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LLM101n

深度学习课程教你构建AI讲故事模型

LLMAI深度学习TransformerPythonGithub开源项目

LLM101n深度学习课程从零教授构建AI讲故事模型。内容涵盖语言建模、机器学习、Transformer架构等核心知识，指导学员开发功能完善的Web应用。课程采用Python、C和CUDA编程，适合具备基础计算机科学知识的学习者。除核心AI技术外，还包括分布式优化、量化推理、微调等高级主题，以及多模态AI应用开发。通过实践，学员将掌握AI、大型语言模型和深度学习原理，能够独立创作、优化并为小故事配图。

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介绍相关项目
llm-python - 完整的LLM开发资料与代码示例
GithubLLMLangChainOpenAIPythonSupertype Fellowship开源项目
本项目提供完整的LLM开发资料与代码示例，涵盖llamaindex、LangChain、Chroma和Pinecone等接口。通过YouTube上的LangChain教程，该项目可帮助开发者在约8小时内掌握核心概念，并获得每节课程对应的代码。适合希望从零开始自定义学习路径的开发者。项目已集成最新版本的LlamaIndex（0.6.31）和LangChain（0.0.209），确保与最新库的兼容性。
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。
coursera-deep-learning-specialization - Coursera深度学习课程，涵盖神经网络、卷积网络和序列模型
Andrew NgConvolutional Neural NetworksCourseraDeep Learning SpecializationGithubTensorFlow开源项目
《深度学习》由Andrew Ng教授主讲，包括神经网络、序列模型等方面的编程作业和测验。学员将学到TensorFlow 2、Keras等最新技术，课程内容2021年更新，涵盖前沿发展，适合系统学习深度学习的学员。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源，涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容，适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习
GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习
本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目，内容更新为PyTorch版本，适合希望深入理解和实践机器学习的用户。
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。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
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。
The Full Stack - 全面的AI产品开发学习资源平台
AI工具AI应用LLMMLOps深度学习课程
The Full Stack平台提供AI产品开发全周期学习资源，包括新闻、社区和课程。涵盖从问题定义到部署的各个环节，开设大语言模型训练营和深度学习课程。帮助开发者掌握全栈技能，包括提示工程和用户体验设计。汇集行业最佳实践，为AI产品开发提供全面支持。
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