DeepL

人工智能，深度学习资料整理以及练习代码的整理，本教程旨在能够帮助想学习人工智能，深度学习的朋友，并且也是对我自己的一个督促和复习资料，如果本教程能够帮到你，那将是我的荣幸，请不吝啬你的star。

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1.Preparations 准备工作

1.软件安装

• Anaconda安装：env-anaconda安装
  • 作用：用于创建深度学习环境，以及对python编程的支持
• Pycharm安装：env-pycharm安装
  • 作用：用于编写python代码，运行课程中的代码

2.深度学习环境配置

• anaconda创建虚拟环境：env-conda创建管理虚拟环境
• Pycharm中配置conda环境：env-pycharm中配置conda环境
• Pytorch安装：env-pytorch安装
• Gensim安装：env-gensim安装
• Numpy安装：安装完pytorch和gensim，numpy已经被当作依赖安装完成
• Scikit-learn安装：
  • 打开cmd，进入到对应py虚拟环境：conda activate env_name
  • 输入：pip install Scikit-learn==1.0.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 等待安装完成即可
• Pandas安装：
  • 打开cmd，进入到对应py虚拟环境：conda activate env_name
  • 输入：pip install pandas==1.5.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 等待安装完成即可
• Peft安装：
  • 打开cmd，进入到对应py虚拟环境：conda activate env_name
  • 输入：pip install peft==0.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 等待安装完成即可
• jupyterNoteBook安装：jupyterNoteBook安装

3.预习资料推荐

• 《动手学深度学习》（pytorch版）
• 《统计学习方法》——李航著

4.学习资料推荐

• 面试题目：
  • 百面机器学习
  • 牛客网试题
  • leetcode（力扣，课程中、后期有时间可以去刷，简单、中等即可，困难不需要刷）
• 参考资料：
  • 机器学习：西瓜书~周志华
  • 公式解释：南瓜书、统计学习方法~李航

5.其它学习资料

• Build a Large Language Model(From Scratch)
• LLM-Action

2. Python

1.python初识

初步了解python

2.python的数据结构

数据结构

3.小练习

小练习部分1

4.函数

函数部分

5.面向对象

面向对象部分

6.小练习

小练习部分2

3.机器学习

3.1 基本简介

3.1.1 机器学习简介

机器学习简介

3.1.2 深度学习简介

深度学习简介

3.2 深度学习

3.2.1 深度学习原理

深度学习原理

3.2.2 梯度下降算法

梯度下降算法