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本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
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ml-course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
目前累计 3.6k star、1.3k fork，主要语言为 Jupyter Notebook，项目始于 2019 年，采用 MIT 许可。最近状态：近一个月有提交。适合：想补齐某块知识的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。girafe-ai/ml-course 是一个以 Jupyter Notebook 为主的开源项目，目前累计 3.6k star、1.3k fork，近 30 天内有提交。主要方向：计算机视觉、course、深度学习、machine-learning、materials、natural-language-processing。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。计算机视觉course深度学习machine-learningmaterialsnatural-language-processingPythonpytorchreinforcement-learningseminars
README
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✅（已完结）超级全面的 深度学习 笔记【土堆 Pytorch】【李沐 动手学深度学习】【吴恩达 深度学习】【大飞 大模型Agent】
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fastai 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
The fastai deep learning library
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introtodeeplearning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
Lab Materials for MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
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TensorFlow-Tutorials 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
TensorFlow Tutorials with YouTube Videos
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notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet …