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course22

实用的深度学习课程资源,帮助程序员掌握核心技能

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。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程
GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习
本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。
OpenML-Guide - 开源AI知识和资源的全方位指南
AIGithubOpenML Guide开源开源项目机器学习深度学习
Open DeepLearning为AI学习者提供免费、高质量的课程、书籍、教程和研究论文,涵盖从基础到高级的概念,助力掌握最新的AI技术。无论是初学者还是专家,该开源项目旨在通过明确的学习路径简化学习过程。用户还可以通过GitHub、Discord和Twitter参与社区互动,贡献内容、改进资源和提出建议,提升学习效果。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
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。
ML-For-Beginners - 12周机器学习课程,涵盖回归、分类、聚类等经典技术
CurriculumData ScienceGithubMachine LearningMicrosoftScikit-learn开源项目
Microsoft提供的12周机器学习课程,共26节课,帮助初学者学习回归、分类、聚类等经典机器学习技术。课程内容丰富,包括预习复习测验、书面指导、视频演示和项目实践,覆盖基础知识、历史、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。通过项目学习方式,学生能在实际操作中掌握新技能。
data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程
GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习
项目包含多个IPython笔记本,详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用,覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。
ML-YouTube-Courses - YouTube上的机器学习课程清单
AI教育DAIR.AIGithub开源项目机器学习深度学习自然语言处理
发掘DAIR.AI整理的YouTube机器学习课程清单,覆盖从基础到高级的各类主题,如决策树、神经网络和深度学习。课程适合不同水平的学习者,帮助你提升机器学习技能。
Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
Machine-Learning-Goodness项目汇集了丰富的机器学习和人工智能资源,包括Jupyter notebooks、Python代码、ML项目、库和使用技巧等。项目还收录了推荐书籍、实用工具和优质代码库,涵盖从基础到高级的Python编程、机器学习算法和深度学习内容。通过持续更新,为AI工程师和开发者提供全面的学习参考资料。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。
Machine-Learning-Specialization-Coursera - Machine Learning Specialization 课程资源汇总
Andrew NGCourseraGithubMachine Learning Specialization开源项目监督学习高级学习算法
该项目汇总了Machine Learning Specialization Coursera课程的详细笔记和解决方案,涵盖监督学习、回归、分类、神经网络等多种算法,帮助学习者在理解数学概念的基础上深入掌握机器学习知识。由Andrew NG主讲,适合希望系统学习机器学习并提高实践能力的学习者。
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