deep-learning-drizzle是一个收集和整理深度学习、机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理等领域公开课程资源的GitHub项目。本文将对该项目收录的优质学习资料进行简要介绍,为广大学习者提供指引。
deep-learning-drizzle项目由Mario于2017年创建,目前已收录了80多门来自全球顶尖高校和研究机构的深度学习相关课程。项目名称中的"drizzle"(细雨)象征着通过持续学习来汲取知识的理念。
正如项目描述所言:"Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!"(沉浸在这些激动人心的讲座中,学习深度学习、强化学习、机器学习、计算机视觉和自然语言处理!)
deep-learning-drizzle项目按主题对课程进行了分类,主要包括:
每个主题下都收录了多门高质量课程,涵盖了入门到进阶的不同层次。
在深度学习方向,项目收录了众多经典课程, 以下是其中的一些代表:
Neural Networks for Machine Learning - Geoffrey Hinton, University of Toronto
这门课程由深度学习之父Geoffrey Hinton教授讲授,是入门神经网络的经典课程。
CS231n: CNNs for Visual Recognition - Stanford University
斯坦福大学的这门课程是计算机视觉领域的必修课,由Andrej Karpathy等人讲授。
CS224n: NLP with Deep Learning - Stanford University
同样来自斯坦福的NLP课程,是自然语言处理领域的经典入门课程。
Deep Learning - Andrew Ng, Stanford University
吴恩达教授的深度学习课程,内容全面且深入浅出,适合入门学习。
Deep Learning Specialization - Andrew Ng, deeplearning.ai
吴恩达在Coursera上推出的深度学习专项课程,更加系统全面。
Introduction to Deep Learning - MIT
MIT的入门课程,涵盖了深度学习的基础知识。
Deep Learning - Yann LeCun and Alfredo Canziani, NYU
由深度学习先驱Yann LeCun教授主讲的NYU深度学习课程。
访问项目GitHub主页:https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle
根据自己的学习需求和基础,选择感兴趣的主题和课程
点击课程链接,可以查看课程主页、讲义、作业等资源
大多数课程都提供了YouTube视频链接,可以直接观看课程视频
关注项目更新,定期会有新的优质课程资源加入
可以给项目加Star⭐,方便日后查阅
deep-learning-drizzle项目为深度学习爱好者提供了一个优质的学习资源导航,收录了众多高质量的公开课程。无论你是刚入门的新手,还是想要进阶的从业者,都可以在这里找到适合自己的学习材料。希望本文的介绍能够帮助大家更好地利用这个宝贵的资源库,在深度学习的海洋中畅游。
让我们以项目中引用的Geoffrey Hinton教授的一句话作为结束:"Read enough so you start developing intuitions and then trust your intuitions and go for it!" 阅读足够多,培养直觉,相信直觉,勇往直前!
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器, 提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动 、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多 种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
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