这是一个精心整理的机器学习工程课程列表,涵盖来自加州理工学院、哥伦比亚大学、伯克利、麻省理工学院和斯坦福大学的公开资源。
机器学习的资料汇总,涉及 NLP、深度学习、LLMOps、ML数学等主题,适合不同水平的学习者,集中整理了优质的学习资料。
该项目提供系统化的深度学习学习资料,专注于大语言模型的对齐,涵盖多种深度学习技术和方法,适合不同水平的学习者。
Inference.ai是一个前沿的GPU云服务提供商,专注于为需要强大计算能力的企业和个人提供可扩展、经济高效的GPU云,消除物理硬件管理的负担。
一个关于具身人工智能领域的阅读资源导航库,收集整理了机器人学习、计算机视觉、视频生成等多个方向的论文列表、社区资源、课程资料和研究工具,为研究者提供系统化的学习参考
125+ Code Interpreter Prompts是一个全面策划的独特提示库,涵盖广泛的编码和数据分析任务,所有内容都以易于理解和直接的格式呈现。
FastAPI 是一个现代、快速(高性能)的 Web 框架,用于构建 APIs,基于标准 Python 类型提示。它结合了 Starlette 的高性能和 Pydantic 的数据验证功能,支持异步编程,自动生成 OpenAPI 文档,特别适合构建RESTful APIs和微服务架构。
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。
这本电子书以独特的互动方式引导读者掌握数据科学,涵盖广泛的话题,是一部全面的“问题集”资源。