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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。

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。
Practical_RL - 强化学习开源课程:实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程,提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持,涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用,包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程,使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
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。
Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家
AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络
该项目提供全面的深度学习教程,涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法,融合理论与实践,适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新,反映最新技术发展,为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法,适合不同水平的学习者。教程结构清晰,结合理论和实践,提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿,为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。
d2l-en - 互动深度学习教程,结合代码、数学与讨论
D2L.aiGithubJupyter笔记本开源书籍开源项目机器学习深度学习
这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程,用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算,课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证,构建实时无服务器机器学习系统。
opencv-course - OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南
GithubOpenCVPython人脸识别图像处理开源项目计算机视觉
本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程,内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究,以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后,学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能,并提供详细的时间戳,方便学习者快速定位所需内容。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南
GithubNLPTransformers分布式训练开源项目微调模型训练
课程提供丰富的实战代码和案例,从基础入门到高效微调以及低精度和分布式训练。涵盖命名实体识别、机器阅读理解和生成式对话机器人等NLP任务。帮助深入理解Transformers的核心组件和参数微调技术,包括模型优化和分布式训练。适合对Transformers应用和实践感兴趣的学习者。课程在B站和YouTube持续更新,紧跟技术前沿。
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