拥有斯坦福大学计算机视觉博士学位，以出色的教学能力和代码实践著称，主讲的 Stanford CS231n 深度学习课程在全球广受欢迎。Karpathy 推崇“从零开始动手实现神经网络”，推出了知名教程 “Neural Networks: Zero to Hero”，并通过 YouTube 普及 GPT、大语言模型等前沿知识，是 AI 教育与工程实践的关键推动者之一。
- 讲得极其清晰，很容易理解复杂概念，善于拆解神经网络运作原理 。
- 课程兼具理论与动手实践，适合想深入理解原理又想动手写代码的学者或工程师。
- 影响力广泛：CS231n 课堂视频被观看数十万次，Zero to Hero 和 LLM 视频在社区里评价极高