10個最受歡迎嘅GitHub倉庫，助你學習人工智能（AI）
學習人工智能唔再只係停留喺理解機器學習模型層面，而係要了解整個實踐過程，包括數學基礎、模型原理，以至建立實際嘅應用、智能代理同生產系統。網上資源繁多，容易令人迷失方向，隨意跳入不同教學，缺乏清晰嘅學習路線。
本文介紹10個最受歡迎同真正實用嘅GitHub倉庫，涵蓋生成式AI、大型語言模型（LLM）、智能代理系統、機器學習數學、電腦視覺、實戰項目以至生產級AI工程，幫助你系統化學習AI。
推介學習AI嘅GitHub倉庫
1. microsoft/generative-ai-for-beginners
由Microsoft Cloud Advocates推出嘅21課程結構化課程，教你由零開始建立生成式AI應用。課程包括提示語設計、聊天機械人、檢索增強生成（RAG）、代理、微調、安全及部署，支援多語言，適合初學者，配合實戰範例同社群支援，助你由基礎到生產應用。
2. rasbt/LLMs-from-scratch
依倉庫配合Manning書籍，手把手用純PyTorch實現GPT風格大型語言模型，涵蓋分詞、注意力機制、模型架構、預訓練及微調（包含指令微調及LoRA），適合想深入理解LLM內部工作原理嘅人，無需依賴高階庫。
3. DataTalksClub/llm-zoomcamp
一個免費嘅10星期實戰課程，專注於建立真實世界嘅LLM應用，特別係基於RAG嘅系統。內容涵蓋向量搜索、評估、監控、代理同最佳實踐，透過工作坊同畢業項目強調生產級技能同系統整合。
4. Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
精選多個可執行嘅LLM應用示範，涵蓋RAG、AI代理、多代理團隊、語音介面同記憶機制，使用OpenAI、Anthropic、Gemini、xAI同開源模型如Llama、Qwen，多數支援本地運行。重點係透過實例學習現代代理模式，加快生產式LLM應用開發。
5. panaversity/learn-agentic-ai
專注於雲原生多代理系統學習，教你設計可擴展嘅星球級代理AI架構，運用Kubernetes、Dapr、OpenAI Agents SDK、MCP及A2A協議，強調工作流、韌性、成本控制同實際運行，培養開發者打造可支援數百萬並發代理嘅生產級系統。
6. dair-ai/Mathematics-for-ML
集合高質素書籍、論文及影片，全面涵蓋現代機器學習及深度學習嘅數學基礎，包括線性代數、微積分、概率統計、優化同資訊理論，由入門至研究級別都有，幫助建立扎實數學直覺，理解理論核心。
7. ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code
超過500個AI/ML/DL項目清單，涵蓋電腦視覺、自然語言處理、時間序列、推薦系統、醫療保健及生產機器學習等領域，連結大量教學、數據集及GitHub倉庫，社群可通過pull request持續更新擴充。
8. armankhondker/awesome-ai-ml-resources
結構化嘅AI及機器學習學習路線圖，從初學者到高級，涵蓋核心概念、數學基礎、工具、職業定位、項目、MLOps、面試及研究，並連結可靠嘅課程、書籍、論文及社群，助你清晰規劃學習旅程，避免迷失。
9. spmallick/learnopencv
配合LearnOpenCV.com博客，提供數百個實戰教學，涵蓋電腦視覺、深度學習及現代AI，從OpenCV基礎到最新模型（YOLO、SAM、擴散模型、視覺語言模型、機械人及邊緣AI），強調實踐，適合想由實作理解AI嘅學習者。
10. x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
開源AI工程倉庫，詳盡記錄超過30,000行系統提示語、模型行為及設計模式，揭示實際AI工具及代理嘅架構，對開發可靠代理及提示語設計非常實用，亦強調提示語安全同防止洩露。
總結與建議
從經驗出發，最快嘅AI學習方法係唔好淨係停留喺理論，而係一邊學一邊做。以上倉庫之所以有效，係因為佢哋實用、有針對性，並由真正嘅工程師為解決實際問題而打造。建議大家根據自己水平同目標，挑選合適嘅倉庫，循序漸進、持續實踐，專注深度同重複操作，遠比追逐潮流更重要。
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評論與啟發
今時今日，AI學習已經進入一個實戰化與系統化並重嘅階段。單靠理解理論已難以滿足業界需求，因為AI應用嘅複雜度同多樣性急速升高。這10個GitHub倉庫不單止涵蓋從基礎數學到前沿技術，更強調實際應用同生產環境嘅落地，令學習者能夠真正掌握如何在真實世界中構建、調試及部署AI系統。
特別值得一提嘅係，生成式AI、LLM同智能代理成為熱門學習焦點，反映現時AI發展嘅主流趨勢。倉庫中亦涵蓋雲原生及分布式架構，說明AI工程已經不再係孤立模型訓練，而係需要跨領域整合，應對規模、韌性及成本挑戰。
對香港讀者而言，這些資源不但免費且多語言支援，十分適合本地學生、工程師及AI愛好者利用。建議大家係實習或工作之餘，結合這些倉庫內容，構建個人作品集，提升競爭力。尤其是具備系統設計及生產部署能力嘅人才，將會成為市場上炙手可熱嘅對象。
最後，AI學習不應該孤軍作戰，積極參與相關社群，交流心得同解決問題，亦係成功之道。希望大家都能善用呢啲優質資源，踏上AI技術嘅無限可能之路。
以上文章由GPT 所翻譯及撰寫。而圖片則由GEMINI根據內容自動生成。
