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为AI爱好者提供全面的学习体验，课程涵盖Linux、Python和Git基础

书生大模型实战营闯关挑战InternLM算力点Github开源项目

书生大模型实战营为AI爱好者提供全面的学习体验。课程涵盖Linux、Python和Git基础，并深入探讨InternLM、XTuner和OpenCompass等先进工具。通过循序渐进的实践任务，学员可掌握模型训练、部署和评测技能。项目还设立奖励机制和'书生共学计划'，促进知识分享和技术交流。该实战营分为入门、基础和进阶三个阶段，配备详细的任务指南和视频资料。学员可通过完成任务获得算力点奖励，并有机会解锁更高性能的计算资源。项目还包含LMDeploy量化部署、InternVL多模态模型等前沿内容，以及Android端部署等实用技能。

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step_into_llm - 大模型技术公开课免费课程
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昇思MindSpore技术公开课提供多领域专家解读，并结合理论与实践，涵盖前沿大模型技术。课程免费，提供开源课件代码，从Transformer到ChatGPT，探讨最新大模型发展趋势。适合所有开发者，系列课程在B站直播，资源同步上传至GitHub。报名参与，与社区共建AI技术未来。
zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南
GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习
本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。
The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台
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The Full Stack平台提供AI产品开发全周期学习资源，包括新闻、社区和课程。涵盖从问题定义到部署的各个环节，开设大语言模型训练营和深度学习课程。帮助开发者掌握全栈技能，包括提示工程和用户体验设计。汇集行业最佳实践，为AI产品开发提供全面支持。
AI-System-School - AI系统学院 机器学习和大语言模型基础设施全景图
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AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源，覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南，并收录相关会议、书籍、课程和博客，为AI系统研究实践提供全面参考。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
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machine-learning - Ocademy开源AI学习平台 覆盖Python到MLOps全方位课程
AI学习GithubOcademy开源教育开源项目机器学习深度学习
Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。
AI Online Course - 全面的在线人工智能学习与实践平台
AI在线课程AI工具AI教程AI项目互动学习平台人工智能
AI Online Course是一个综合性人工智能学习平台，提供从基础到高级的AI课程。内容涵盖机器学习、数据科学和自然语言处理等热门领域。平台特色包括AI项目实践、在线测验、基础教程和软件工具介绍。通过交互式学习环境和实时编码功能，学习者可以获得实践经验，深入理解并应用AI技术，有效提升人工智能领域的专业技能。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
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这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。
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本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
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MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
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