ml-road 是一个面向机器学习与智能体人工智能领域的综合性开源学习资源库。它汇集了全球顶尖高校与机构的高质量教程及实践内容，旨在帮助开发者和学习者系统性地掌握从基础理论到前沿AI应用的技术路径。

精选并汇总了包括机器学习、深度学习、计算机视觉及自然语言处理等多个领域的优质公开课程与教学资源。 梳理了从基础概念到进阶算法的完整知识体系，提供直观的链接以便快速访问各类视频与讲义。 涵盖了针对智能体 AI（Agentic AI）、语音识别等前沿技术的学习导向，辅助用户紧跟行业发展脉搏。 通过整合斯坦福、NTU 等高校的经典课程，为自学者搭建了一个专业、权威的知识学习平台。

该项目适用于机器学习初学者、人工智能进阶研究人员以及对智能体技术感兴趣的开发者。无论是为了巩固理论基础还是寻求前沿技术实践路径，均可将其作为系统学习的案头参考手册。