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将生成式AI技术应用于实际项目的课程

Generative AIGenEngMicrosoft AzureGoogle CloudOpenAI APIGithub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。

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介绍相关项目
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题，教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战，确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者，帮助你提升个人和职业技能。
Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。
project_openai_codex - 构建和部署用于代码编写的ChatGPT AI应用
AI应用ChatGPTGithub代码助手开源项目编程部署
了解如何构建和部署专用的ChatGPT AI应用，该应用可协助进行代码编写。课程涵盖Next.js 13开发，并提供项目为基础的辅导，助力开发职业生涯。
The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台
AI工具AI应用LLMMLOps深度学习课程
The Full Stack平台提供AI产品开发全周期学习资源，包括新闻、社区和课程。涵盖从问题定义到部署的各个环节，开设大语言模型训练营和深度学习课程。帮助开发者掌握全栈技能，包括提示工程和用户体验设计。汇集行业最佳实践，为AI产品开发提供全面支持。
fast.ai - 简化深度学习的开源教育平台
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fast.ai提供免费在线课程和开源软件库,通过代码优先的实践教学,帮助各类人群快速掌握深度学习技术。该平台注重应用,让学习者能快速构建模型,同时致力于提高AI领域的多样性。
Why Try AI - 实用且可靠的生成式AI入门指南
AI工具AI指南技术教程生成式AI订阅新闻
Why Try AI是一个专注于生成式AI的Substack出版物，提供实用且客观的指南。作为入门资源，它为读者介绍AI发展和应用，同时提供各种AI工具的使用技巧。该网站以清晰、实用的内容吸引了超过7000名订阅者，被视为了解AI世界的理想平台。
ai-collection - AI生成应用平台
AI CollectionAI应用Generative AIGitHubGithub开源项目推特
AI Collection展现丰富的生成型应用平台，覆盖内容生成、语音互动到视觉处理。借助前沿AI技术，用户可轻松制作和分享视频、音频及文本，极大提高工作效率与创新力。具体来说，视觉处理功能可以帮助用户提升设计效率、降低成本，而内容生成和分享功能则具有独特优势，让用户在短时间内创造高质量的多媒体内容。
Mini Course Generator - 快速创建和交付AI驱动微课程的平台
AI工具AI课程创建内容营销在线教育微课程自动化学习
Mini Course Generator是一个面向教育工作者和内容创作者的微课程创建平台。它结合AI技术和简单卡片结构，让用户无需专业经验即可快速制作互动微课程。平台支持多种交付方式，包括网页嵌入、链接分享和SCORM导出，同时提供个性化定制和自动化功能。适用于培训补充、知识付费、员工入职等多种场景，旨在简化高质量微学习内容的创建过程。
generative-ai-docs - Google Gemini API与Gemma开发指南和教程
AI开发GemmaGithubGoogle Gemini API开源项目教程示例代码
探索Google Gemini API与Gemma的全面指南和教程，包括演示应用、示例代码和维护文档。该网站为开发者提供生成式AI的核心资源，通过实际应用和示例展示关键概念，帮助开发者快速上手。
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。
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