Github
文档DeepLearning-Interview-Awesome-2024 项目介绍
项目概述
DeepLearning-Interview-Awesome-2024 是一个特别为深度学习面试和行业应用设计的项目。它提供了一系列最新的面试题目和解析，不仅面向求职者，也适合对深度学习领域感兴趣的学术研究者和工程师使用。这个项目目前包含了六个主要专题模块，详细地整理了与大模型、计算机视觉、深度学习框架、以及行业应用相关的内容。
项目专题
1. 大模型(LLMs)专题
在大模型专题中，项目涵盖了从模型微调到优化的一系列问题。用户可以学习到如何通过微调方法如LORA、Ptuning 来提升模型性能，了解 ChatGPT 和其他主流模型的训练过程及结构区别，掌握各类大语言模型的前沿优化技术。
2. 计算机视觉与感知算法专题
该专题专注于计算机视觉领域的关键技术，包括经典的卷积神经网络优化、目标检测算法、分割技术。用户将接触到例如 YOLO、Centernet 等目标检测技术，以及在不同场景下的应用说明。
3. 深度学习基础与框架专题
在深度学习基础专题中，项目提供了对 PyTorch、TensorRT 等框架的深入解析，帮助用户理解深度学习的常用操作和问题。此外，还有关于模型时间复杂度、激活函数等深度学习理论的讨论。
4. 自动驾驶、智慧医疗等行业垂域专题
此模块聚焦于自动驾驶和智慧医疗等行业的特定应用。用户可以学习到图像处理在这些领域的应用技术，如内外参的变换关系以及从世界坐标系到图像坐标系的知识。
5. 手撕项目代码专题
实战练习是学习的一个重要部分。此模块引导用户通过手动编写代码，加深对项目中提到的各种算法和框架的理解，增强实操能力。
6. 优异开源资源推荐专题
这里推荐了一系列优质的开源项目和指南，为用户提供了更多学习和实践的资源。这些资源涵盖了大模型、深度学习框架等领域的最新发展。
项目动态
项目内容会随着科技的进步不断更新，力求覆盖最新的行业动向和创新点。项目管理员鼓励用户通过 GitHub 进行 star，参与项目共创，并通过微信公众号“码科智能”获得更多的交流和支持。
获取更多信息
读者可以通过关注“码科智能”公众号，获取每日更新的大模型相关项目和实用教程。此外，还可以加入交流群获取更深入的题目解析，与众多学术研究者交流学习。
DeepLearning-Interview-Awesome-2024 项目致力于提供一种深入浅出的学习方式，帮助用户在深度学习领域更进一步，无论是准备面试还是在实际工作中创新问题解决方案，都能为用户提供强大的支持。
