Data-Science-For-Beginners

微软推出20节数据科学入门课程

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微软Azure Cloud Advocates团队推出数据科学入门课程,包含20节内容。课程涵盖数据科学伦理、数据准备、可视化和分析等基础知识,采用项目式教学方法。每节课配备测验、说明、解决方案和作业,帮助初学者系统掌握数据科学技能。

machine-learning-for-software-engineers - 为软件工程师提供的学习计划

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本项目为移动开发软件工程师提供了一个覆盖多个月的学习计划，通过强调实践操作和简化数学理论，帮助他们快速掌握并转型成为机器学习工程师。它囊括了丰富的机器学习资源、书籍和课程，并分享了作者关于通过机器学习找到工作的亲身经历。该项目还鼓励社区贡献，以持续优化学习路径。

Large-Language-Model-Notebooks-Course - 提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验

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该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操，适合企业技术人员和个人开发者。

NYU-DLSP20 - NYU深度学习2020课程资料与视频

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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。

ciencia-da-computacao - 完整的计算机科学自学课程资源指南

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ciencia-da-computacao项目提供系统化的计算机科学自学课程。汇集巴西多所大学优质开放课程资源,内容涵盖编程基础到高级算法。注重理论与实践并重,学习者可灵活安排进度。项目还配有在线学习社区,为自学者提供支持。这是一个全面学习计算机科学核心知识的开放平台。

start-llms - 大语言模型线上课程

Github人工智能在线课程大型语言模型开源项目机器学习编程实践

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。

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。

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。

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

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

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。

yt-channels-DS-AI-ML-CS - 汇集了超过180个涵盖数据科学、机器学习、人工智能等领域的顶级YouTube频道

Github人工智能开源项目数据科学机器学习编程软件工程

yt-channels-DS-AI-ML-CS项目汇集了超过180个涵盖数据科学、机器学习、人工智能等领域的顶级YouTube频道。这些频道由领域内经验丰富的专家主持，内容涵盖初级到高级的编程技巧与洞察，适合所有级别的学习者，帮助用户获取最新资讯与知识提升。

t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用

Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目

本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。

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