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ML-Course-Notes

机器学习和AI课程讲义共享平台

Machine Learning SpecializationMIT 6.S191CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25Github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。

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介绍知识库相关项目
ailearning - AI学习资源与实战教程
AI learningGithub开源项目推荐系统机器学习深度学习算法
Ailearning项目提供全面的机器学习和深度学习教程，涵盖实战资料、基础知识以及权威视频资源。适用于具备Python基础的程序员，帮助快速掌握AI技术。项目包含在线阅读、教学视频和多种数据下载链接，提升学习效率。
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Github内推开源项目暑期实习校招热门秋招提前批
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。
AI-System-School - AI系统学院 机器学习和大语言模型基础设施全景图
AI基础设施GithubKubernetes开源项目机器学习系统深度学习系统设计
AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源，覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南，并收录相关会议、书籍、课程和博客，为AI系统研究实践提供全面参考。
Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦
Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程
Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源，涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户，不仅包括最新的课程更新，还有对AI贡献的详细指南，提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。
Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。
machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程，涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程，每个课程的代码都存放在相应的文件夹中，便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上，建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。
ML-foundations - 机器学习基础学科全面导引
GithubJon KrohnMachine Learning Foundations开源项目微积分概率与统计线性代数
该项目提供全面的数学、统计学和计算机科学基础，帮助用户掌握当代机器学习方法。课程涵盖线性代数、微积分、概率与统计以及算法和数据结构，支持通过Jupyter Notebook、YouTube视频、O'Reilly平台和Udemy课程进行学习。适合机器学习从业者、数据科学家、软件开发者和AI爱好者。
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。
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。
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