AI-Expert-Roadmap

人工智能专家路线图详解

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全面解析成为人工智能专家的路线图，从数据科学、机器学习到深度学习，涵盖所有必备知识和技能。项目旨在帮助新员工和社区成员掌握AI技术。互动版提供详细步骤链接，并通过定期更新保持前沿性。关注项目获取最新AI研究与应用案例，了解不同工具的适用场景，助力职业发展。

The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台

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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。

machine-learning - Ocademy开源AI学习平台覆盖Python到MLOps全方位课程

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Ocademy是一个开源AI学习平台,涵盖Python、数据科学、机器学习、深度学习和MLOps等领域。平台提供AI课程清单、生成式AI工具和互动式教程,旨在为所有人创造平等的AI学习机会。项目采用开放协作模式,欢迎社区贡献,致力于帮助繁忙的成年人进入AI领域。

courses - AI课程和资源精选合集

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本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接，适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程，资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议，共同打造优质的AI学习平台。

AI Insights - 探索顶级AI视频精华轻松掌握人工智能前沿动态

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AI Insights汇集YouTube顶级人工智能视频精华，提供简明扼要的摘要。网站涵盖从AGI发展到AI制造应用等热门话题，让用户轻松了解AI领域最新进展。通过精选高质量内容，AI Insights为关注人工智能发展的专业人士和爱好者提供便捷的信息获取渠道，助力快速把握AI前沿动态和关键洞见。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

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本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

tutorials - Preferred.AI开源教程深入AI技术实践

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Preferred.AI的Tutorials项目是一个开源教程集合，涵盖了AI领域的多个方面。这些教程从基础到高级，逐步讲解AI技术和工具的应用。项目旨在帮助学习者理解和实践AI算法及框架，适合各层次的AI爱好者和专业人士参考学习。

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。

awesome-artificial-intelligence-guidelines - 智能技术伦理准则与实践指南

项目汇集全球人工智能伦理准则、道德框架和检查清单，旨在提供一系列工具和资源，协助技术专家解决伦理挑战。此外，项目收录多种标准和法规，便于参与者在设计和实施机器学习系统时采纳负责任的策略。项目资源还包括在线课程和研究资料，旨在提高技术从业者和决策者的意识和能力。

deep-learning-coursera - 深入学习深度学习并探索人工智能领域

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Coursera上的深度学习专项课程，帮助学习者掌握神经网络和深度学习的关键概念与技术。课程由知名教授Andrew Ng讲授，涵盖基础神经网络构建、参数优化、卷积神经网络和序列模型的实际应用。课程包括丰富的编程作业和案例研究，帮助学习者通过实践巩固知识。无论初学者还是有经验的开发者，都能通过该课程提升深度学习技能，进入人工智能领域。

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