现在做 AI 课程的，不计其数，吴恩达、Andrej Karpathy，Greg Isenberg 等人更是大神下凡支教。高校如斯坦福、MIT、哈佛等也有公开课资源。在不计其数的课程里，大厂出品的课程，就显得有点无人在意了……不过，厂商的优势独具特点：有自己的开发系统。比如，对于常年在 Google 生态里的开发人员，就可以直接在 Google Cloud，Vertex AI 上面，立刻实践自己所学到的东西，一气呵成。又或者是提供现成的 prompt、模版，移步到产品上，就可以立刻使用。今天就介绍四个「大厂」出品的课程，覆盖从原理到实际操作，可能是你不知道的宝藏。Google 系列网址：https://grow.google/ai/形式：合办适用人群：0 基础，-1 基础特色介绍Google 的教程主打一个大而全，而且不同的事业部都会开展。比如 grow.google 提供的课程资源，就不同于 Google Cloud 提供的。我们分别来了解一下。Grow 有一部分课程是和 Coursera 合办的 AI 系列课程，进入主页之后，点击选定课程，就会跳转到 Coursera 的页面。Coursera 是老牌的线上教育平台了，也因此，Coursera 的一些证书含金量也是挺高的，因此也非常受到信任。这门课有超过 9 万人注册，当然，多少人能学完就是个问题了😅除了正经的「上课」，Grow Google 还提供一些线上工作坊的视频。比如这个 Grow Your Business with AI，进入后，根据页面指示跳转，需要填写个人信息，才能获得一个专属链接，跳转到视频。这个课程在视频网站上，是不公开的，必须要通过链接进入。总体来讲，Grow Google 上面的材料比较浅显，聚焦于 AI 入门和潜在应用场景。如果你对更专业的原理感兴趣，Google Cloud 的选择会更多更合适。网址：https://www.cloudskillsboost.google/形式：合办适用人群：开发者，实操爱好者特色：Google Cloud 的对象主要是有开发需求的人群，课程也非常全面。除了有生成式 AI，还有机器学习、云架构、数据分析等。但这就意味着有一定门槛，不适合 0 基础的小白。比如 Introduction to Generative AI，在 Cousera 上的评级为：「中级，需要一些相关经验」。好处也是相伴的，就像我们开头说的，大厂课程的好处就是可以直接上手。Google Cloud 和 Vertex AI 都是常见的开发平台，课程围绕着这些开展，自然非常实用，几乎是手把手教你怎么设置了。友情提示：如果你不熟悉 Vertex AI 和 Google Cloud，务必先做基本了解，并保证在学习过程中，并谨遵课程指示。和 Google AI studio 不同，Vertex 的注册需要绑卡，并且可能在不知不觉中产生费用。微软网址：https://learn.microsoft.com/en-us/、https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/形式：混合适用人群：想要了解原理知识的学习者，Azure 开发者特色：微软的教程，自然而然围绕 Azure 展开。新用户注册送一百块钱免费额度（限 30 天内使用）。最有意思的内容，当属最近微软发布在 Github 上的，「12 周速通 AI」课程。这是一套精心设计，把 Microsoft learn 课程和更丰富的内容整合在一起的新手课程。覆盖了人工智能的核心内容：计算机视觉、卷积网络、 语义分析、自然语言处理等等等等。一部分内容取材于 Microsoft learn 的同名课程，同时还补充了注意力机制等时下流行的内容。更特别是，它散发着一种「做题家的美」，每个章节都有「堂前小测试」，课后还有实践 lab。这和微软真是一脉相承，Microsoft Learn 上的课程，很多是由结业考试的。由于太多了，现在有了专门的「考试准备区」。内容就是怎么备考。好好好，考试么，我们东亚人最擅长了，不在话下！OpenAI网址：https://academy.openai.com/home形式：文字教材为主，视频为辅适用人群：基于自己的职能角色，在寻找相关内容的学习者特色：今年 3 月时，OpenAI 上线了人工智能与机器学习的教育平台 Academy，联合佐治亚理工学院和迈阿密戴德学院等知名学府一同打造。内容从如何上手最新的模型，到搭建 agent，使用 MCP，等等等等。OpenAI 的课程有一个特点：注册登录之后，首先选择自己属于哪一类用户：学生？开发者？还是普通的职工，又或者是小企业主？甚至对政府工作人员和非盈利组织，有专门的内容。有点像游戏开局，先「选择你的英雄」。进入对应角色之后，获得的学习材料会有些不同。另外，在组成逻辑上，OpenAI 不按照学习材料的类型区分，在同一主题下，既有文字书面内容，又有视频。如果你是大学生，在 Higher Education 板块，有量身定制的 prompt，伸手可拿。完事儿了还有黑客马拉松的活动模版可以抄……不是，借鉴。又比如在这个针对开发者的、对于 MCP 的学习材料里，开篇页就给出了引导：先从视频开始，然后可以再跟随 cookbook 体验，再尝试直接上手。 在依据角色、场景来针对性做内容这方面，还是非常实诚的。内容主要都是围绕着 GPT 系产品展开，我愿称之为 OpenAI 粉必吃榜榜首。飞书网址：https://bytedance.larkoffice.com/docx/XvICd2i9woXlGOxp9xBcAmyNnXd形式：文字教材为主，视频为辅适用人群：基于自己的职能，在寻找开箱即用的学习者特色：今年四月时，飞书推出了一个「不算教程的教程」。本意是为了借着当时 DeepSeek 接入飞书的时机，介绍账号注册、配置流程、服务商接入和各种资源的。没想到，这个文档经过网友们的不断补充，成为了一个宝藏聚集地。里面囊括了各种各样的使用模版，如果说上面的大厂是在上课，飞书这个文档就堪称师傅直接示范——还找来了影视飓风、毕导、何同学等同款模版。比如何同学的同款模版里，就能看到 AI 如何总结 prompt，进一步又生成分镜。以及那些尚未成形的「点子」，如何被沉淀和分析。毕导的同款则更高能，直接把文献丢进去，通过提炼关键词，总结文献亮点，为未来进一步转化成创意打好基础——看出来了，用的是 Kimi。这些模版都可以一键复制拷走，转移到自己的飞书里，再根据自己实际情况进行微调。飞书这个虽然不算「教程」，却是最落地最实用的，真正意义上的「做中学」：可能你不知道 AI 背后的原理，但通过调整一个脚本模版，或主动或被动地开始了对各种 AI 工具的摸索。任何内容都不只在于「听懂」，更在于「上手」。或许你还没选好要学哪一门课程，但只要你打开一个链接、调试一行自动化脚本，学习就已经开始了——从点击的那一刻起。欢迎加入 APPSO AI 社群，一起畅聊 AI 产品，获取#AI有用功，解锁更多 AI 新知👇我们正在招募伙伴📮 简历投递邮箱hr@ifanr.com✉️ 邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）更多岗位信息请点击这里🔗
