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实用代码示例

The Fundamentals of Modern Deep Learning with PyTorch – “在PyTorch项目中应用教程中的概念”-适合各级开发者的深度学习教程
The Fundamentals of Modern Deep Learning with PyTorch – “在PyTorch项目中应用教程中的概念”-适合各级开发者的深度学习教程

本项目为2024年PyCon会议准备，提供关于现代深度学习基础知识及PyTorch的深入教程材料，旨在帮助参与者掌握深度学习的核心概念和实用技能。
leedl-tutorial开源项目 – AI、深度学习必学内容！
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这是一本由李宏毅老师和Datawhale团队出品的电子书，整理了李老师的视频教程，涵盖深度学习的理论与实战，提供丰富的学习资源和配套代码，适合各层次的学习者。
动手学深度学习官网 – 面向中文读者的深度学习实践教材
动手学深度学习官网 – 面向中文读者的深度学习实践教材

这是一个面向中文读者的深度学习教科书，每一小节都是可以运行的 Jupyter 记事本，配套视频，旨在通过实践教授深度学习的基础和进阶知识。学习者可以自由修改代码和参数，获取及时反馈，积累深度学习的实战经验。该项目已被全球70多个国家的500多所大学用于教学。
The Matrix Calculus You Need For Deep Learning – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁
The Matrix Calculus You Need For Deep Learning – “帮助开发者提升在深度学习框架中的应用能力”-连接微积分与深度学习的桥梁

该教程是连接基础微积分与深度学习实践的桥梁，适合希望摆脱“黑箱”使用框架、深入理解模型数学本质的开发者。
神经网络入门官网
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Brilliant推出的Introduction to Neural Networks课程
2000 Machine Learning Prompts官网 – 全面的机器学习提示集
2000 Machine Learning Prompts官网 – 全面的机器学习提示集

《2000 Machine Learning Prompts》是一个全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验机器学习，使他们熟悉其功能和在不同上下文中的应用。
ML-NLP开源项目 – 机器学习与NLP面试知识与实现
ML-NLP开源项目 – 机器学习与NLP面试知识与实现

ML-NLP项目涵盖了机器学习和自然语言处理领域的基本知识点，并提供相应的代码实现，旨在帮助用户准备面试和学习相关内容。项目包含常见的算法与模型实现，适合各类学习者与求职者使用。
Awesome-Robotics-Manipulation开源项目 – 机器人操控文献资源汇集
Awesome-Robotics-Manipulation开源项目 – 机器人操控文献资源汇集

一个综合性的机器人操控论文列表，包括论文、代码和相关网站，为研究者提供宝贵的资源，易于查找和引用相关文献。
Zero to GPT开源项目 – 从零基础到训练GPT的课程
Zero to GPT开源项目 – 从零基础到训练GPT的课程

从零基础到训练GPT的课程资料，旨在帮助用户从无深度学习知识到实现自己的GPT模型。
知识蒸馏-将复杂模型的知识转移到小模型
知识蒸馏-将复杂模型的知识转移到小模型

通过蒸馏技术将复杂模型中的知识转移到更小的模型中，以便在资源受限的设备上有效运行AI模型。
Awesome-LLM开源项目 – 大模型导航资源，全面覆盖
Awesome-LLM开源项目 – 大模型导航资源，全面覆盖

一个大模型导航资源，里面收集了几乎全部的模型，具有里程碑意义的论文，排行榜，测试集，训练框架，部署，应用，书籍等
大语言模型开源项目 – 详尽介绍大语言模型构建过程
大语言模型开源项目 – 详尽介绍大语言模型构建过程

本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段，详细介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。
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