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课程资料

• Intro: llama-index 的 github 资源，里面有详细的具体代码和案例，太值得学习了

  Source: https://github.com/run-llama/llama_index/tree/main/docs/docs/examples/cookbooks

• karpathy/LLM101n: LLM101n: Let’s build a Storyteller

  Andrej Karpathy 安德烈·卡帕蒂 大佬的课程。

  https://karpathy.ai/

• Ilya 30u30

  OpenAI 的前首席科学家 Ilya Sutskever 开出了一份论文清单，一共包含 30 篇论文。

  他说：“如果你真正学会了所有这些，你就会知道当今 AI 的 90% 重要内容。“

• 李宏毅课程

  • 李宏毅 2024 春《生成式人工智能导论》_哔哩哔哩_bilibili
  • 【授权】李宏毅 2023 春机器学习课程_哔哩哔哩_bilibili
  • GitHub - Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning: 李宏毅 2021/2022/2023 春季机器学习课程课件及作业

• Generative AI for Everyone - DeepLearning.AI 吴恩达课程

• GitHub - GitHubDaily/GitHubDaily: 坚持分享 GitHub 上高质量、有趣实用的开源技术教程、开发者工具、编程网站、技术资讯。A list cool, interesting projects of GitHub.

• GitHub - pingcap/awesome-database-learning: A list of learning materials to understand databases internals

  一份精心整理的数据库学习合集 Awesome Database Learning。 里面内容非常丰富，涵盖了课程、书籍、讲座、论文等数据库相关的学习资料。

• 动手实战人工智能（AI by doing）

  一本中文电子书，通过实例介绍一些 AI 算法。

• AI 入门课程 WIKI-飞书文档

• AI 入门必读科普文章-飞书文档

• GitHub 上一份成为出色的数据工程师学习手册 data-engineer-handbook。 涵盖了颇为齐全的数据工程师相关内容，如书籍、课程、面试资料、优秀博客、社区以及值得关注博主等等。

  https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook

• GitHub 上一份精选的计算机科学视频课程列表 cs-video-courses。 基本涵盖了计算机方面的所有视频课程，包括计算机科学导论、数据结构和算法、系统编程、软件工程、人工智能、机器学习等。 其中不少都是知名大学的相关公开课程以及各种专业讲师的课程。 https://github.com/Developer-Y/cs-video-courses

• GitHub 上最大的开源算法库 The Algorithms，值得每位算法工程师收藏！ 该库收录了 Python、Java、C++、JavaScript、Go 等多种主流编程语言的算法实现代码

  其中包含二分查找、快速排序、斐波那契数列等众多热门算法，可以说是应用尽有。 此外，通过其网站，你可以轻松地使用搜索功能、浏览热门分类或选择编程语言来学习各种算法代码。

  https://github.com/TheAlgorithms

• GitHub - yeasy/docker_practice: Learn and understand Docker&Container technologies, with real DevOps practice!

  该指南涵盖了 Docker 的各个方面知识，如基本安装、镜像使用、容器操作、数据管理、网络配置等等，旨在教会新手小白有效使用 Docker。

• GitHub - liyupi/sql-mother: 免费的闯关式 SQL 自学教程网站，从 0 到 1 带大家掌握常用 SQL 语法，纯前端实现，简单易学~

• GitHub - cloudcommunity/Free-Certifications: A curated list of free courses & certifications. 一份精心收集的免费在线课程和认证列表 Free Certifications。 旨在为学习者提供免费的课程资源（常见技术栈、网络安全、数据库、项目管理、市场营销等），并获取相关的技能认证证书。

• GitHub - huggingface/course: The Hugging Face course on Transformers

  推荐由 Hugging Face 出品的 4 门 AI 学习课程。

• TypeScript 教程 - 网道

• 一份生成式人工智能学习路线的手册：Generative AI Handbook。 一共有 9 大章节，提供了系统化的学习路径，旨在帮助你系统地学习和理解生成式 AI 的相关知识。涵盖生成式 AI 的基础知识、实践应用、以及最新的研究进展，其中还包括相关学习资源，如教程、文章、工具和案例研究。

