该项目提供了多种常见机器学习算法的实现代码，包括深度学习教程、PCA、kNN、逻辑回归、流形学习、SVM、GMM、决策树、K-Means、朴素贝叶斯等。
book.fast.ai是为阅读fastai书籍的读者提供的信息平台，包含代码示例、教程以及深度学习从业者的资源。项目定期更新，提供新内容和改进，帮助用户更好地理解和应用深度学习概念。
这是一个专注于深度学习项目和教程的仓库，提供了各种深度学习技术的实际实现和深入见解。通过全面的教程、神经网络的实际实现、真实场景中的深度学习应用示例、易于理解的代码片段和笔记本，以及支持TensorFlow和PyTorch等流行深度学习框架，帮助用户深入学习和应用深度学习技术。
从零开始编写并训练大语言模型的教程，旨在为对语言模型和深度学习感兴趣的开发者提供系统的学习资源。
为深度学习爱好者提供从基础到进阶的实践教程，包括Jupyter Notebook形式的代码，支持在云平台上执行，涵盖神经网络、变分自编码器等多个深度学习主题
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。
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。
PyTorch实用教程（第二版）：面向深度学习工程师的全面指南，覆盖从零基础到项目应用和工程化部署的各个阶段，旨在帮助读者轻松掌握PyTorch的使用
《理解深度学习》是由Simon J.D. Prince编写的一本关于深度学习的专业书籍，内容涵盖深度学习的理论基础、性能评估、卷积网络、Transformers、图神经网络、生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）、强化学习等主题。书中提供了深入的理论和实践指导，并附有大量练习题，适合初学者和有经验的研究人员。
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。
本项目是图宾根大学2023年夏季学期'概率机器学习'课程的材料，包括理论与实践的结合，适合学习和研究概率机器学习的学生和研究者。
Brilliant推出的Introduction to Neural Networks课程
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。
AIQuizGen是一个创新平台，利用AI技术快速、轻松地生成引人入胜的测验，提升教育者、学生和专业人士的学习和评估体验。
Chat with PDF是一个创新的AI工具，旨在通过与PDF文件直接对话，帮助用户更高效地分析和理解文本内容。用户只需上传PDF文件，即可开始提问，获得即时答案。该平台支持学术研究、法律文件分析及文档总结，助力用户简化信息处理。
QuizTime.ai 是一个在线平台，旨在帮助用户减少学习时间，提高学习效果。通过互动测验和评估，提供独特的学习方式，增强学习体验。用户可以注册账号，浏览各种科目的测验，选择题目进行答题，系统会提供即时反馈，跟踪学习进度，并根据个人需求提供后续学习建议。
AccessGpts.com是一个平台，用户可以轻松查找和评分各种GPT（生成预训练变换器）。用户可以在超过6000个GPT的目录中搜索、分类和浏览，每个GPT都有用户评分，帮助用户做出决策。
Waverly是一个多样化的在线平台，为无尽好奇者提供多种社交体验，既可以是热闹的公共广场，也可以是亲密的朋友圈，或是安静的图书馆，具体取决于用户的使用方式。
