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机器学习和深度神经网络算法综合教程

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目,专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧,提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南,展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新,配有环境配置说明,适合深度学习研究者和实践者参考学习。
ai_all_resources - 综合性的AI资源集合,涵盖数学、机器学习与深度学习
Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目
该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动,旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样,适合不同层次的学习者,帮助系统学习AI知识,获取实践经验,促进个人和职业发展。
TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程
GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习
这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导,涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解,帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文,涵盖从基础到高级的概念,助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家,该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动,贡献内容、改进资源和提出建议,提升学习效果。
deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程
GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习
本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。
Tutorial - 为AI爱好者提供全面的学习体验,课程涵盖Linux、Python和Git基础
GithubInternLM书生大模型实战营开源项目算力点闯关挑战
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。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
machine-learning-roadmap - 机器学习核心概念与工具指南
GithubMachine Learning开源项目机器学习工具机器学习数学机器学习资源机器学习过程
提供涵盖机器学习问题、流程、工具、数学基础和资源的完整路线图,帮助学习者全面掌握机器学习的核心内容。包含从问题定义到解决方案实施的详细步骤,并推荐相关学习资源,适合机器学习初学者和进阶者。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
deep-learning-roadmap - 为开发者和研究人员提供的从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域深度学习的综合资源,
Github卷积神经网络图像识别开源项目强化学习深度学习生成模型
为开发者和研究人员提供深度学习的综合资源,从入门到高级应用全覆盖,涵盖图像识别、自然语言处理等关键领域。借助本平台,您可以迅速找到所需资源,掌握最前沿的深度学习技术。
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