start-llms

大语言模型线上课程

大型语言模型在线课程人工智能编程实践机器学习 Github 开源项目

start-llms项目全方位引导编程和机器学习初学者，通过免费的YouTube视频、深度在线课程及实操指导，探索大语言模型的核心技术。项目不仅资源全面，还定期刷新行业新闻与技术动态，助您踏上AI领域的前沿。

文档

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

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该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

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

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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。

ML-For-Beginners - 12周机器学习课程，涵盖回归、分类、聚类等经典技术

CurriculumData ScienceGithubMachine LearningMicrosoftScikit-learn开源项目

Microsoft提供的12周机器学习课程，共26节课，帮助初学者学习回归、分类、聚类等经典机器学习技术。课程内容丰富，包括预习复习测验、书面指导、视频演示和项目实践，覆盖基础知识、历史、自然语言处理、时间序列预测和强化学习。通过项目学习方式，学生能在实际操作中掌握新技能。

llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器

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llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器，致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用，负责与LLMs的交互，支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API，并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展，帮助开发者优化IDE工具。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

ailearning - AI学习资源与实战教程

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Ailearning项目提供全面的机器学习和深度学习教程，涵盖实战资料、基础知识以及权威视频资源。适用于具备Python基础的程序员，帮助快速掌握AI技术。项目包含在线阅读、教学视频和多种数据下载链接，提升学习效率。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台

CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目

本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。

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。

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