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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

llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理

GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理

本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。

Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap - 深度学习论文阅读路线图，覆盖从基础到前沿技术的多个阶段

Github卷积神经网络开源项目强化学习深度学习自然语言处理递归神经网络

该项目提供了一条有序的深度学习论文阅读路径，覆盖从基础到前沿技术的多个阶段。涵盖图像识别到语音识别等多个领域的关键论文，并提供直观的阅读指导和详细分类，以助力读者全面理解深度学习。适用于学术研究者和行业开发者。

learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程

GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目

本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目，涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程（GenEng）的实践技巧，以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型（LLM）。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

ML-YouTube-Courses - YouTube上的机器学习课程清单

AI教育DAIR.AIGithub开源项目机器学习深度学习自然语言处理

发掘DAIR.AI整理的YouTube机器学习课程清单，覆盖从基础到高级的各类主题，如决策树、神经网络和深度学习。课程适合不同水平的学习者，帮助你提升机器学习技能。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

transformers - 免费开源的transformers课程，详解关键概念与实践操作

BERTGithubtransformers多头注意力机制开源项目自注意力机制课程

该课程由软件工程师Peter发起，现正免费且开放源码。内容涵盖transformers的关键概念、实践练习和学术论文剖析。通过YouTube视频讲解和Jupyter笔记本实操，深入学习编码器-解码器架构、自注意力、多头注意力等核心概念，并从零开始构建简单的transformer模型。亦包含如何微调BERT和GPT-2等预训练模型及进行特定任务处理和文本生成。

AI-Notes - 全面的AI学习资源从理论到实践的系统指南

AIGithub人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。

nn-zero-to-hero-notes - 涵盖神经网络基础、语言模型、GPT等内容的教程

Andrej KarpathyGitHub RepositoryGithubJupyter NotebookMIT LicenseNeural Networks开源项目

本项目提供Andrej Karpathy的“Neural Networks: Zero to Hero”教程系列的详细笔记和代码示例，涵盖神经网络基础、语言模型、GPT等内容，帮助用户深入理解相关技术。通过Jupyter Notebooks形式，学习者可以逐步实践教程中的概念和技术。欢迎提交错误或改进建议的pull request。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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