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AI-Expert-Roadmap

人工智能专家路线图详解

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。

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。
AI Experts - 人工智能驱动数字营销创新与优化
AIAI工具业务转型人工智能集成内容创作数据分析
AI Experts作为一家专业的AI代理机构,主要服务于数字营销领域。其核心业务包括AI驱动的内容创作、数据分析、客户支持系统和项目管理工具。该机构利用先进的人工智能技术,帮助企业简化运营流程,提高效率,并在竞争激烈的数字市场中获得增长。通过提供定制化的AI解决方案,AI Experts使企业能够更好地应对数字化转型的挑战。
machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析
GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计
这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计,以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目,提供从基础到高级的学习资源,帮助学习者提升编程与数据分析能力,并逐步进入机器学习和深度学习的领域。
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。
data-science-on-aws - 在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南,涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程
AWSGithubSageMaker开源项目数据科学机器学习自然语言处理
该项目提供在AWS平台上开展数据科学工作的全面指南,涵盖从数据摄取到模型部署的完整流程。内容包括使用Amazon SageMaker构建AI/ML管道、BERT模型文本分类、高级模型训练及实时流分析等。项目特别关注自然语言处理任务,为数据科学家和机器学习工程师展示了AWS云端AI解决方案的实际应用。
阿里云开发者社区 - 云技术学习与交流平台
AI工具AI开发云计算人工智能大数据开发者社区热门辅助编程阿里云
阿里云开发者社区汇总了全面的云计算、大数据和人工智能资源。提供开发工具、实战教程及丰富的活动,以及一个开发者交流的平台。支持开发者掌握云技术,促进技术交流与创新。
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。
machine_learning_complete - 机器学习综合教程,涵盖数据处理至深度学习全流程
Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习
machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库,包含35个详细的笔记本教程,覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新,加入了最新的MLOps指南,适合各级别学者和开发人员。
Machine-Learning-Interviews - 机器学习工程师面试指南,大厂技术面试全攻略
AI EngineeringFAANGGithubMachine Learning大厂面试开源项目面试准备
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。
AI-News-Daily - AI领域每日资讯汇总 聚焦技术突破与行业应用
AIGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目生成式AI
AI-News-Daily项目提供每日AI领域最新动态,涵盖从尖端技术突破到行业应用的广泛内容,包括大语言模型、计算机视觉、机器人技术等多个领域。项目不仅报道技术进展,还深入探讨AI对社会的影响,为读者提供全面而深入的AI资讯。适合AI专业人士和技术爱好者阅读,提供有价值的行业信息。
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