lectures

Oxford Deep NLP 2017 课程

自然语言处理神经网络递归神经网络语言模型 DeepMind Github 开源项目

探索学习和实践递归神经网络在自然语言处理中的应用，包括语言模型、文本翻译、语音转录及问答系统等。

文档

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

GithubHugging FaceLangChainLarge Language ModelsOpenAI开源项目项目

该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

CS224n-Reading-Notes - 斯坦福CS224n课程学习笔记与NLP资源汇总

CS224nGithub开源项目斯坦福大学深度学习自然语言处理课程笔记

该项目整理了斯坦福大学CS224n自然语言处理课程的学习资料，包括视频、课件和笔记摘要。内容涵盖NLP深度学习核心知识，提供多种学习资源链接。项目还推荐了相关参考书籍和博客，为NLP学习者提供全面的学习指南。

t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用

Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目

本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。

coursera-deep-learning-specialization - Coursera深度学习课程，涵盖神经网络、卷积网络和序列模型

Andrew NgConvolutional Neural NetworksCourseraDeep Learning SpecializationGithubTensorFlow开源项目

《深度学习》由Andrew Ng教授主讲，包括神经网络、序列模型等方面的编程作业和测验。学员将学到TensorFlow 2、Keras等最新技术，课程内容2021年更新，涵盖前沿发展，适合系统学习深度学习的学员。

nlp - NLP基础知识与应用案例介绍

GithubNLPfasttext开源书籍开源项目机器学习自然语言处理

介绍自然语言处理（NLP）的基础知识和实际应用，包括常用数据集、机器学习模型评价方法、词袋模型、TFIDF、Word2Vec、Doc2Vec等技术，以及多层感知机、fasttext和LDA在文档分类和主题建模中的应用。还展示了对美食评语的情感分析，说明了NLP在文本理解与安全领域的重要性。此外，还介绍了一本开源NLP入门书籍的写作和更新过程，适合想深入了解NLP技术的读者。

NLP-Natural-Language-Processing - 全面的自然语言处理资源与工具库

GithubNatural Language Processing开源项目数据科学机器学习深度学习计算机视觉

提供全面的自然语言处理（NLP）资源，涵盖数据集、前沿技术、课程、书籍推荐、GitHub代码示例及流行工具。涉及数据分析、知识图谱、模型与算法、情感分析、主题建模等任务的详细资料与学习路径。了解最新NLP动态，探索自然语言处理的应用潜力。

Introduction-NLP - 《自然语言处理入门》详细解析

GithubHanLP命名实体识别开源项目文本分类机器学习自然语言处理

本项目详细解析《自然语言处理入门》，涵盖中文分词、词性标注、命名实体识别等NLP核心技术，为初学者及爱好者提供清晰的学习路径和实用的笔记。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

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。

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