freeCodeCamp 是一个开源的代码库和课程平台，致力于帮助人们免费学习编程。它提供从前端到后端的各种 Web 开发技术，以及数据科学和机器学习等领域的知识。课程设计注重实践，每个认证都包含多个项目，学习者需要在完成编码挑战的基础上逐步构建这些项目。
康奈尔大学的Applied Machine Learning课程的执行课程笔记和幻灯片（2024年秋季版），讲授机器学习、数据挖掘和信号处理中的关键概念。
为新员工设计的机器学习课程，专注于语言模型，旨在平衡生产部署机器学习的相关论文和技术，以及对长期可扩展性重要的技术。
Creative ML是一个基于JAX、PyTorch和Numpy的机器学习课程，提供丰富的实践示例和笔记本，适合初学者和有经验的研究者，涵盖创意机器学习的不同方面。
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。
《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。
这一系列 Jupyter Notebooks 是对数据科学和机器学习的非常好的分步介绍，适合初学者，通过实践和示例帮助读者掌握相关知识。
本项目是对《ChatGPT 提示工程》视频教程的所有英文字幕的完整中文翻译，并同步上传至 B 站。旨在帮助不懂英文的学习者掌握 ChatGPT 技术。
Learn Prompting Pro是一个全面的掌握课程，旨在以最小的努力教授AI提示工程。这个适合初学者的课程解锁了GPT-4的超能力，使用户能够提升内容创作、搜索引擎优化和市场营销的效果。课程包含11个基本模块，通过视频讲座、书面内容和实践练习的混合形式提供，用户可以按自己的节奏学习并跟踪进度。此外，还有一个专门的Discord社区供学生提问、分享进展并与讲师和其他学习者进行讨论。
这是一个逐步指导的教程，教你如何从零开始构建Picotron分布式训练框架。通过本教程，你将深入了解AI模型训练中的分布式处理，适合初学者和有经验的开发者，提供丰富的代码示例和详细的说明。
Python机器学习库
learn-regex是一个旨在帮助用户轻松学习和理解正则表达式的工具，提供了多种示例和详细解释，支持多语言版本，特别适合初学者和需要实践的用户。
AI Tools Bay 是一个干净且经过精心策划的AI工具目录，旨在高效且用户友好。它为初学者和经验丰富的从业者提供了广泛的工具。用户可以轻松访问不同类别的工具，搜索特定工具，浏览推荐和最新添加的工具，并探索不同的使用案例。每个工具都附有详细描述和使用说明。
Dataflowr Notebooks是一组用于数据科学和机器学习任务的Jupyter笔记本，旨在提供可重用的代码示例和模板，帮助用户高效进行数据分析和模型开发。
Hackerman.AI是由Michael Sjöberg创建的创新平台，用户可以通过AI生成的程序来练习编程技能。用户可以免费生成程序或粘贴自己的程序进行练习。平台提供‘提示’和‘解释’按钮，帮助用户更好地理解编程知识。用户可以通过填写生成程序中的TODO来进行实践学习。
本电子书是关于Google的对话AI Bard的详细指南，适合初学者和专家，通过提升提示制作技巧来增强使用体验。
