ml-retreat 是一個關於人工智能進階學習的個人學習筆記庫。它包含了對機器學習基礎的深入理解，以及對於更細微主題的必讀/必看資源。這個項目的目標是學習Ilya Sutskever推薦的30篇必讀研究論文、Distilled AI的博客、多個AI/ML的視頻播放列表，以及深入理解/實現Transformers、LLMs和相關主題。

ai-by-hand-excel是一個通過Excel進行AI技術實踐的資源庫，它通過提供一系列Excel文件，讓用戶能夠手動執行和理解AI模型的關鍵操作，如Softmax、LeakyReLU、Backpropagation和Transformer等。這個資源庫適合於希望深入瞭解AI模型內部工作機制的初學者和教育工作者，能夠幫助他們通過實際操作來加深對AI技術的理解。

Anthropic的交互式教程旨在提供全面的分步指導，教授如何在Claude內構建最優的提示。教程由9章組成，每章都附有練習，以及一個附錄，包含更高級的方法。教程使用Anthropic最小的、最快的、最便宜的模型Claude 3 Haiku，還有更智能的Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus模型。教程也存在於使用Anthropic的Claude for Sheets擴展的Google Sheets上，推薦使用該版本，因為它更用戶友好。

zero_to_gpt是一個旨在幫助用戶從零基礎學習深度學習，並最終實現訓練自己的GPT模型的教程。隨著人工智能技術走出實驗室並廣泛應用於各行各業，社會對於能夠理解並應用AI技術的人才需求日益增長。本教程結合理論與實踐，通過解決實際問題（如天氣預測、語言翻譯等）來深入講解深度學習的理論基礎，如梯度下降和反向傳播。課程內容從基礎的神經網絡架構和訓練方法開始，逐步深入到複雜主題，如變換器、GPU編程和分佈式訓練。

《深度學習》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度學習領域的經典教材，MIT Press於2023年12月5日出版。本書涵蓋了深度學習領域的許多關鍵概念，適合初學者和有經驗的開發者閱讀。本倉庫提供了該書的中文翻譯，翻譯基於原書的最新版本，使用ChatGPT進行機翻並進行人工審核，確保翻譯的準確性。

這是一個專注於LangGraph的高級應用課程，提供Reflective RAG, Self-RAG和Adaptive RAG的實現，旨在幫助開發者和生產環境應用LangGraph。

LLM101n是一個開源課程，旨在教授如何從頭開始構建一個能講故事的人工智能大型語言模型（LLM）。課程內容涵蓋了從基礎到高級的多個方面，包括語言模型、機器學習、深度學習框架等，適合希望深入理解AI和LLM的編程人員和研究人員。

GenAI Handbook 是一個旨在為學習現代人工智能系統的關鍵概念提供指導的手冊。它由 William Brown 編寫，目的是整理互聯網上分散的高質量解釋資源，形成一個教科書風格的呈現，作為達到個人與人工智能相關的學習目標的路線圖。該手冊面向具有技術背景的人群，無論是出於好奇還是潛在的職業發展，都可以通過它來了解人工智能的最新創新。

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Udacity人工智能學院提供包括深度學習、計算機視覺、自然語言處理和AI產品管理在內的AI培訓和機器學習課程。這些課程旨在幫助學生掌握人工智能領域的最新技術，為未來的職業生涯打下堅實的基礎。

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NVIDIA DLI Teaching Kits是由NVIDIA深度學習研究所（DLI）提供的一套教學資源，旨在幫助大學教育者將GPU技術融入到他們的課程中。這些教學套件與領先的大學教師共同開發，提供完整的課程設計和易於使用的資源，使教育者能夠將學術理論與現實世界的應用相結合，培養下一代創新者的關鍵計算技能。大多數教學套件現在也作為現成的Canvas LMS課程提供。

Anthropic的交互式教程旨在提供全面的分步指導，教授如何在Claude內構建最優的提示。教程由9章組成，每章都附有練習，以及一個附錄，包含更高級的方法。教程使用Anthropic最小的、最快的、最便宜的模型Claude 3 Haiku，還有更智能的Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus模型。教程也存在於使用Anthropic的Claude for Sheets擴展的Google Sheets上，推薦使用該版本，因為它更用戶友好。

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《深度學習》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度學習領域的經典教材，MIT Press於2023年12月5日出版。本書涵蓋了深度學習領域的許多關鍵概念，適合初學者和有經驗的開發者閱讀。本倉庫提供了該書的中文翻譯，翻譯基於原書的最新版本，使用ChatGPT進行機翻並進行人工審核，確保翻譯的準確性。

這是一個專注於LangGraph的高級應用課程，提供Reflective RAG, Self-RAG和Adaptive RAG的實現，旨在幫助開發者和生產環境應用LangGraph。