ML-2021-notes

李宏毅机器学习课程笔记集锦

机器学习李宏毅深度学习神经网络课程笔记 Github 开源项目

该项目整理了李宏毅2021年机器学习课程的详细笔记，涵盖从基础概念到前沿技术的15个主题。内容包括深度学习、CNN、Transformer、GAN等核心知识，以及自监督学习、对抗攻击等新兴领域。每个主题都配有相应的视频链接，便于深入学习。项目采用Notion平台展示，提供完整的课程大纲和PDF版本。笔记内容基于课程视频和幻灯片，力求准确理解和呈现。适合机器学习初学者和研究人员系统学习和参考。

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介绍相关项目

Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记

Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学

Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。

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。

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。

DeepLearning.ai-Summary - DeepLearning.ai课程的详细笔记与总结

DeepLearning.aiGithub卷积神经网络开源项目机器学习项目深度学习神经网络

此页面收录了DeepLearning.ai系列课程的详细笔记和总结，涵盖神经网络、超参数调整、机器学习项目结构、卷积神经网络和序列模型。读者可以通过这些笔记全面了解深度学习的基础知识和实际应用。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

course22 - 实用的深度学习课程资源，帮助程序员掌握核心技能

CodersGithubPractical Deep Learningcourse.fast.ainotebooksslides开源项目

收录Practical Deep Learning for Coders 2022版的notebooks、幻灯片和Excel表格等资源。访问course.fast.ai获取完整课程内容，开启深度学习之旅。

nn-zero-to-hero-notes - 涵盖神经网络基础、语言模型、GPT等内容的教程

Andrej KarpathyGitHub RepositoryGithubJupyter NotebookMIT LicenseNeural Networks开源项目

本项目提供Andrej Karpathy的“Neural Networks: Zero to Hero”教程系列的详细笔记和代码示例，涵盖神经网络基础、语言模型、GPT等内容，帮助用户深入理解相关技术。通过Jupyter Notebooks形式，学习者可以逐步实践教程中的概念和技术。欢迎提交错误或改进建议的pull request。

machine_learning_complete - 机器学习综合教程，涵盖数据处理至深度学习全流程

Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习

machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

ml-course - 机器学习课程介绍，涵盖基础理论、实操任务和丰富资源

Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目

这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者，内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等，是系统学习机器学习的理想资源。

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