通过各种免费资源学习深度学习，包括书籍、课程、教程、模型实现、可视化和部署以及 Google Colab 代码示例.
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第 10 期 GitHub 存储库教育系列深受读者欢迎，因此这里还有另一个列表可以帮助您掌握深度学习的基础知识。该集合将引导您了解流行的深度学习框架和各种模型架构。简而言之，您将从头开始学习所有内容，并获得构建自己的深度学习模型所需的技能。无论您是初学者还是想要加深知识，这些资源都将为深度学习提供全面的基础。
此存储库提供了 60 个深度学习论文的实现和教程，并附有并排注释。它包括 Transformer、GAN 和强化学习算法等模型。详细的注释使其成为理解复杂论文及其实现的绝佳资源。该资源最重要的部分是，只需单击一下，您就可以在 Google Colab 中启动代码并免费运行代码。
链接：labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
Netron 是神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具。它支持多种模型格式，包括 ONNX、Pickle、TensorFlow、Keras 和 PyTorch。该工具对于可视化和调试模型非常有用，可以更轻松地理解其结构和流程。它甚至可以为线性回归或随机森林分类器等简单模型提供可视化。Netron 是一个有趣的工具，可用于演示、项目文档和学习模型结构。
链接：lutzroeder/netron
fastai 书籍以 Jupyter Notebooks 的形式出版，全面介绍了使用 fastai 库和 PyTorch 进行深度学习。这些笔记本涵盖了从基本概念到高级技术的各种主题，使其成为任何想要深入学习深度学习的人的一个很好的起点。我已经学习了 fastai 课程并遵循了 fastai 书，我可以肯定地说，如果你想在人工智能领域起步，那么你应该开始学习这门课程，并从实践中学习。
链接：fastai/fastbook
这个精选的很棒的深度学习教程、项目和社区列表是一个资源宝库。它包括书籍、课程、视频和讲座、论文、教程、研究论文、网站、数据集、会议、框架和工具的链接，为深度学习爱好者提供广泛的学习材料。
链接：ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
《深入深度学习》是一本交互式深度学习书籍，包含多框架（PyTorch、NumPy/MXNet、JAX 和 TensorFlow）代码、数学和讨论。它已被全球 500 多所大学采用，其中包括斯坦福大学和麻省理工学院等著名机构。该书可在线获取，并提供了学习基础知识和高级主题的结构化方法。每章都有代码示例、数学公式、Jupyter Notebook 以及不同机器学习框架中的实现。
链接：d2l-ai/d2l-en
该存储库包含 Jupyter 笔记本，该笔记本实现了 Keras 的创建者 Franois Chollet 所著的《使用 Python 进行深度学习》一书中的代码示例。这些笔记本提供了实际示例和练习，使理解和实施深度学习概念变得更加容易。每个笔记本都可以在 Google Colab 中打开并在一秒钟内运行。本书还提供了解决现实世界机器学习问题的最佳实践。
链接：fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
该存储库是各种深度学习架构、模型和技巧的集合。它包括使用 Tensorflow、Pytroch 和 Pythoch 光照的流行模型的实现。该存储库提供了对模型内部工作原理的深入了解，使其成为任何想要探索不同深度学习架构并构建最先进解决方案的人的宝贵资源。
链接：rasbt/deeplearning-模型
此存储库提供了广泛的机器学习和深度学习教程、文章和其他资源。它涵盖了各种主题，例如前馈网络、递归神经网络、LSTM、GRU、受限玻尔兹曼机、DBN、自动编码器、卷积神经网络和图表示学习。该存储库提供了外部资源的链接，使其成为初学者和高级学习者的综合指南。
链接：ujjwalkarn/Machine-Learning-Tutorials
NVIDIA 的深度学习示例存储库包含按模型组织的最先进的深度学习脚本。这些脚本旨在易于训练和部署，在企业级基础设施上具有可重复的准确性和性能。该存储库非常适合在 Nvidia GPU 上部署高性能深度学习模型。
链接：NVIDIA/DeepLearningExamples
此存储库包含“学习 PyTorch 进行深度学习：从零到精通”课程的材料。它包括笔记本、代码示例和练习，指导学习者从 PyTorch 基础知识到高级深度学习技术。该存储库包含在线图书版本、YouTube 上的前五个部分以及 GitHub 讨论页面的链接。它定期更新，这意味着您可以获取有关深度学习和 PyTorch 的最新知识。
链接：mrdbourke/pytorch-deep-learning
这 10 个 GitHub 存储库为任何对深度学习感兴趣的人提供了丰富的知识和实用工具。即使您是数据科学新手，您也可以通过探索 GitHub 存储库上提供的免费课程、书籍、工具和其他资源来开始学习深度学习。您所需要的只是决心成为一名专业的机器学习工程师，并受聘研究最新的人工智能技术，例如大型语言模型 (LLM)。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位经过认证的数据科学家专业人士，热爱构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写有关机器学习和数据科学技术的技术博客。阿比德拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是使用图神经网络为患有精神疾病的学生构建人工智能产品。
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