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ai-demos

AI和LLM实践代码示例集合

AILLM示例代码演示YouTubeGithub开源项目

ai-demos是一个开源代码仓库，收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码，源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外，项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道，提供相关演示的原始视频，便于深入学习AI部署知识。

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介绍相关项目
ML-DL-scripts - 机器学习和深度学习的全面脚本库 从分类到部署的解决方案
GitHubGithubPython开源项目数据科学机器学习深度学习
ML-DL-scripts是一个综合性的机器学习和深度学习Python脚本库。这个项目涵盖了从分类、回归到聚类和时间序列分析等多个领域，同时提供了PyTorch、Fastai和Keras等主流深度学习框架的使用示例。项目还包括图像处理、自然语言处理和异常检测等实际应用案例，以及基于Docker的模型部署配置。这个代码库为数据科学研究和机器学习应用提供了丰富的技术参考资源。
studio-lab-examples - 使用Amazon SageMaker Studio Lab的AI/ML学习示例
AI/MLAmazon SageMakerGithubJupyter notebooksSageMaker Studio Lab开源项目数据科学
本页面展示了如何使用Amazon SageMaker Studio Lab构建AI/ML学习环境的Jupyter笔记本示例，适用于个人数据科学家的ML学习之旅。包含计算机视觉、自然语言处理、地理空间数据科学和生成深度学习等领域的示例，以及详细的设置指南和AWS资源的连接方法。用户可以无需账户阅读或运行笔记本，并通过GitHub分享项目，是成为AI/ML实践者的有用参考资源。
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。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
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。
Ai-Learn - 人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习
GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习
Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料，包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程，协助学习者高效学习与避免常见错误，适合各层次人士。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集
Colab notebooksGitHub仓库GithubML实验开源项目点击率特征集
该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记，涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目，如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文，这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容，包括热门代码仓库和高引用的学术论文，便于用户快速进行实验和探索最新技术。
ai_wiki - 从基础到前沿的全栈AI实践指南
AI实践Github大模型开源项目机器学习深度学习量化交易
ai_wiki是一个综合性AI知识库，覆盖系统平台、编程技术、机器学习、深度学习和强化学习等领域。项目提供学习资源、原理讲解和实战案例，重点关注大模型和量化交易等前沿技术。内容以Markdown和Jupyter Notebook形式呈现，旨在帮助学习者系统掌握AI技术并提升实践能力。
awesome-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表
AIFinanceGithubLLMsReinforcement LearningTrading开源项目
本项目汇集了最新的人工智能研究在金融领域的应用，包括市场分析和自动化交易策略。内容涵盖LLMs、研究论文、课程书籍以及各种交易策略（如高频交易、投资组合管理、加密货币等），并提供数据源、研究工具和交易系统，帮助用户系统化了解AI在金融中的使用。
mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示
GithubMediaPipe低代码开发开源项目无代码开发机器学习平台跨平台部署
MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具，如Tasks、Model Maker和Studio，用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献，但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。
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