在人工智能领域，有许多著名的免费数据集，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个方向。

计算机视觉（Computer Vision）

图像分类

MNIST内容：手写数字（0-9）的灰度图像，28x28像素。用途：图像分类入门数据集。下载：Tensorflow等深度学习框架自带CIFAR-10 / CIFAR-100内容：10类或100类彩色图像，32x32像素。用途：图像分类和模型基准测试。下载：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlImageNet内容：超过1400万张标注图像，涵盖2万多个类别。用途：大规模图像分类和目标检测。下载：https://www.image-net.org/

目标检测与分割

COCO (Common Objects in Context)内容：超过20万张标注图像，80个物体类别，支持目标检测、分割和字幕生成。用途：目标检测、实例分割。下载：https://cocodataset.org/PASCAL VOC内容：20个类别的图像，支持分类、检测和分割任务。用途：目标检测和语义分割。下载：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

人脸识别

LFW (Labeled Faces in the Wild)内容：超过1.3万张人脸图像，用于人脸验证和识别。用途：人脸识别基准测试。自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

文本分类

IMDB Movie Reviews内容：5万条电影评论，标注为正面或负面。用途：情感分析。下载：https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/AG News内容：12万条新闻文章，分为4个类别（世界、体育、商业、科技）。用途：文本分类。下载：https://www.kaggle.com/datasets/amananandrai/ag-news-classification-dataset

机器翻译

WMT (Workshop on Machine Translation)内容：多语言平行语料库，支持多种语言对（如英-法、英-德）。用途：机器翻译任务。下载：https://www.statmt.org/wmt22/OPUS内容：多领域多语言的平行语料库。用途：机器翻译和多语言 NLP。下载：https://opus.nlpl.eu/

问答系统

SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)内容：10万条问答对，基于维基百科文章。用途：问答系统训练与评估。下载：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/语音识别（Speech Recognition）LibriSpeech内容：1000小时的英语语音数据，带有转录文本。用途：语音识别和语音合成。下载：https://www.openslr.org/12/强化学习（Reinforcement Learning）OpenAI Gym内容：多种强化学习环境（如Atari游戏、机器人控制）。用途：强化学习算法测试。下载：https://www.gymlibrary.dev/其他领域UCI Machine Learning Repository内容：涵盖多种任务的小型数据集（分类、回归、聚类等）。用途：机器学习算法测试。下载：https://archive.ics.uci.edu/Kaggle Datasets内容：用户上传的各种领域数据集。用途：数据科学竞赛和实验。下载：https://www.kaggle.com/datasets