AI-Notes

全面的AI学习资源从理论到实践的系统指南

该项目提供全面的AI学习资源,涵盖机器学习、深度学习和自然语言处理等领域。内容包括数学基础、算法原理及工具应用,从理论到实践构建系统知识。通过Jupyter Notebook和Colab实现互动学习,适合AI初学者和从业者掌握核心概念及最新进展。

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介绍相关项目

generative-ai-workbook - 生成式AI学习与实战的综合资源库

Generative AIGithub工具开源项目生成式AI用例项目

awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNLPStanford开源项目

本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识，适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229，还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域，这里都能找到相关资源。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南，涵盖理论与实践

Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目

本页面介绍2023版深度学习实验课程，包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题，并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供，帮助学习者掌握深度学习技术。

From-0-to-Research-Scientist-resources-guide - 适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士的深入学习指南

Github优化理论开源项目数学基础机器学习深度学习自然语言处理

该资源指南适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士，目的在于培养其成为专注于深度学习和自然语言处理领域的研究科学家。指南全面介绍自顶向下及自底向上的学习方法，并详细列出数学基础、机器学习、深度学习等核心领域的资源，帮助用户找到匹配的学习路线。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

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。

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。

data-science-ipython-notebooks - Python, TensorFlow, Scikit-learn 教程

GithubPythonTensorFlow开源项目数据科学机器学习深度学习

项目包含多个IPython笔记本，详解Python及其数据科学库例如TensorFlow、Scikit-learn与NumPy的使用，覆盖数据处理、统计分析到机器学习等多个应用场景。

Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南，适用于学习者和开发者

Deep LearningGithubPyTorch开源项目深度学习神经网络课程

2023秋季深度学习课程，涵盖讲座和实践材料，可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题，学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等，由资深导师提供材料，持续改进。

cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南

CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践

这是一份全面的计算机科学自学指南，涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径，汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目，学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习，自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力，为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。

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