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AI技术全流程学习平台

ModelScope深度学习教程AI开发LLM大模型AIGCGithub开源项目

ModelScope教室集合了魔搭社区的深度学习教程，提供从基础到高级的AI技术学习资源。涵盖LLM大模型、AIGC、量化技术等热门主题，以及训练、推理、部署和应用搭建的实践指导。平台每月更新多个教程，目前已涵盖30+个AI技术主题，包括人类偏好对齐训练、LISA微调等前沿技术解析，为开发者提供全面的AI学习环境。

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介绍相关项目
ai_wiki - 从基础到前沿的全栈AI实践指南
AI实践Github大模型开源项目机器学习深度学习量化交易
ai_wiki是一个综合性AI知识库，覆盖系统平台、编程技术、机器学习、深度学习和强化学习等领域。项目提供学习资源、原理讲解和实战案例，重点关注大模型和量化交易等前沿技术。内容以Markdown和Jupyter Notebook形式呈现，旨在帮助学习者系统掌握AI技术并提升实践能力。
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。
AI Course Creator - 免费智能在线课程创建平台
AI工具AI课程创建LMS系统人工智能教育在线课程开发课程大纲生成器
AI Course Creator平台采用先进的人工智能技术，为教育工作者和企业提供免费的在线课程创建服务。系统能根据输入的主题自动生成详细的课程结构，包括模块和课程内容。这种智能化的方法不仅简化了课程开发流程，还能确保生成的内容既独特又有吸引力。作为一个便捷、灵活的解决方案，AI Course Creator显著提高了在线课程的开发效率。
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。
speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用
GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别
这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。
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。
multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性
GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收
基于先进训练技术的人工智能项目，展示了持续学习和发展的未来潜力，体现技术研发中的突破性实验成果。
mlops-with-aws-datascientists - 面向数据科学家的AWS MLOps实践课程
AWSDevOpsGithubMLOps实践课程开源项目数据科学
这是一个开源的GitHub仓库，提供由Manifold AI Learning开发的AWS MLOps实践课程。该项目面向数据科学家和DevOps工程师，涵盖AWS平台上的MLOps任务实用技能，包括实践操作和在线研讨会。此外还提供MLOps训练营和Python编程等相关课程资源，旨在帮助学习者掌握AWS环境中的MLOps实践能力。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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