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Python高级编程课程，实践驱动的深度学习体验

Python编程高级教程 David Beazley 开源课程编程技巧 Github 开源项目

David Beazley设计的高级Python编程课程，通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式，涵盖生成器、协程、元编程等高级主题，帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集，旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力，适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源，遵循知识共享许可协议，完成全部内容约需30-50小时。

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介绍相关项目

course-content-dl - Neuromatch Academy深度学习课程，理论与实践并重

GithubNeuromatch Academy伦理使用实践经验开源项目深度学习课程大纲

Neuromatch Academy提供为期三周的深度学习课程,采用实践和代码优先方法。课程内容包括深度学习问题选择、模型确定与实现、结果可视化和解释,以及神经科学对深度学习的启发。此外,课程强调深度学习的伦理使用。所有材料以开源许可证共享,支持再利用。

100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧

100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林

探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。

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。

ML-YouTube-Courses - YouTube上的机器学习课程清单

AI教育DAIR.AIGithub开源项目机器学习深度学习自然语言处理

发掘DAIR.AI整理的YouTube机器学习课程清单，覆盖从基础到高级的各类主题，如决策树、神经网络和深度学习。课程适合不同水平的学习者，帮助你提升机器学习技能。

start-machine-learning - 入门机器学习与人工智能的免费课程

AI新手教程GithubLouis Bouchard人工智能免费在线课程开源项目机器学习

2024年为希望深入机器学习和人工智能的初学者提供全面指导。即使没有编程、数学或机器学习背景，通过阅读文章、观看视频、参与免费在线课程和不断实践，也可逐步提升专业水平。指南中还涵盖了最新动态和先进技术更新。持续学习和实践，是达成专业精通的必经之路。

Data-Science-Roadmap - 数据科学完整学习路径：从基础到高级

Data AnalyticsData EngineeringData ScienceGithubMachine LearningPython开源项目

该项目提供全面的自学路线图，适合希望进入数据科学领域的人士。内容涵盖数据科学、数据分析和数据工程的区别，编程工具，工作环境准备，以及各阶段的学习资源，如基础的统计学和编程，中级的机器学习和数据工程，高级的深度学习和部署，帮助用户掌握数据科学从入门到部署的全流程技能。

full-blockchain-solidity-course-js - 系统学习Web3、Solidity和区块链开发的实践课程

GithubSolidityWeb3以太坊区块链开源项目智能合约

这是一门涵盖Web3、Solidity和智能合约开发的综合课程。内容包括区块链基础、Solidity编程、智能合约部署及与区块链交互等。通过实践项目，学习者可逐步掌握从入门到进阶的区块链开发技能。课程以JavaScript为主要编程语言，适合有意深入区块链技术并开发去中心化应用的开发人员。

Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践

GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习

Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。

scikit-learn-videos - 使用scikit-learn学习机器学习实践技能

GithubJupyter NotebookPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习

该项目通过10个scikit-learn视频教程和配套Jupyter notebook，系统讲解机器学习基础知识与实践技能。内容涵盖机器学习概念、Python环境配置、数据处理、模型训练评估、交叉验证和参数优化等。总时长4.5小时，并提供更新的免费在线课程，包含测验和证书，是入门scikit-learn的综合学习资源。

awesome-functional-python - Python函数式编程精选资源大全

GithubPython函数式编程开发工具开源库开源项目编程范式

本列表汇集了Python函数式编程的优质资源,包含官方文档、书籍、演讲和各类工具库。涵盖从入门到进阶的全面内容,助力开发者掌握函数式编程范式。收录了不可变数据结构、模式匹配、响应式编程等多个领域的实用工具,以及专为Python函数式编程设计的库。另外还介绍了Python生态系统中的相关函数式编程语言,为开发者提供全方位的学习参考。

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