以下是一些免费的AI学习课程：

在线课程

1、斯坦福大学的机器学习课程 (Coursera)：由Andrew Ng教授，这门课程涵盖了机器学习的基础知识，包括监督学习和无监督学习、线性回归、逻辑回归、神经网络等。
2、麻省理工学院的Introduction to Artificial Intelligence (AI) (edX)：这门课程涵盖了AI的基础知识，包括搜索、推理、规划、机器学习和计算机视觉。
3、伯克利的Introduction to Artificial Intelligence (edX)：这门课程涵盖了AI的基础知识，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理等。

人工智能专项课程

1、谷歌的AI for Everyone (Coursera)：本课程涵盖了人工智能的基础知识，包括机器学习、深度学习和 TensorFlow。
2、微软的AI for Beginners (edX)：本课程涵盖了人工智能的基础知识，包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理。
3、IBM的AI for Everyone (Coursera)：本课程涵盖了人工智能的基础知识，包括机器学习、深度学习和 TensorFlow。

深度学习课程

1、deeplearning.ai的深度学习专项课程 (Coursera)：该专项课程涵盖深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、循环神经网络和自然语言处理等。
2、斯坦福大学的深度学习课程 (斯坦福大学的YouTube频道)：该课程涵盖了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成模型等。

特定主题的课程

1、TensorFlow的TensorFlow教程 (TensorFlow)：该教程涵盖了TensorFlow的基础知识，包括TensorFlow的基本概念、张量和自动微分等。
2、Python for Data Science的AI和机器学习 (DataCamp)：该课程涵盖了使用Python进行机器学习和AI的基础知识。
3、哈佛大学的自然语言处理与深度学习 (edX)：该课程涵盖了自然语言处理和深度学习的基础知识。

YouTube频道

1、3Blue1Brown的深度学习系列 (YouTube)：该系列视频涵盖了深度学习的基础知识，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
2、Sentdex的Python和机器学习教程 (YouTube)：该系列视频涵盖了使用Python进行机器学习和深度学习的基础知识。

练习平台

1、Kaggle的机器学习课程 (Kaggle)：该课程涵盖了机器学习的基础知识，包括监督学习和无监督学习、分类和回归等。
2、Google的Colaboratory (Google)：该平台提供了一个基于Jupyter Notebook的环境，您可以在其中练习使用Python和TensorFlow进行机器学习和深度学习。

记住，学习人工智能和机器学习需要实践和耐心。祝你好运！