AiLearning-Theory-Applying项目学习资源汇总
AiLearning-Theory-Applying是GitHub上一个非常受欢迎的AI学习项目,目前已获得3k+星标。该项目由ben1234560创建维护,旨在帮助人们快速上手AI理论及应用实战。下面我们来看看这个项目包含了哪些优质学习资源:
1. 必备数学基础
项目首先介绍了AI学习所需的数学基础知识,包括:
这部分内容为后续AI学习打下了坚实的数学基础。
2. 人人都能看懂的Transformer
项目专门开辟了一个章节,深入浅出地讲解了Transformer模型:
这部分内容帮助读者深入理解Transformer这一重要模型。
3. 机器学习实战
项目提供了多个机器学习实战案例,包括:
这些案例都包含数据集,可以帮助读者实践机器学习技能。
4. 深度学习入门
项目还提供了深度学习的入门教程:
这部分内容可以帮助读者快速入门深度学习。
5. NLP通用框架BERT项目实战
最后,项目还提供了BERT相关的实战内容:
通过这部分内容,读者可以深入了解BERT模型并进行实战应用。
总的来说,AiLearning-Theory-Applying项目提供了从入门到进阶的全面AI学习资料,非常适合想要系统学习AI的读者。项目持续更新中,感兴趣的读者可以关注该项目,获取最新AI学习资源。