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stanford-tensorflow-tutorials

CS 20课程的TensorFlow深度学习代码示例和课程进度

提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记,涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1,实时更新课程进度,包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目,任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法,并提供多种notebooks,涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置,可通过Google Colab直接运行,进行产品级的面向对象编程学习,助力从数据中获取有价值的见解。
handson-ml - Python机器学习基础与实践指南
GithubJupyterMachine LearningPythonScikit-LearnTensorFlow开源项目
该项目通过Python教授机器学习基本原理,包含《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》书中的示例代码和习题解答。用户可以使用Colab、Binder和Deepnote在线体验这些notebooks,或通过Anaconda在本地安装项目进行学习。详细介绍了安装步骤和常见问题解决方法,帮助用户理解和应用机器学习技术。
coursera-deep-learning-specialization - Coursera深度学习课程,涵盖神经网络、卷积网络和序列模型
Andrew NgConvolutional Neural NetworksCourseraDeep Learning SpecializationGithubTensorFlow开源项目
《深度学习》由Andrew Ng教授主讲,包括神经网络、序列模型等方面的编程作业和测验。学员将学到TensorFlow 2、Keras等最新技术,课程内容2021年更新,涵盖前沿发展,适合系统学习深度学习的学员。
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。
d2l-zh - 深度学习的全面入门指南
D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习
《动手学深度学习》是一个免费在线资源,提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例,旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家,适合自学和教学使用,包含可运行的代码和工程技能训练。
mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合
GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络
本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程,涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络(GANs)等主题,适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN,并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例,帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic,挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。
ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集
GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络
此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目,通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示,涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户,内容实用且丰富。
Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦
AI应用GithubPyTorchTensorFlow开源项目机器学习深度学习
该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程,强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例,助力用户精通深度学习技术,同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。
Deep-Learning-Specialization-Coursera - 更新后的深度学习专题课程编程作业和解决方案
Andrew NgCourseraDeep Learning SpecializationGithubTensorFlow 2开源项目编程作业
本项目提供了Coursera深度学习专题课程的所有更新后编程作业和解决方案,涵盖从TensorFlow 1到TensorFlow 2的转变。课程包括神经网络、深度学习、卷积神经网络、序列模型等重要内容,适合希望深入学习深度学习技术的学生和工程师。
pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码
GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络
突破传统学习障碍,探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码,快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等,同时详述安装指导与环境配置。
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