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全面的机器学习与深度学习资源集合

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

AI-System-School - AI系统学院 机器学习和大语言模型基础设施全景图
AI基础设施GithubKubernetes开源项目机器学习系统深度学习系统设计
AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源,覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南,并收录相关会议、书籍、课程和博客,为AI系统研究实践提供全面参考。
awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦
Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优
这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。
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。
ml4code.github.io - 机器学习在大规模代码和自然语言处理中的应用综述
Github大代码开源项目文献综述机器学习自然性
ml4code.github.io 是一个关于机器学习在大规模代码和自然语言处理研究领域的综合性资源网站。该项目提供最新研究综述,涵盖领域前沿发展。作为一个动态更新平台,它不仅提供静态研究回顾,还鼓励研究者通过创建 Markdown 文件贡献工作和分类法。这种开放协作模式使其成为该领域最新进展的实时反映。这个开源项目托管在GitHub上,旨在成为机器学习应用于代码分析和自然语言处理的权威参考资源。
AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集
AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉
这是一个综合性AI竞赛资源库,囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案,同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言,此资源库提供了丰富的学习和参考材料。
llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践
GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络
LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识,然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究,及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践,提供互动辅助工具和丰富笔记本,有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
OpenUnivCourses - 免费顶尖大学的人工智能和机器学习课程
Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNatural Language ProcessingReinforcement Learning开源项目
通过此页面,您可以找到麻省理工学院、斯坦福大学、伯克利大学、卡内基梅隆大学、纽约大学等顶尖高校提供的免费在线课程。这些课程涵盖深度学习、强化学习、自然语言处理、数据结构和人工智能等热门领域。每个课程都有多个年份的资源链接,方便获取最新和过往课程资料,支持学术研究与职业发展。
DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习
GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习
本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目,内容更新为PyTorch版本,适合希望深入理解和实践机器学习的用户。
learning-cloud - 云计算学习资源库及实践指南
DevOpsGenAIGithub云服务提供商云架构云计算学习开源项目
该项目汇集了超过100个云计算学习资源,内容覆盖AWS、Azure和GCP等主流公共云平台。资源包括最新的生成式AI内容、云架构模式、无服务器架构和生物信息学应用等热门主题。提供视频课程、GitHub代码库和技术博客等多种形式,适合不同层次的学习者。项目还为云计算新手提供入门指南和常见问题解答。内容定期更新,确保学习者能够获取最新的云计算技术和趋势信息。资源库不仅涵盖基础知识,还深入探讨了高级主题,如云成本控制、DevOps最佳实践和量子计算等前沿领域。所有资源均由经验丰富的云计算专家精心制作,注重实用性和可操作性。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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