AI-Job-Notes

全面的AI算法岗求职指南，校招时间表、策略和资源

AI算法岗校招暑期实习秋招提前批内推 Github 开源项目热门

AI-Job-Notes提供全面的AI算法岗求职资源，包括校招时间表、准备策略、面试指南、内推信息、简历模板及公司清单。适用于涵盖AIGC、大模型、计算机视觉等方向的岗位，旨在帮助候选人有效准备和提升求职效率。详细内容涵盖从实习机会到秋招策略，以及高效刷题指南和实用的面试技巧，为求职者提供必备的工具和知识，帮助他们在人工智能领域的求职之路上取得成功。

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介绍知识库相关项目

daily-interview - AI算法与开发岗位面试必备：高频知识点与面试题整理

AI算法Github开源项目数据结构牛客网面经面试笔记

Daily Interview项目为求职者提供高效的面试准备指南，特别适用于AI算法和开发岗位。涵盖了数据结构、算法和计算机基础等关键知识点，帮助面试者在有限时间内有效复习，提高面试成功率。通过整理常见高频面试题目，帮助面试者在面试前获得最有价值的信息与经验。

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。

ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台

CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目

本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。

NLP-Interview-Notes - 自然语言处理面试全攻略与实战技巧

GithubNLP事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目

该项目汇总了自然语言处理（NLP）领域的常见面试题和详细解析，包括信息抽取、命名实体识别、关系抽取、事件抽取等方面的内容。项目内容涵盖了对隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场以及深度学习结合CRF等算法的详细分析，帮助学习者掌握算法原理和实际应用。此外，还提供了各类实战技巧和常见问题的解决方法，全面助力NLP面试准备。

JobHire.ai - AI自动化求职平台提高面试机会和求职效率

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JobHire.ai是领先的AI驱动自动化求职平台，通过智能简历优化和批量投递功能大幅提升求职效率。该平台每天可自动为数百个职位定制并投递申请材料，节省求职者时间精力的同时显著增加面试机会。JobHire.ai采用尖端AI技术，简化整个求职流程，帮助用户更快找到理想工作。无论您是应届毕业生还是职场老手，JobHire.ai都能为您量身定制最佳求职策略。

MoAIJobs - 全球人工智能行业求职招聘平台

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MoAIJobs作为人工智能领域的专业求职平台，汇集超过3270个AI相关职位。涵盖机器学习、数据科学、工程等多个方向，提供按类别、地点和公司的精准筛选功能。平台以'AI领域的Craigslist'闻名，致力于为全球AI人才和企业提供高效的匹配服务。

llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总

GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调

本仓库汇集了大语言模型（LLMs）的面试知识和实用资源，适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南，并附有项目示例和在线体验链接。定期更新，确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面，关注微信公众号获取更多相关信息。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

Deep-Learning-Interview-Book - 详尽介绍深度学习求职面试所需的各类知识

Deep Learning Interview BookGithub开源项目机器学习求职攻略深度学习自然语言处理

该指南全面涵盖深度学习领域的求职面试知识，包括数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、数据结构与算法、编程语言（C/C++/Python）、深度学习框架等，旨在帮助求职者高效准备面试。

machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南

GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备

本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划，涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题，覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题，帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享，帮助求职者积累实战经验。

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