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将生成式AI技术应用于实际项目的课程

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。

start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程
AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习
2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景,通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践,也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践,是达成专业精通的必经之路。
AI Generators - 提供全面的AI生成器探索平台
AI工具AI生成器图像生成文本生成视频生成语音生成
该平台汇集了多种AI生成器,涵盖文本、图像、视频、音乐和代码生成等,帮助用户探索这些技术在艺术、商业等领域的应用。
introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程,掌握云端实验技能
GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory
MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导,帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行,无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包,简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。
AI Online Course - 全面的在线人工智能学习与实践平台
AI在线课程AI工具AI教程AI项目互动学习平台人工智能
AI Online Course是一个综合性人工智能学习平台,提供从基础到高级的AI课程。内容涵盖机器学习、数据科学和自然语言处理等热门领域。平台特色包括AI项目实践、在线测验、基础教程和软件工具介绍。通过交互式学习环境和实时编码功能,学习者可以获得实践经验,深入理解并应用AI技术,有效提升人工智能领域的专业技能。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目,提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式,鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念,为学习者打下扎实基础,为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合,并提供深入学习资源。项目内容结构清晰,按主题分类组织,每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式,增加了学习的灵活性。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现,到具体的应用平台,为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合',进一步提高SEO优化效率。
LLM-Ops-Cohort-1 - LLM-Ops实战课程探索大模型生产应用
AI应用开发GithubLLM OpsLangChainLlamaIndexRAG系统开源项目
LLM-Ops-Cohort-1课程聚焦大规模语言模型在生产环境的实践应用。学员将学习使用LangChain和LlamaIndex构建复杂应用,掌握LLM产品开发方法,并构建完整的RAG系统。课程内容涵盖RAG应用开发、智能代理应用、数据处理等实用技能,旨在培养LLM生产环境操作的专业人才。课程还包括Llama 2模型应用、FastAPI开发、性能评估等进阶内容,并介绍了WandB和LangSmith等可视化和可观察性工具,全面提升学员在LLM生产环境中的实践能力。
build-your-ai-coding-assistant - 构建AI编码助手全流程指南 助力开发效率提升
AI辅助编码GithubIDE插件上下文工程代码补全开源项目生成式AI
该项目提供构建AI辅助编码助手的全面指南,包括IDE插件开发、模型评估微调和数据工程等核心内容。通过整合开源工具和技术,项目旨在帮助开发者创建高效AI编码助手。内容涵盖多种AI辅助场景实现方法,探讨上下文工程对AI性能的影响,为开发者提供实用经验。
machine-learning-curriculum - 了解机器学习及其工具,全面提升技能指南
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningReinforcement LearningTensorFlow开源项目
该教程旨在引导学习机器学习,推荐实用工具和媒体资源,帮助用户融入机器学习领域。内容定期更新,保持新鲜度并移除过时信息。涵盖机器学习、深度学习、强化学习及最佳实践等多个主题,并提供详细的学习资源和书籍推荐。适合从初学者到高级用户,帮助提升机器学习技能,掌握最新技术。
serverless-ml-course - 无服务器机器学习课程,用于从模型和功能构建支持 AI 的预测服务
GitHubGithubHopsworksMLOpsPythonServerless Machine Learning开源项目
此课程教授如何使用Python在无服务器环境中构建和部署机器学习预测服务。无需精通Kubernetes或云计算,课程内容包括Pandas与ML管道、数据建模、特征存储、以及训练和推断管道。学习如何使用Hopsworks和Github Actions进行版本管理、测试和数据验证,构建实时无服务器机器学习系统。
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