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工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

人工智能机器学习深度学习 AI工具 AI课程 Github 开源项目

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

awesome-resources - 综合性开源技术资源库

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这是一个由开发者社区维护的开源技术资源库,涵盖了广泛的编程语言、框架和工具。包含Android、Angular、AWS、区块链、机器学习等多个技术领域,提供教程、文档、视频课程等多样化的学习资料。开发者可以在此找到感兴趣的主题,获取高质量的技术学习资源。

awesome - 综合技术资源库汇集优质开源项目与工具

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Awesome项目是一个涵盖广泛的技术资源库，汇集了从JavaScript、Python到机器学习、区块链等热门领域的优质开源项目。这个由社区维护的平台为开发者提供了便捷的途径，助力他们快速找到高质量的开发工具、框架和学习资料。通过定期更新，确保技术爱好者能够获取最新、最实用的资源信息。

awesome-ai-tools-for-game-dev - 游戏开发AI工具精选列表

AI工具Github代码生成图像生成开源项目游戏开发资产生成

本项目汇集了专为游戏开发优化的AI工具，涵盖资产生成、语音识别等多个领域。这些工具旨在简化开发流程，提高工作效率。开发者可通过集成这些AI工具来节省时间，实现任务自动化，激发创意。适用于独立开发者和工作室团队，有助于创造更具沉浸感的游戏。项目保持更新，欢迎社区贡献新工具。

awesome-learning-resources - 多种编程语言和软件开发框架的学习资源

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awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。

Machine-Learning-Goodness - 机器学习与人工智能资源汇总

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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-ai-residency - 全球AI研究居留计划和实习项目一览

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该项目全面汇总了全球知名科技公司和研究机构的AI研究居留计划、实习项目和训练营信息。内容涵盖Google、Facebook、Microsoft等公司的AI居留项目,以及长期实习机会。同时收录相关文章、博客和讨论,为AI研究人才提供丰富资源。项目定期更新,实时跟踪AI研究机会,是AI领域求职和深造的权威参考。

awesome-DeepLearning - 提供深度学习课程、书籍、案例和面试指南

AI StudioGithubTransformer开源项目深度学习零基础实践深度学习飞桨

飞桨官方出品，提供一站式深度学习学习资源，包括基础实践课程、深度学习书籍、百问专题和产业应用案例等。涵盖从基础到进阶的学习资料，适合高校和企业应用。项目内容实时更新，帮助开发者掌握最新深度学习技术，提升专业能力。

Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库

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Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源，涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选，这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考，促进金融科技领域的学习和创新。

awesome-devins - AI驱动的开发助手和自动编程工具集

AI代理Github多智能体框架开源软件开源项目编程助手自动化开发

这个项目收集了众多AI驱动的开发助手和自动编程工具,包括开源与闭源解决方案。这些工具涵盖通用编程和特定任务场景,致力于提升开发效率。项目为每个工具提供简明描述、核心功能和相关链接,方便开发者对比选择合适的AI助手。无论是代码编写、调试还是项目管理,开发者都能在此找到有价值的AI辅助工具。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习

该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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