夜雨聆风
自从 ChatGPT 发布以来，我上过能找到的所有 AI 课程。
Udemy、Coursera、Google、YouTube 教程、付费训练营。
大部分课程要么太慢、太偏理论，要么等我学完的时候就已经过时了。
所以我制定了自己的路线图。
15 周，精选最佳免费资源，逐周推进。
收藏这篇，你会回来反复看的。
15 周路线图
计划分为两部分。
第一部分涵盖 ChatGPT（第 1–6 周），第二部分涵盖更广泛的 AI 技术栈（第 7–15 周）。
第一部分：掌握 ChatGPT（第 1–6 周）
第 1 周 — ChatGPT 入门基础
OpenAI 有一个免费学院，完全零基础也能上手。
→ First ChatGPT Steps — 开始你的第一次对话，了解模型，探索使用场景
academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-basics
→ Basic Prompts — 适用于任何工作角色的 ChatGPT 提示词
academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-for-any-role
→ How to Write a Prompt — 简单步骤和额外技巧
academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/prompting
→ Setup ChatGPT — 如何避免得到泛泛的回复
help.openai.com/en/articles/8096356-chatgpt-custom-instructions
第 2–3 周 — 如何写出好的提示词
一个有用的 AI 和一个无用的 AI 之间的区别，就在于提示词。以下三个指南涵盖了一切。
→ Prompt Principles — 十大原则及各自适用场景
help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
→ Prompt Formula — 可重复的提示词编写方法
www.promptingguide.ai/introduction/basics
→ Prompt Engineering — 四种核心技术
www.promptingguide.ai/techniques
第 4–5 周 — ChatGPT 功能
大多数人只用了 ChatGPT 10% 的功能，这些资源帮你解锁剩余的部分。
值得了解的基础功能：
→ Voice Mode — 用语音代替打字与 ChatGPT 对话
help.openai.com/en/articles/8400625-voice-mode-faq
→ Web Search — 替代 Google 搜索的实际选择
openai.com/index/introducing-chatgpt-search
→ Image Generation + Projects — 创建图片并组织你的对话
help.openai.com/en/articles/9260256-chatgpt-capabilities-overview
→ Study Mode — 用 AI 真正学习，而不只是获取答案
wondertools.substack.com/p/turn-ai-into-your-personal-tutor
值得花时间深入了解的高级功能：
→ Deep Research — ChatGPT 自主搜索数十个网站并为你撰写报告
openai.com/index/introducing-deep-research
→ ChatGPT Agent — 替你点击按钮、填写表单、浏览网站
help.openai.com/en/articles/11752874-chatgpt-agent
→ Atlas — Chrome 的有力替代品
openai.com/index/introducing-chatgpt-atlas
→ Codex — 你唯一需要的编程应用
openai.com/codex
第 6 周 — GPT-5.5
GPT-5.5 改变了很多可能性的边界。以下资源涵盖新模式和正确的提示方法。
→ GPT-5.5 模式 — 何时使用 auto、instant、thinking 和 pro 模式
openai.com/index/introducing-gpt-5
→ GPT-5.5 提示词 — GPT-5.5 专属的基础和高级技巧
developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
→ 用 GPT-5.5 优化你的提示词 — 如何利用模型来改进你自己的提示词
help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-the-openai-api
第二部分：掌握 AI（第 7–15 周）
掌握 ChatGPT 之后，下一步是 AI 素养 — 了解足够多的知识来聪明地使用每个工具、理解风险，并知道什么时候不该依赖 AI。
AI 素养（第 7–10 周）
从下面每个类别中选一门课。你不需要全部都学 — 一门扎实的基础就够了。
面向非技术专业人士：
→ IBM AI for Everyone: Master the Basics — 涵盖 AI 应用和核心概念，免费证书
edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics
→ Google 生成式 AI 课程 — 生成式 AI 是什么、怎么用、与传统机器学习的区别
skills.google/course_templates/536
→ AI & Career Empowerment — AI 时代的商业应用与职业策略，免费证书
rhsmith.umd.edu/programs/executive-education/learning-opportunities-individuals/free-online-certificate-artificial-intelligence-and-career-empowerment
→ HP’s AI for Business Professionals — 对初学者友好，免费证书
life-global.org/course/423-ai-for-business-professionals
→ Google’s Generative AI Leader — 生成式 AI 基础、Google Cloud 服务、商业策略
cloud.google.com/learn/certification/generative-ai-leader
→ Google Prompting Essentials Specialization — 由 Google 专家教授的提示词编写方法
coursera.org/specializations/prompting-essentials-google
面向专业人士的指南（非课程）：
→ Best AI Books — 为领导者和管理者精选的阅读清单
www.deeplearning.ai/resources/
→ AI as a Thinking Partner — 永不过时的 AI 技能
www.anthropic.com/learn/build-with-claude/prompt-engineering/overview
→ LLM Data Privacy Ranking — 各 AI 平台的数据保护情况对比
blog.incogni.com/ai-llm-privacy-ranking-2025
→ AI Fluency — 如何高效、合乎道德、安全地与 AI 协作
anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations
→ Perplexity at Work — 用 AI 更聪明工作的实用指南
r2cdn.perplexity.ai/pdf/pplx-at-work.pdf
面向技术人员：
→ IBM AI Fundamentals — 自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习，免费证书
skillsbuild.org/adult-learners/explore-learning/artificial-intelligence
→ How AI Works — Anthropic 关于语言模型实际思考方式的研究
transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html
→ How ChatGPT Works — 基于 OpenAI 论文的解释
writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
这只是起点。AI 素养是一个持续的过程，不是终点。
第 11–12 周 — 学习 Claude
在我的工作流中，只有一个工具赢得了与 ChatGPT 并列的永久位置。不是替代品，而是互补。
Claude 的思考方式不同。更长的上下文窗口，在复杂文档推理、编程、Agent 和工作流方面表现更好。
从基础开始，然后深入 Claude Code、记忆、Agent、自动化和实际工作流。
基础（从这里开始）：
→ Claude Basics — Artifacts、Projects、Skills 以及 Claude 如何在实际工作流中运作
anthropic.com/learn/claude-for-work
→ Prompt Engineering（官方）— Anthropic 官方提示词指南
docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
→ Interactive Prompt Tutorial — 动手练习提示词工程
github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
Claude Code（真正的解锁）：
→ Claude Code 101 — Claude Code 初学者入门
anthropic.skilljar.com/claude-code-101
→ Claude Code in Action — 实际示例和工作流
anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
→ Claude Code Full Docs — 官方文档
code.claude.com/docs/en/overview
→ CLAUDE.md — 如何给 Claude 记忆、指令和项目上下文
code.claude.com/docs/en/claude-md
→ Skills — 教 Claude 可复用的工作流和系统
code.claude.com/docs/en/skills
→ MCP — 将 Claude 连接到 Slack、GitHub、Drive 等外部工具
code.claude.com/docs/en/mcp
→ Routines — 自动化 24/7 重复性工作流
code.claude.com/docs/en/routines
进阶 / 构建者：
→ Agent Architecture — 现代 AI Agent 的实际设计方式
langchain.com/blog?category_equal=%5B%22Agent+Architecture%22%5D
→ Claude Code Ultimate Guide — 社区深度指南，面向认真使用的用户
github.com/FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
→ Awesome Claude Code — 精选工具、Hooks、插件和工作流
github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
免费 Anthropic Academy：
→ All Anthropic Academy Courses — 免费课程 + 证书
anthropic.skilljar.com
第 13–14 周 — 学习 Gemini
Gemini 的亮点在于它驱动的工具 — 这些功能 ChatGPT 和 Claude 目前还无法匹敌，尤其是在 Google 生态内部。
→ Gemini 3 — 新版 Gemini 的实际用途
blog.google/products-and-platforms/products/gemini/gemini-3/
→ Gemini Prompting Guide — 编写有效 Gemini 提示词的快速入门手册
services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf
→ NotebookLM Guide — 基于你自己文档的研究工具，幻觉率低于任何其他工具
support.google.com/notebooklm/?hl=en
第 15 周及之后 — 你的专业方向
从这里开始，路线图根据你的领域分叉。选择适合你的方向。
AI 图片、视频和视觉：
→ Nano Banana Pro Guide — Google 的 AI 图片生成器
ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation
→ Sora 2 Guide / Veo 3 Guide — 用 OpenAI 或 Google 创建 AI 视频
developers.openai.com/cookbook/examples/sora/sora2_prompting_guide / docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/video/video-gen-prompt-guide
→ How to Create Professional Visuals With AI — 信息图、图表、演示素材
cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/ultimate-prompting-guide-for-nano-banana
AI 背后的技术（面向好奇的非技术人员）：
→ Machine Learning Algorithms — Part 1
www.ibm.com/think/topics/machine-learning-algorithms
→ Machine Learning Algorithms — Part 2
www.geeksforgeeks.org/machine-learning/machine-learning-algorithms/
→ What Is a Database
www.cloudflare.com/learning/serverless/glossary/what-is-a-database/
→ Vector Databases
www.pinecone.io/learn/vector-database/
→ What Is NLP
www.ibm.com/think/topics/natural-language-processing
→ Linear Regression in Python
www.geeksforgeeks.org/machine-learning/ml-linear-regression/
→ Build Your First ML Model
developers.google.com/machine-learning/crash-course
编程与数据分析：
→ How to Learn Python With AI — 从零开始最快的路径
www.coursera.org/articles/python-ai
→ Vibe Coding for Beginners — 不会写代码也能构建应用
www.ibm.com/think/topics/vibe-coding
→ How to Use AI With Excel — 从生成函数到完整报告
support.microsoft.com/en-us/office/copilot-in-excel-help-learn-more-about-your-data-with-copilot-in-excel-7fc88a2d-3d24-4d68-8f4a-85f753af8db3
什么时候该为 AI 教育付费（什么时候不该）
经过多年学习 AI，这是我的坦诚回答。
你想学的 95% 内容都可以免费获得。
真正的问题不是获取渠道，而是时间 — 找到真正好的资源需要数小时的搜索。
剩下的 5% 要么太新，要么太专业，还没有免费的形式。
所以决策很简单：
→ 没有预算：使用上面的免费资源，只是需要花更多时间找到好的。
→ 需要证明：为 Google、IBM 或 Coursera 的证书付费。
→ 想加快速度：获取结构化课程和一个可以提问的社区。
www.deeplearning.ai/courses/
唯一重要的事
你可以读完这份清单上的所有资源，但仍然不擅长 AI。
真正有效的方法是：每天使用这些工具。
每周选一个资源，使用它教的工具，把它应用到你工作或生活中的实际问题。
15 周的持续练习，永远胜过 15 周的被动阅读。
收藏这篇，每周回来看一次。
