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ML-2021-notes

李宏毅机器学习课程笔记集锦

该项目整理了李宏毅2021年机器学习课程的详细笔记,涵盖从基础概念到前沿技术的15个主题。内容包括深度学习、CNN、Transformer、GAN等核心知识,以及自监督学习、对抗攻击等新兴领域。每个主题都配有相应的视频链接,便于深入学习。项目采用Notion平台展示,提供完整的课程大纲和PDF版本。笔记内容基于课程视频和幻灯片,力求准确理解和呈现。适合机器学习初学者和研究人员系统学习和参考。

mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合
GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络
本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程,涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络(GANs)等主题,适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN,并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例,帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic,挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
stanford-cs-230-deep-learning - 斯坦福CS 230深度学习课程的重要概念和实用技巧备忘单
GithubStanford CS 230备忘单开源项目深度学习神经网络课程
本项目汇总了斯坦福CS 230深度学习课程的关键概念和实用技巧,包括卷积神经网络、递归神经网络及模型训练的提示。所有内容通过备忘单形式呈现,支持多语言版本,便于随时查阅。
ai-notes - 文本生成与图像理解的最新动态
AI工程GPT-4GithubStable Diffusion开源项目生成模型语言模型
「ai-notes」项目深度剖析生成模型和大规模语言模型,涵盖文本处理到图像生成等AI技术。本项目更新多种Markdown文件,内容包括模型评估、应用案例和技术细节。特别关注Stable Diffusion与GPT-4的最新进展,为工程师、研究者和技术爱好者提供宝贵资源。
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。
openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南
GithubOpenMLSys实现经验开源项目机器学习系统设计原理
该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现,涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者,有助于读者深入理解机器学习系统,提升实际应用和开发能力。
NYU-DLSP20 - NYU深度学习2020课程资料与视频
GitHubGithubJupyter NotebookMinicondaNYU-DLSP20Python开源项目
该资源库提供2020年NYU深度学习课程的全面资料,包括视频和文本格式。适用于Mac、Ubuntu和Windows系统,用户需安装Miniconda和相关Python包,通过Git获取课程资源。课程使用Jupyter Notebook和JupyterLab进行数据探索和可视化,推荐使用暗色主题以获得最佳效果。
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。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总
GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调
本仓库汇集了大语言模型(LLMs)的面试知识和实用资源,适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南,并附有项目示例和在线体验链接。定期更新,确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面,关注微信公众号获取更多相关信息。
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