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ML-Course-Notes

机器学习和AI课程讲义共享平台

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。

awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐
Deep LearningGithubIIT KharagpurKLA CorporationMachine LearningPython开源项目
此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识,包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习,具备开展项目和参加竞赛的技能。同时,提供热门框架和库的学习资源,适合初学者和进阶者。
reinforcement_learning_course_materials - 强化学习完整开源课程资料 包括讲义练习和视频
GithubPython开源项目强化学习教学视频练习题课程材料
这个项目提供了全面的强化学习课程资料,包含讲义、练习题及答案和教学视频。内容覆盖从基础到高级的强化学习知识,如马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习等。每个主题配有详细讲解和Python代码实现。所有资料均为开源,适合自学者和教育工作者使用。该资源为强化学习的学习和教学提供了实用全面的材料支持。
uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程,覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题
GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习
这套深度学习教程有助于理解理论知识,涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架,并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群,多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本,实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关,适合想深入了解深度学习及应用的学习者。
Mathematics-for-ML - 机器学习数学基础资源大全,线性代数到贝叶斯建模的全面指南
GithubMathematics for Machine Learning信息论开源项目概率论深度学习线性代数
全面的数学资源集合,覆盖机器学习所需的基础和高级数学概念。包括深度学习、概率论、统计学、线性代数和多元微积分,提供书籍、论文和视频讲座链接,帮助系统学习和复习这些重要知识。
langchain-course - 掌握LangChain,建立AI应用的课程
AI应用开发GithubLangChain在线课程大型语言模型开源框架开源项目
LangChain Beginners Course 提供一系列课程,使新手熟悉LangChain框架及大型语言模型如ChatGPT。课程结合理论与实践,分为四个模块,从基础知识到应用开发全面涵盖。适合机器学习和语言模型初学者,提供开发AI应用所需的技巧。
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。
resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库
AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人
IvLabs发起的开源项目,汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料,同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选,致力于构建全面的知识体系。项目保持更新,接受高质量内容的贡献。
The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台
AI工具AI应用LLMMLOps深度学习课程
The Full Stack平台提供AI产品开发全周期学习资源,包括新闻、社区和课程。涵盖从问题定义到部署的各个环节,开设大语言模型训练营和深度学习课程。帮助开发者掌握全栈技能,包括提示工程和用户体验设计。汇集行业最佳实践,为AI产品开发提供全面支持。
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