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Machine-Learning-Interviews

机器学习工程师面试指南,大厂技术面试全攻略

该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计,特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写,分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同,本指南的模块对其他相关职位也有参考价值,帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。

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。
awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全
Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源
该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。
my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库 从理论到实践的精选集合
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。
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。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
leetcode - 全面系统的LeetCode刷题资源库
GithubLeetCode刷题开源项目数据结构算法编程面试
项目集合了丰富的LeetCode题解资源,内容包括算法思路分析、代码实现示例和数据结构概念总结。学习材料多样化,涵盖经典题目讲解、每日一题探讨和记忆辅助工具。此外还整合了电子书、个性化辅导和长期学习计划等进阶资源,全面支持算法能力的提升。项目同时推荐了一款专门用于提高LeetCode刷题效率的浏览器扩展工具。
awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库
Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI
该项目汇集了生成式AI领域的最新研究论文、面试资料、免费课程和代码实例。内容包括月度精选论文、面试准备资源、应用型课程材料、85+免费课程列表及开发代码库。通过定期更新,为研究人员和开发者提供全面的学习资源,有助于掌握生成式AI技术。
AI-Expert-Roadmap - 人工智能专家路线图详解
AI Expert RoadmapGithub人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习
全面解析成为人工智能专家的路线图,从数据科学、机器学习到深度学习,涵盖所有必备知识和技能。项目旨在帮助新员工和社区成员掌握AI技术。互动版提供详细步骤链接,并通过定期更新保持前沿性。关注项目获取最新AI研究与应用案例,了解不同工具的适用场景,助力职业发展。
awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南
AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨
飞桨官方出品,提供一站式深度学习学习资源,包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料,适合高校和企业应用。项目内容实时更新,帮助开发者掌握最新深度学习技术,提升专业能力。
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