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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

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。

mit-deep-learning-book-pdf - MIT深度学习书籍PDF版本下载
Aaron CourvilleGithubIan GoodfellowMIT Deep Learning BookYoshua Bengio开源项目深度学习
《深度学习》由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编写,提供完整PDF和分章节PDF版本下载,是学习机器学习和深度学习的重要资源。
Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐
Deep LearningGithubIIT KharagpurKLA CorporationMachine LearningPython开源项目
此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识,包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习,具备开展项目和参加竞赛的技能。同时,提供热门框架和库的学习资源,适合初学者和进阶者。
machine-learning-interview - 机器学习面试系统设计学习指南
GithubLeetcodeML System DesignMachine Learning开源项目机器学习设计面试准备
本指南为准备机器学习面试的候选人提供全面的学习计划,涵盖YouTube推荐系统设计、LinkedIn信息流排名和广告点击预测等实际案例分析。通过大公司的真实面试问题,覆盖从基本的机器学习概念到深度学习和大数据的进阶主题,帮助求职者在Facebook、Amazon、Apple和Google等顶尖公司中脱颖而出。还提供详细的面试准备清单和成功案例分享,帮助求职者积累实战经验。
state-of-open-source-ai - 开源人工智能领域的全面指南与进展
AI图书GithubOpen Source AI开源人工智能开源项目社区参与贡献指南
《The State of Open Source AI (2023 Edition)》电子书全面探讨了从模型评估到部署的开源AI领域,适合研究人员与从业者。读者可在Discord专属频道参与最新开源AI趋势讨论,克服FOMO。
dmls-book - 全面设计可靠且适应性强的机器学习系统
Chip HuyenGithubMLOps开源项目机器学习系统生产环境设计
本书介绍了设计可靠、可扩展和易维护的机器学习系统的全面方法。内容涵盖数据工程、指标选择、模型部署、监控和自动化流程,同时探讨了负责任AI的重要性。适合工程师、数据科学家和技术领导者阅读,帮助他们在实际问题中应用机器学习技术。
awesome-ai - 人工智能资源汇总 课程、工具与开源项目
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理
本项目汇集了人工智能领域的优质资源,包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向,适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态,为探索AI前沿提供全面指南。
100DaysofMLCode - 100天掌握机器学习编程实践从数据预处理到深度学习
Github分类回归开源项目数据预处理机器学习聚类
100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目,涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录,适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目,它欢迎社区贡献。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
Compendium-of-free-ML-reading-resources - 机器学习免费学习资源集合 书籍论文和在线教程
Github开源项目数据科学机器学习深度学习线性代数统计学
该项目是一个综合性机器学习免费资源集合,涵盖数据分析、数学、统计、机器学习和深度学习等领域。收录内容包括经典教材、最新论文、PDF电子书和在线教程,以英文原版为主。项目提供系统的机器学习知识体系和高质量学习材料,适合入门和进阶学习。资源全面、内容权威、持续更新,定期收录最新开放获取资源,为自学者和研究人员提供最新知识和便利。
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。
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豆包MarsCode

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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