探索開放課程
從入門到頂尖，人人免費。
入門級人工智慧課程
學習人工智慧的基礎知識，包括機器學習、神經網絡和自然語言處理。
Python 程式設計入門
學習 Python，這是一門流行的程式語言，涵蓋從網頁和軟體開發到資料科學與品質保證的核心概念。所獲得的技能包括撰寫 Python 3 程式以及簡化程式碼。
應用深度學習於 PyTorch（從零到精通）
本課程提供使用 PyTorch 的深度學習全面入門，PyTorch 是機器學習研究中最受歡迎的框架。從張量基礎開始，學生將逐步掌握完整的機器學習工作流程、電腦視覺、模組化軟體工程、遷移學習以及模型部署。課程採「以程式為先」的教學方式，強調實作與實驗。
深度學習導論
深度學習是機器學習的一個子領域，專注於利用人工神經網絡從原始數據中學習複雜的分層特徵表示。本課程涵蓋基本原理、背後的數學知識、優化概念（梯度下降、反向傳播）、網路模塊（線性層、卷積層、池化層）以及常見架構（CNN、RNN）。應用範例包括電腦視覺、自然語言處理和強化學習。學生將使用 PyTorch 深度學習庫進行實作，並完成一個針對真實場景的最終專案。
AI魔法實驗室
嚴謹的課程結構整合了四大主要部分：人工智能基礎、大型模型生成（GenAI 與 LLM）、智能體與進化計算（特別強調為香港理工大學特色），以及倫理。課程邏輯按順序推進：感知與數據（L1-3）、認知與生成（L4-6）、智能體與進化（L7-9），最後以倫理與未來（L10）收尾。
AI Mastery Bootcamp：從零到代理架構師
一個為期5天的密集訓練營，旨在將初學者轉變為人工智慧代理架構師。課程內容涵蓋提示工程的「BRIC」框架、閱讀與病毒式文案撰寫的內容加速技巧、辦公室自動化（Excel 與 PowerPoint 應用）、使用 RAG（檢索增強生成）建立「第二腦」，以及打造自主數位員工。
提示工程進階指南
一份全面的進階指南，教你透過結構化邏輯與精確指示掌握人工智慧。課程涵蓋結構框架（CO-STAR）、少樣本學習、思考鏈推理、輸出格式限制（JSON/Markdown）以及提示系統管理，以解決如人工智能幻覺和邏輯輸出不佳等問題。
OpenClaw：本地 AI 代理的架構、開發與安全
本課程深入分析 OpenClaw——一個突破性的開源框架，專為自主 AI 代理設計。課程系統性地拆解該框架的層級化系統架構、本地優先的 RAG 記憶機制、瀏覽器自動化協定以及高度可擴展的技能生態系統。課程內容涵蓋複雜工作流程的實際協調，包括 PIV 自動化流程與多代理委員會模式。此外，還批判性地分析生產級部署模式中的硬體取捨，並提出針對核心安全威脅（如遠端程式執行漏洞和提示注入）的纵深防禦策略。本課程旨在賦能資深開發者與架構師，建立具有高自主性，同時又安全可控的 AI 代理系統。
HKU | China’s Ethnic Groups: Pluralism and Assimilation
Explore the diverse ethnic groups of China, their cultures, and the dynamics of pluralism and assimilation
PolyU | 人工智慧概念
本課程內容全面，為研究生及專業人士提供一門嚴謹而易懂的人工智能入門課程。課程從歷史基礎出發，銜接前沿創新，由符號式人工智能與搜尋演算法逐步過渡至現代深度學習與生成式人工智能。學生將探討知識表示、機率推理以及經典機器學習等核心主題，並深入研究神經網絡、Transformer 架構與大型語言模型（LLM）。課程強調理論與實踐並重，使用 Python 及 PyTorch 等業界標準框架實現演算法、對接現代 API，並探討人工智能倫理與安全等關鍵議題。
PolyU | Introduction to Data Analytics
This is a foundational undergraduate course offered in Spring 2026 at PolyU that introduces students to the core concepts, methods, and tools of data analytics. The course builds a solid analytical foundation by integrating essential mathematics (linear algebra and calculus) with practical skills in R programming, data manipulation, and data visualization, and progresses to key analytical techniques such as Monte Carlo simulation, linear regression, and time-series analysis. Through a balanced mix of theory and hands-on practice, students learn how to analyze and interpret data systematically, with learning assessed through quizzes, assignments, a midterm test, and a final examination.
PolyU | Data Structures and Algorithms
Learn the fundamentals of data structures and algorithms, including arrays, linked lists, trees, sorting, and searching techniques.
視覺英語語法 - 歡迎
學習英語語法、詞彙及會話技巧的基礎知識。
Visual English Grammar - The Basics
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - Intermediate Level
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - Advanced Level
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Visual English Grammar - English Tenses Mastery
Learn the basics of English grammar, vocabulary, and conversation skills.
Lighthouse for Hong Kong: Book 9
A comprehensive English language practice book designed for upper primary students in Hong Kong. It covers diverse themes including global cuisine, future technology, social events, detective mysteries, and classical fairy tales, focusing on reading comprehension, thematic vocabulary, and essential grammar structures.
人教版 英语 七年级 (上册)
本课程专为初中一年级学生设计，旨在通过打招呼、结识新朋友、家庭生活、校园环境及兴趣爱好等贴近生活的主题，帮助学生开启英语学习之旅。课程内容涵盖了26个字母的读写、基础语音规律（如元音发音）、核心词汇以及初级语法（如be动词及人称代词），注重听、说、读、写四项基本技能的协调发展。通过丰富的互动活动和项目式学习，引导学生在真实的语境中运用语言，提升沟通能力并培养跨文化意识。
SUSTech | Introduction to Sociology of Education
This General Education (GE) elective course offers a comprehensive introduction to the fundamental theories and frontier issues within the sociology of education. Designed to cultivate strong critical thinking and interdisciplinary analysis, particularly benefiting STEM students, the course equips learners to use sociological frameworks to objectively analyze contemporary social challenges and educational reforms. The small class size (maximum 32 students) fosters a highly interactive learning environment, supported by weekly readings of classic sociological texts. Key assignments include a group mid-term research design summary and an individual final presentation (30% of the final grade). No prerequisites are required.