开源贡献：Datawhale团队
什么是组队学习
△关于 Datawhale
本期学习内容
![图片[1]-首次Skills开课了！二月最丰富组队学习来了🥳（多达15个课程）-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2026/02/20260205174238682-1770284558-05155cfe06556fad923d28ee0efd7d6f.png)
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名额有限，先到先得！各学习时间重叠，每人限报 1 门。
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报名成功后，会收到进群码，请务必本周内扫码加入学习小群，逾期无法进入。
一、Vibe Coding专题
联合组织：清华大学深圳国际研究生院 Open FIESTA AIID 课程团队
2025 年，被很多人视为 AI Coding的元年。越来越多的人已经开始用 AI 写代码，但做出来的东西往往还停留在玩具层面。
通过这个学习，我们希望帮你掌握和 AI 搭档写代码的最佳实践。你将学会借助 AI 的力量，在一个又一个的项目制学习挑战中，独立完成游戏、实用工具、产品原型的实现，最后制作一款属于自己的产品。本期Task1优秀作品能登上百度百科。
![图片[2]-首次Skills开课了！二月最丰富组队学习来了🥳（多达15个课程）-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2026/02/20260205174238612-1770284558-4b43dfef8d810cc71b0f8c631d601a37.png)
二、Skills专题
Clawdbot 已经成了 Agent 领域的现象级产品。但很多人不知道的是，Clawdbot 之所以这么强，核心依赖的其实是 Anthropic 的 Skills 系统。
本课程围绕吴恩达老师在DeepLearning.AI出品的Agent Skills with Anthropic 系列课程，为学习者打造中文翻译与知识整理教程，项目提供课程内容翻译、知识点梳理和示例代码解读等内容。
Deeplearning.ai官方课程地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/agent-skills-with-anthropic/
官方代码仓库：https://github.com/https-deeplearning-ai/sc-agent-skills-files
三、Agent专题
联合组织：人民邮电出版社
2025 年是 AI Agent 爆发的一年，从 Claude Computer Use 到 OpenAI Operator，从 Manus 到各种 Coding Agent，"智能体"已经从概念走向落地。《动手学大模型智能体》具备体系化、 实战导向的特点，从基础到前沿，覆盖了 Agent 的方方面面，每一章都有可直接运行的Jupyter Notebook帮助理解。本次学习活动仅学习前3章的内容，对其他内容感兴趣可自行学习。
联合组织：Gitlink开源社区、Giconomy Research社区
别再只和 AI “聊天”，开始构建能为你“干活”的系统！本学习方向基于 Obsidian（黑曜石）这一款强大的知识管理工具。你将学到的不是“编程”，而是“工程”。你将亲手打造一个不仅能“思考”，还能“感知”你的知识库、并主动调用工具去“行动”的最小可行智能体。
适合人群：零代码基础、知识工作者/研究员、效率追求者
Hello-Agents 是Datawhale开源学习社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。
本次组队学习的入门篇包含智能体基本介绍，动手跑通第一个智能体，智能体发展史，大模型基础，智能体经典范式构建，低代码平台运用以及热门智能体框架运用。
Hello-Agents 是Datawhale社区的系统性智能体学习教程。本教程旨在带领大家深入理解并构建真正的AI Native Agent。
本次组队学习的进阶篇包含智能体经典范式构建，HelloAgents框架基础搭建，记忆与RAG系统搭建，上下文工程与终端能力讲解，手把手构建自己的MCP服务器以及三个综合案例选择其一跑通，最终会迎来一个自己的智能体毕业设计。
