自从 ChatGPT 推出以来，我几乎学完了所有能找到的 AI 课程。
Udemy、Coursera、Google、YouTube 教程、付费训练营。
但大多数都太慢、太理论化，或者在我学完之前就已经过时了。
所以我自己制定了一份学习路线图。
15 周。全网最好的免费资源。每周一个主题。
收藏起来，你以后会反复用到。
15 周路线图
计划分为两个部分。
第 1 部分涵盖 ChatGPT（第 1–6 周）。第 2 部分涵盖更广泛的 AI 知识体系（第 7–15 周）。
第一部分：掌握 ChatGPT（第 1–6 周）
第 1 周 — ChatGPT 基础入门
OpenAI 有免费的学院课程，非常适合完全零基础的新手。
→ ChatGPT 入门 — 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
→ 基础提示词 — 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
→ 如何编写提示词 — 简单步骤和额外技巧 academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/prompting
→ 配置 ChatGPT — 如何避免获得千篇一律的回答 help.openai.com/en/articles/8096356-chatgpt-custom-instructions
第 2–3 周 — 如何写出好的提示词
AI 有用还是没用，区别就在于提示词。这三份指南涵盖了所有内容。
→ 提示词原则 — 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
→ 提示词公式 — 可重复使用的提示词优化模板 www.promptingguide.ai/introduction/basics
→ 提示词工程 — 四大核心技巧 www.promptingguide.ai/techniques
第 4–5 周 — ChatGPT 功能
大多数人只用到了 ChatGPT 10% 的功能。以下内容涵盖了剩下的 90%。
基础功能值得了解：
→ 语音模式 — 跟 ChatGPT 对话，不用打字 help.openai.com/en/articles/8400625-voice-mode-faq
→ 联网搜索 — 真正可以替代 Google 搜索的方案 openai.com/index/introducing-chatgpt-search
→ 图像生成 + 项目 — 创建图像并整理你的聊天记录 help.openai.com/en/articles/9260256-chatgpt-capabilities-overview
→ 学习模式 — 用 AI 真正学习，而不是仅仅获取答案 wondertools.substack.com/p/turn-ai-into-your-personal-tutor
值得花时间的高级功能：
→ 深度研究 — ChatGPT 自动搜索数十个网站，为你撰写研究报告 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 — 一个真正能替代 Chrome 的浏览器 openai.com/index/introducing-chatgpt-atlas
→ Codex — 你唯一需要的编程应用 https://openai.com/codex
第 6 周 — GPT-5.5
GPT-5.5 改变了可能性。以下内容涵盖了新模式以及如何正确使用提示词。
→ GPT-5.5 模式 — 何时使用自动、即时、思考和专业模式 https://openai.com/index/introducing-gpt-5
→ GPT-5.5 提示词 — 针对 GPT-5.5 的基础和高级技巧 https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
→ 用 GPT-5.5 优化你的提示词 — 如何利用该模型改进自己的提示词 https://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）
掌握了 ChatGPT 之后，下一步是培养 AI 素养——足够了解每种工具，能明智地使用，理解风险，并知道什么时候不该依赖 AI。
AI 素养（第 7–10 周）
从以下每个类别中选一门课程。不需要全学——一个扎实的基础就足够了。
面向职场人士（非技术背景）：
→ IBM AI for Everyone: Master the Basics — 涵盖 AI 应用和关键概念，免费证书 edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics
→ Google Generative AI Course — 什么是生成式 AI，如何使用，与传统机器学习的区别 skills.google/course_templates/536
→ AI & Career Empowerment — AI 在商业中的应用 + AI 时代的职业策略，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 — 适合初学者，免费证书 life-global.org/course/423-ai-for-business-professionals
→ Google's Generative AI Leader — 生成式 AI 基础知识、Google Cloud 产品、商业策略 cloud.google.com/learn/certification/generative-ai-leader
→ Google Prompting Essentials Specialization — 如何编写有效的提示词，由 Google 专家授课 coursera.org/specializations/prompting-essentials-google
面向职场人士（指南而非课程）：
→ Best AI Books — 为领导者和高管精选的阅读清单 www.deeplearning.ai/resources/
→ AI as a Thinking Partner — 一项永不过时的 AI 技能 www.anthropic.com/learn/build-with-claude/prompt-engineering/overview
→ LLM Data Privacy Ranking — 哪些 AI 平台保护你的数据（哪些不保护） blog.incogni.com/ai-llm-privacy-ranking-2025
→ AI Fluency — 如何与 AI 有效、符合伦理、安全地协作 anthropic.skilljar.com/ai-fluency-framework-foundations
