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IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

IvLabs发起的开源项目,汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料,同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选,致力于构建全面的知识体系。项目保持更新,接受高质量内容的贡献。

ML-University - 机器学习免费学习资源库
GitHubGithubML-University开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-University是一个开源的机器学习学习资源库,汇集了顶尖大学和机构的免费课程。内容涵盖数学基础、机器学习、深度学习、自然语言处理等,适合不同层次的学习者。项目持续更新,提供系统化的学习路径,助力机器学习爱好者提升技能。
Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦
Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程
Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源,涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户,不仅包括最新的课程更新,还有对AI贡献的详细指南,提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
AI-Notes - 全面的AI学习资源 从理论到实践的系统指南
AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。
awesome-robotics-libraries - 机器人仿真与开发库资源汇总
Github仿真器动力学仿真开源开源项目机器人平台机器人库
该项目汇集了多种机器人仿真器和开发库,涵盖动力学仿真、逆运动学、机器学习等领域。列表包含开源和商业软件的功能、编程语言和许可信息,为机器人研究和开发人员提供全面的工具选择参考。
AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集
AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉
这是一个综合性AI竞赛资源库,囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案,同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言,此资源库提供了丰富的学习和参考材料。
ai4artists - AI与艺术结合的资源,包括深度学习课程、视频、技术文献和创意工具
AIArtCreative CodingDeep LearningDiffusion ModelsGithub开源项目
提供多种AI与艺术结合的资源,包括深度学习课程、视频、技术文献和创意工具。从基础知识到高级教程,以及最新的研究论文和方法,如扩散模型和神经辐射场。还包含艺术家和机构的介绍,助力创意工作者探索AI的无限可能。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源,包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新,提供书籍、视频、课程和博客等学习材料,还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文,适合各个学习阶段。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面,提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时,MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域,致力于提供全面的学习和实践资源,以推动技术进步和行业发展。
pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合
Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析
该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。
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