MachineLearning-QandAI-book

深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题

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该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题，内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料，适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。

Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南

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提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。

start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程

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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。

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials - 最新的机器学习、深度学习和人工智能教程集锦

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该项目提供了涵盖机器学习、深度学习和人工智能的最新教程，强调在GPU编程、数据中心人工智能以及与Web3相关的可持续人工智能等领域的最新动向。集成了PyTorch、TensorFlow等工具和库的实战案例，助力用户精通深度学习技术，同时展示技术在交通、医疗等领域的应用前景。

awesome-project-ideas - 精选深度学习与机器学习项目创意

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提供30多个深度学习和机器学习项目创意，从入门到研究级别，适用于学术界和工业界。涵盖黑客松创意、文本处理、时间序列预测、推荐系统、图像和视频处理、音乐和音频处理等多个领域，帮助开发者和研究人员实践最新技术。

Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径

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该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。

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。

Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南，大厂技术面试全攻略

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该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计，特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写，分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同，本指南的模块对其他相关职位也有参考价值，帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

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这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集

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此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

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该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

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