→ Perplexity at Work — 用 AI 更聪明地工作的实用指南 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 关于语言模型如何思考的研究 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/
以上只是起点。AI 素养是持续的过程，而非终点。
第 11–12 周 — 学习 Claude
只有一款工具在我的工作流中与 ChatGPT 并列。不是替代品，而是互补品。
Claude 的思考方式不同。更长的上下文，对复杂文档、编程、Agent 和工作流有更好的推理能力。
从基础开始，然后进入 Claude Code、记忆、Agent、自动化和真实工作流。
基础（从这里开始）：
→ Claude Basics — 工件、项目、技能，以及 Claude 如何用于实际工作流 https://anthropic.com/learn/claude-for-work
→ Prompt Engineering（官方）— Anthropic 官方提示词指南 https://docs.claude.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview
→ Interactive Prompt Tutorial — 动手练习提示词工程 https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial
Claude Code（真正的解锁关键）：
→ Claude Code 101 — Claude Code 入门教程 https://anthropic.skilljar.com/claude-code-101
→ Claude Code in Action — 真实示例和工作流 https://anthropic.skilljar.com/claude-code-in-action
→ Claude Code Full Docs — 官方文档 https://code.claude.com/docs/en/overview
→ CLAUDE.md — 如何给 Claude 提供记忆、指令和项目上下文 https://code.claude.com/docs/en/claude-md
→ Skills — 教 Claude 可重复使用的工作流和系统 https://code.claude.com/docs/en/skills
→ MCP — 将 Claude 连接到 Slack、GitHub、Drive 和外部工具 https://code.claude.com/docs/en/mcp
→ Routines — 全天候自动化重复工作流 https://code.claude.com/docs/en/routines
高级 / 构建者：
→ Agent Architecture — 现代 AI Agent 的实际设计方式 https://langchain.com/blog?category_equal=%5B%22Agent+Architecture%22%5D
→ Claude Code Ultimate Guide — 面向重度用户的社区深度指南 https://github.com/FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
→ Awesome Claude Code — 精选工具、钩子、插件和工作流 https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
免费 Anthropic 学院：
→ All Anthropic Academy Courses — 免费课程 + 证书 https://anthropic.skilljar.com
第 13–14 周 — 学习 Gemini
Gemini 的突出之处在于它所驱动的工具——一些 ChatGPT 和 Claude 尚不具备的功能，尤其是在 Google 生态系统中。
→ Gemini 3 — 新 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 — 基于你的文档的研究工具，幻觉比其他工具少 support.google.com/notebooklm/?hl=en
第 15 周及以后 — 你的专业领域
从这里开始，路线图根据你的工作方向分叉。选择适合你的部分。
AI 图像、视频和视觉内容：
→ Nano Banana Pro Guide — Google 的 AI 图像生成器 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 — 第 1 部分：www.ibm.com/think/topics/machine-learning-algorithms
→ Machine Learning Algorithms — 第 2 部分：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 — 零基础最快入门路径 www.coursera.org/articles/python-ai
→ Vibe Coding for Beginners — 不懂编程也能构建应用 www.ibm.com/think/topics/vibe-coding
→ How to Use AI With Excel — 从生成函数到完成报告 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，这是我的诚实回答。
你想学的 95% 内容都可以免费获取。
真正的问题不是获取渠道，而是时间——找到真正优质的资源需要花好几个小时搜索。
剩下的 5% 要么太新，要么太专业，还没有免费的版本。
所以决定很简单：
→ 没有预算：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：可以付费获得 Google、IBM 或 Coursera 的证书。
→ 想更快进步：加入有结构课程和可以提问的社区。
Artificial Corner 社区有数百名成员正在走这条路——可以访问深度视频课程、分步指南，以及上述所有工具的即用提示词。
唯一重要的事
你可以读完这个列表上的每一个资源，但仍然不擅长 AI。
真正有效的方法：每天使用这些工具。
每周选一个资源。学习它所教的工具。把它应用到工作或生活中的真实场景。
15 周持续练习，永远比 15 周被动阅读有效。
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