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TensorFlow深度学习教程

TensorFlow 深度学习神经网络训练课程 Github 开源项目

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。

dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南

Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程

《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识，适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解，并深入探讨PyTorch的部分功能，适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献，确保内容实用且前沿。

God-Level-AI - 涵盖机器学习与个人品牌的视频课程

GithubPythongod level AI开源项目数据结构与算法机器学习深度学习

该项目旨在帮助成为顶尖1%数据与AI专家的个人，通过视频课程和文本内容进行科学方法、算法和系统构建训练。无论是领导者、专业人士还是学生，都需付出相应努力才能达到顶峰。项目内容涵盖Python、数据结构与算法、深度学习、MLOps和个人品牌塑造等，提供全面的知识和实用技巧。

MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目涵盖计算机视觉到优化算法

Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。

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。

tutorials - Preferred.AI开源教程深入AI技术实践

GithubPreferred.AI人工智能在线学习开源项目技术指南教程

Preferred.AI的Tutorials项目是一个开源教程集合，涵盖了AI领域的多个方面。这些教程从基础到高级，逐步讲解AI技术和工具的应用。项目旨在帮助学习者理解和实践AI算法及框架，适合各层次的AI爱好者和专业人士参考学习。

stock-prediction-deep-neural-learning - 基于深度学习的股票价格预测系统

GithubLSTMyFinance开源项目时间序列预测深度神经网络股票预测

这个开源项目利用LSTM神经网络和TensorFlow实现股票价格时间序列预测。它通过yFinance库获取市场数据,分析股票信息、持有人等关键数据。该系统旨在识别股票价格模式,提高预测准确性,为投资决策提供参考。这是一个面向股市分析的人工智能解决方案。

MachineLearning-QandAI-book - 深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题

GithubSebastian Raschka人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题，内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料，适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。

dl_note - 深度学习全栈指南从计算机视觉到大语言模型

GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络

dl_note项目是一个综合性深度学习资源库，涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用，提供详细代码解析和实战经验，适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。

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。

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