本项目是一个面向大模型应用开发者的RAG（检索增强生成）技术全栈教程，旨在通过体系化的学习路径和动手实践项目，帮助开发者掌握基于大语言模型的RAG应用开发技能，构建生产级的智能问答和知识检索系统。
https://github.com/datawhalechina/all-in-rag
四、AI+硬件专题
你是否想过，亲手创造一个能听会说、会思考的AI机器人伙伴？本次课程将带你实现这个梦想！我们以小鲸鱼为灵感，设计了一款专为新人打造的全流程AI语音交互小车项目。
我们深刻理解硬件入门的繁琐与挑战，因此不仅提供了从原理到代码的完整开源教程，有文本也有视频。更贴心准备了一站式硬件套件与精美外壳。无需自行采购元器件，无需掌握焊接技能，我们将帮你扫清所有物理障碍，300元就可以帮你们体验到diy的乐趣，让你能够零门槛地专注于AI算法与嵌入式开发的乐趣，真正拥有一辆属于自己、可对话、可行动的智能鲸鱼小车！
五、AI技术基础专题
联合组织：科学出版社
本学习方向围绕书籍《硅基生物进化论：从0和1开始》的核心脉络，避开复杂的公式与理论，聚焦于建立对计算机工作方式的“直觉感”。通过关键概念解读 + 可视化实验/互动 + 自主打卡挑战的形式，一起揭开CPU、代码执行与硬件世界的神秘面纱，完成一次激动人心的计算机原理启蒙之旅。
课程内容跨度广泛且注重实战，从 NLP 的基础理论出发，涵盖了经典的文本表示、循环神经网络（RNN），平滑过渡到现代大模型的基石——Transformer 与预训练模型。不仅如此，本课程的一大特色是“工程化落地”。除了算法模型，我们特别安排了命名实体识别的完整实战，不再是对已有代码进行解析，而是教你怎么写出易于拓展和维护的工程代码。并深入讲解模型服务化（API 开发、Docker）及自动化部署（CI/CD）流程。学完本课程，你将具备独立完成一个 NLP 项目从数据处理、模型训练到上线部署的全栈能力。
学习本课程必须有一定的pytorch与深度学习基础，同时适合推荐系统方向的新手入门。本课程旨在帮助学员掌握torch-rechub框架的设计与使用，掌握深度推荐系统中的排序、召回、多任务模型的设计思想与实战技巧，注重实战编码。
https://github.com/datawhalechina/torch-rechub
本项目基于《数学建模导论——基于Python语言》整理而来，是为了帮助学生更好的学习数学建模、数据科学知识所用。可用于大学生参加数学建模竞赛，也可用作工作中的平时学习。万物皆可建模，人工智能的本质也是数学模型，所以我们开放这门课程的教程。
本项目致力于为机器学习和人工智能学习者提供全面的数学基础支持。该项目旨在通过整理和整合各种数学资源，帮助学习者更好地理解和掌握机器学习背后的数学原理。项目内容可能包括但不限于数学教程、书籍翻译、在线课程推荐以及相关数学工具的介绍。
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大学工科学生：尤其是计算机科学、电子工程、自动化等专业的学生，他们在学习机器学习和人工智能课程时，往往需要更扎实的数学基础。
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机器学习和人工智能的初学者：包括自学者和在职人员，他们希望通过系统学习数学知识来提升自己在该领域的竞争力。
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对数学基础有进一步提升需求的从业者：那些希望在机器学习和人工智能领域深入研究或从事高级开发的人员。
https://github.com/datawhalechina/math-for-ai
助力孩子们高效备考GESP 图形化/Python/C++等级认证，通过每日一练巩固编程思维，提升实战能力！孩子们按备考等级选择对应题目，完成题目后，截图至学习群并接龙记录（格式：姓名+等级），当日晚间统一发布解析答案，供对照学习。
![图片[17]-首次Skills开课了！二月最丰富组队学习来了🥳（多达15个课程）-AI Express News](https://www.aiexpress.news/wp-content/uploads/2026/01/20260108083944786-1767832784-3754c3be1a4d5447db44d9b2fc431026.png)
一起“点赞”三连↓
<原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/NYli8-WdXNY3LwI3GuZ95g
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