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MIT深度学习书籍PDF版本下载

MIT Deep Learning Book Ian Goodfellow Yoshua Bengio Aaron Courville 深度学习 Github 开源项目

《深度学习》由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编写，提供完整PDF和分章节PDF版本下载，是学习机器学习和深度学习的重要资源。

hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南

GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习

本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习，包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式，并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南，读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。

Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径

GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学

该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。

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。

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。

course-content-dl - Neuromatch Academy深度学习课程，理论与实践并重

GithubNeuromatch Academy伦理使用实践经验开源项目深度学习课程大纲

Neuromatch Academy提供为期三周的深度学习课程,采用实践和代码优先方法。课程内容包括深度学习问题选择、模型确定与实现、结果可视化和解释,以及神经科学对深度学习的启发。此外,课程强调深度学习的伦理使用。所有材料以开源许可证共享,支持再利用。

generative-ai-on-aws - 在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的全面指南

AWSGenerative AIGithub人工智能开源项目模型优化深度学习

这本由AWS专家编写的指南全面介绍了在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的过程。内容涵盖从基础知识到高级技术，包括提示工程、大型语言模型、模型优化、微调技术、RLHF、RAG和多模态模型等。本书探讨了如何利用Amazon Bedrock等AWS服务构建先进的生成式AI解决方案，为开发者和企业提供了在AWS上实施生成式AI的实用知识。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目

本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

pbdl-book - 将深度学习与物理模拟融合革新数值计算方法

GithubPDE问题Physics-based Deep Learning开源项目数值方法深度学习物理模拟

Physics-based Deep Learning book探讨了深度学习在物理模拟中的应用，重点关注基于场的模拟。内容涵盖监督学习、物理约束、可微分模拟和强化学习等主题，并提供Jupyter notebook实例。该书致力于结合数据驱动方法和传统数值技术，以提升模拟性能。通过流体动力学和不确定性量化等案例，展示了物理深度学习在计算效率和精度方面的应用前景。书中深入探讨了深度学习与物理知识的结合方式，同时保留了对数值方法的深入理解。实例说明如何利用深度学习解决PDE问题，强调了物理约束在学习过程中的重要性。此外，还介绍了差分物理训练和改进的学习方法，为读者提供了全面的物理深度学习入门指南。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

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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。

machine_learning_complete - 机器学习综合教程，涵盖数据处理至深度学习全流程

Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习

machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。

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