Freely accessible learning resources to build core knowledge in AI, ML, and data science.免费获取的学习资源，用于构建人工智能、机器学习和数据科学方面的核心知识。
Online Courses 在线课程
- Fast.ai Practical Deep Learning – Hands-on course in PyTorch for deep learning applications.Fast.ai 实用深度学习——面向深度学习应用的 PyTorch 实战课程。
- Google Machine Learning Crash Course – Interactive ML tutorials with Colab notebooks.谷歌机器学习速成课程——使用 Colab 笔记本的交互式机器学习教程。
- MIT 6.S191 – Introduction to Deep Learning – University-level deep learning fundamentals.麻省理工学院 6.S191 — 深度学习入门 — 大学水平的深度学习基础知识。
- Elements of AI – Beginner-friendly introduction to key AI concepts.《人工智能要素》——面向初学者的关键人工智能概念入门。
E-Books and Lecture Notes电子书和讲义
- Dive into Deep Learning – Free interactive textbook with Jupyter notebooks.《动手学深度学习》—— 免费的交互式教材，附带 Jupyter 笔记本。
- Deep Learning Book (Goodfellow et al.) – Comprehensive theoretical foundation.《深度学习》（Goodfellow 等人著）——全面的理论基础。
- Machine Learning Yearning (Andrew Ng) – Practical guidance for ML project design.《机器学习速成》（吴恩达）—— 机器学习项目设计的实用指南。
- Deep Learning with Python, Third Edition – Practical guide into Deep Learning.《Python 深度学习（第 3 版）》——深度学习实用指南
Jupyter Notebooks and SlidesJupyter 笔记本和幻灯片
- Kaggle Learn – Short, notebook-based ML lessons and projects.Kaggle 学习——简短的基于笔记本的机器学习课程和项目。
- PyTorch Tutorials – Example notebooks for model training and deployment.PyTorch 教程——用于模型训练和部署的示例笔记本。
- Stanford CS231n Slides – Computer Vision and CNN lecture slides.斯坦福大学 CS231n 课程幻灯片——计算机视觉与卷积神经网络讲座幻灯片。
- Stanford CS224n Slides – NLP and transformer-based model course materials.斯坦福大学 CS224n 课程幻灯片——自然语言处理及基于 Transformer 的模型课程资料。
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