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实用的深度学习课程资源，帮助程序员掌握核心技能

course.fast.ai Practical Deep Learning Coders notebooks slides Github 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。

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介绍相关项目

ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库，支持快速搭建和扩展

Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理

ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术，用户仅需几步简单配置，便可启动一个配备完整依赖项的开发环境，非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术，应有尽有。

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。

fastbook - fastai与PyTorch的深度学习教程

GithubGoogle ColabMOOCPyTorchfastai开源项目深度学习

本项目提供涵盖fastai和PyTorch的深度学习教程，适合初学者与进阶用户。可通过Google Colab在线运行，无需本地配置Python环境。项目还包括MOOC课程及相关书籍，系统化帮助用户学习深度学习技术。

ML-2021-notes - 李宏毅机器学习课程笔记集锦

Github开源项目机器学习李宏毅深度学习神经网络课程笔记

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。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

GithubScikit-LearnTensorFlowZero to Mastery Machine Learning开源项目数据科学机器学习

本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程

GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习

提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

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。

courses - AI课程和资源精选合集

AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接，适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程，资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议，共同打造优质的AI学习平台。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

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