作者逐一核对了 10 门免费或部分免费的 AI 学习课程，并按学习阶段分为四站：零基础入门（吴恩达 AI for Everyone、Google 生成式 AI 路径）、提升 AI 使用能力（OpenAI Prompting 指南、Karpathy How I use LLMs）、补编程基础（哈佛 CS50x/CS50P/CS50AI）、动手实践（微软 Generative AI for Beginners、Claude Code in Action、n8n 搭 AI Agent）。每门课均附出品方、时长、费用、证书等详细信息和链接。作者建议不必全学，根据自己的阶段挑选两门深耕即可。
作者因厌倦在YouTube、Google和大学网站间费力搜寻AI学习资源，整理了一份完全免费的AI课程大全，涵盖350多门课程和5000多个讲座。内容按主题分类，包括深度学习、机器学习基础、优化、强化学习、概率图模型、贝叶斯深度学习、医学影像、图神经网络、NLP、语音识别、计算机视觉等14个方向。课程来源包括Geoffrey Hinton、Andrew Ng、Andrej Karpathy、Richard Socher等名师在多伦多大学、斯坦福、牛津、MIT、CMU、DeepMind等机构的经典课程，并附有课件和视频链接。
Tiago Forte 介绍了其 AI Second Brain 课程的构建思路：以 Master Prompt 为起点，依次通过连接器与集成（模块1）、本地文件系统的 PARA 整理（模块2）、笔记捕获工作流（模块3）、AIRPORT 框架与 AI Advisor（模块4-5）、高级 AI 功能（模块6）及面向未来的思考（模块7），构建一个层层递进的整体系统。他分享了筛选教学内容的三条原则：聚焦80/20、做本身就有价值的工作、构建具有持久价值的系统，强调不被 AI 炒作周期裹挟，着眼长期成长。
