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DL-Simplified

为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据,实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法,及项目成就与贡献者。

courses - AI课程和资源精选合集
AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
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-Learn - 人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习
GithubPython人工智能开源项目数据分析机器学习深度学习
Ai-Learn提供全面的人工智能学习材料,包括Python基础、机器学习、数据挖掘及深度学习。项目通过200多个案例、数据集与教程,协助学习者高效学习与避免常见错误,适合各层次人士。
tensorflow-deep-learning - TensorFlow深度学习教程
GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络训练课程
本项目通过展示如何使用TensorFlow和Keras解决多种问题,教授深度学习的基本技能及其应用。课程内容包括关键视频教程、实践练习和项目实战,确保学习者能通过动手操作全面理解深度学习。适合任何级别的学者,帮助你提升个人和职业技能。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
ml-course - 机器学习课程介绍,涵盖基础理论、实操任务和丰富资源
Deep LearningGithubGradient boostingMachine LearningNaive BayeskNN开源项目
这个机器学习课程介绍了从朴素贝叶斯和kNN到深度学习的基础知识。页面提供了详细的课程笔记、视频资料和练习题。适合初学者和进阶学习者,内容包括线性回归、支持向量机和梯度提升等,是系统学习机器学习的理想资源。
Machine-Learning-is-ALL-You-Need - 实现流行机器学习和深度学习算法的各种方法
GithubMachine LearningPython代码实现开源项目深度学习罗辑学习
这个仓库致力于使用纯Python和各种开源框架实现热门的机器学习和深度学习算法,涵盖分类、回归、强化学习、计算机视觉、自然语言处理和图神经网络等多个领域。提供灵活的代码切换选项,多种实现方法可以帮助用户深入理解每种算法的内部机制以及成功原因。
ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库
GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理
ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源,涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码,确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新,跟上最新行业发展。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
introtodeeplearning - MIT开源深度学习课程,掌握云端实验技能
GPUGithubJupyter notebookMIT Introduction to Deep LearningPython开源项目谷歌Colaboratory
MIT的深度学习课程提供完整的代码和实验指导,帮助学习者自主完成实验。课程内容包括讲座视频、幻灯片及云端运行的Jupyter笔记本。实验在Google Colaboratory中运行,无需下载。课程使用mitdeeplearning Python包,简化编程过程。详细的实验提交说明和竞赛指南确保学习者掌握深度学习技能。
zenml-projects - ZenML构建的生产级机器学习项目集合
GithubMLOpsZenML开源框架开源项目机器学习项目生产级ML用例
ZenML Projects是一个展示使用ZenML构建的生产级机器学习用例集合。该仓库提供了涵盖时间序列、表格数据、计算机视觉等多个ML领域的现成MLOps工作流程。开发者可以直接使用或根据需求调整这些解决方案,快速启动机器学习项目。仓库包含多个由ZenML团队和社区维护的示例项目,覆盖了常见ML应用场景。
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