• 学习地址：https://genai-handbook.github.io/

• GitHub 上一份开源的 Nginx 入门学习笔记 nginx-tutorial。

  涵盖了基础安装、参数说明、配置讲解、第三方模块安装方法、性能优化以及常见使用场景等等内容。

  GitHub：https://github.com/jaywcjlove/nginx-tutorial

• 面向开发人员的 ChatGPT 提示工程

  吴恩达与 OpenAI 合作的免费英文课程，教大家怎么编写 ChatGPT 提示，做出一个自己的聊天机器人。

• karpathy/LLM101n: LLM101n: Let’s build a Storyteller https://baoyu.io/translations/transcript/openai-cofounder-andrej-karpathy-2024-uc-berkeley-ai-hackathon-speech

  我将这个课程命名为 LLM 101N，目的是教你创建一个讲故事的工具，类似于你可以用来生成故事的 ChatGPT。这个课程的设计思路是让你从零开始学习，从基础知识到创建一个在讲故事领域的类似 ChatGPT 的工具。我认为，从头开始学习创建这个工具将是非常有启发性的，也会非常有趣。两三天前，我在 GitHub 上发布了这个课程，它还很初级，但我对此非常兴奋。对我来说，这就像是一颗滚雪球，越滚越大。它始于 13 年前的一个小游戏编程。我正在设计一个我认为会非常有趣的课程

• GitHub 上开源的一本书籍《JavaScript 工程师的 Python 指南》。 作者是一名前端工程师，受人工智能的影响，决定系统性地学习 Ptyhon，并将其学习过程整理成这本书。

  涵盖了从 Python 环境安装到项目开发的方方面面，同时会通过案例对比 JavaScript 和 Python 语言的异同，帮助 JavaScript 工程师快速掌握 Python 语言。

  GitHub：https://github.com/luckrnx09/python-guide-for-javascript-engineers

• Understanding Deep Learning

  麻省理工这本《深入理解深度学习》的免费书可太好了。 深入讲解了深度学习的大部分概念。 而且每个章节都有搭配的 PPT 可以下载，还有对应练习的 Python 代码。 内容包括监督学习、神经网络、损失函数、正则化、卷积网络、Transformers、扩散模型、强化学习等。

• Open-Source AI Cookbook - Hugging Face Open-Source AI Cookbook

• 结合 @3blue1brown的 GPT/Transformer 动画课程理解，然后使用 Transformer Explainer 实操每一个细节参数，大幅度增加理解效率！

  @3blue1brown的 GPT/Transformer 动画课程：https://x.com/tuturetom/status/1782426421396398299

  Tranformer Explainer Demo 地址：https://poloclub.github.io/transformer-ex

• (11) Rocky on X: “看完这篇AI 论文，总共 165 页，让我对 AI 的未来 10 年，感到深深的震撼，同时也有所恐惧！抽空讲一讲！ 论文来自：OpenAi 前超级对齐部门成员奥波德·阿申布伦纳(Leopold Aschenbrenner) https://t.co/mZSG6CXZpP” / X

• decodingml/llm-twin-course: 🤖 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻 for 𝗳𝗿𝗲𝗲 how to 𝗯𝘂𝗶𝗹𝗱 an end-to-end 𝗽𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻-𝗿𝗲𝗮𝗱𝘆 𝗟𝗟𝗠 & 𝗥𝗔𝗚 𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺 using 𝗟𝗟𝗠𝗢𝗽𝘀 best practices: ~ 𝘴𝘰𝘶𝘳𝘤𝘦 𝘤𝘰𝘥𝘦 + 11 𝘩𝘢𝘯𝘥𝘴-𝘰𝘯 𝘭𝘦𝘴𝘴𝘰𝘯𝘴

  您将学习如何从头到尾（从数据收集到部署）架构和构建现实世界的 LLM 系统。 您还将学习如何利用 MLOps 最佳实践，例如实验跟踪器、模型注册表、提示监控和版本控制。最终目标？构建并部署您自己的 LLM 孪生。

• microsoft/generative-ai-for-beginners: 18 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗 https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/

  微软的 ai 课程

其他

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