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。
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。
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。
Brilliant推出的Introduction to Neural Networks课程
《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。
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。
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。
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。
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
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。
