Deep-Learning-Projects

Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南

深度学习项目 Jupyter Notebook 教程 GitHub Github 开源项目

Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库，以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程，涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会，有助于从理论到实践的学习过程。

Github

介绍相关项目

TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程

GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

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

openvino_notebooks - 深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks

API优化GithubJupyter NotebooksOpenVINOPython开源项目深度学习推理

本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks，用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识，并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行，包括本地、云端和Docker容器，提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答，全面辅助开发者使用OpenVINO™。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南

GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习

Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。

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。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

TopDeepLearning - 与深度学习相关的热门 github 项目列表

GitHubGithubPyTorchTensorFlow人工智能开源项目深度学习

TopDeepLearning收录了包括但不限于多种技术栈的GitHub深度学习项目。这些开源项目支持广泛的应用场景如计算机视觉和自然语言处理，且提供最新研究成果和代码，是开发者和研究者的理想学习资源。

uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程，覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题

GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习

这套深度学习教程有助于理解理论知识，涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架，并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群，多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本，实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关，适合想深入了解深度学习及应用的学习者。

500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code - 涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的AI项目列表

Artificial Intelligence Project ListComputer visionDeep learningGithubMachine learningNLP开源项目

该项目集合包括超过500个人工智能项目，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。每个项目均附带代码链接，适合各层次开发者使用。项目持续更新，确保所有链接有效，用户也可提交请求和贡献代码。

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