TensorFlow-2.x-Tutorials

详解TensorFlow 2.0教程，掌握深度学习模型与应用

TensorFlow 深度学习机器学习视频教程神经网络 Github 开源项目

本教程详细介绍了TensorFlow 2.0的安装与基础操作，并包含线性回归、MNIST、CIFAR10等多个实战案例。通过配套的视频资源，帮助数据科学家和AI研究人员掌握TensorFlow 2.0在深度学习中的实际应用。

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。

generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现

GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络

该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

Awesome-AIGC-Tutorials - 人工智能生成内容教程与资源集锦

Github人工智能大型语言模型开源项目技术教程课程

Awesome-AIGC-Tutorials为初学者和AI爱好者提供了海量的教程和资源，涵盖大语言模型、AI绘画等领域。本项目特别适合希望深入了解和应用AI技术的用户，不仅包括最新的课程更新，还有对AI贡献的详细指南，提供了从入门到高级的学习路径和实用指导。

Machine_Learning_and_Deep_Learning - 完整的机器学习和深度学习学习路径

GithubPython编程开源项目数据分析机器学习深度学习统计学

该项目提供了从Python基础到机器学习算法的全面学习路径,包含多个模块如数据分析、统计和机器学习。通过教程、代码示例和案例研究,帮助学习者掌握数据科学和AI的核心知识。这是一个开源项目,欢迎社区贡献。

text_classifier_tf2 - 多模型文本分类框架支持TextCNN、BERT等

Github开源项目文本分类模型部署深度学习模型训练方法评估指标

该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

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。

opencv-course - OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南

GithubOpenCVPython人脸识别图像处理开源项目计算机视觉

本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程，内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究，以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后，学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能，并提供详细的时间戳，方便学习者快速定位所需内容。

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