开源项目教程：人工智能深度学习机器学习教程

开源项目教程：人工智能深度学习机器学习教程

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials A comprehensive list of Deep Learning / Artificial Intelligence and Machine Learning tutorials - rapidly expanding into areas of AI/Deep Learning / Machine Vision / NLP and industry specific areas such as Climate / Energy, Automotives, Retail, Pharma, Medicine, Healthcare, Policy, Ethics and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials

1. 项目的目录结构及介绍

本项目为开源的深度学习、人工智能和机器学习教程集合，包含了丰富的学习资源和案例。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials/
├── Beginners_Guide_Math_LinAlg/         # 初学者指南，线性代数部分
├── C++_Notebook/                        # C++ 学习笔记
├── Math_Tutorials/                      # 数学教程
├── PaddlePaddle/                        # PaddlePaddle 相关教程
├── Projects/                            # 项目案例
├── Setting_Up_GPU/                      # GPU 配置指南
├── aws/                                 # AWS 相关教程
├── commands/                            # 命令行工具教程
├── data/                                # 数据处理相关教程
├── deep-learning/                       # 深度学习教程
├── earth-sciences/                      # 地球科学相关教程
├── gcp/                                 # Google Cloud Platform 相关教程
├── github/                              # GitHub 使用教程
├── growth-marketing-churn-analyses/     # 增长营销和流失分析教程
├── images/                              # 图像处理相关教程
├── java/                                # Java 教程
├── julia/                               # Julia 语言教程
├── kaggle/                              # Kaggle 竞赛教程
├── machine-learning/                    # 机器学习教程
├── mapreduce/                           # MapReduce 教程
├── matplotlib/                          # Matplotlib 使用教程
├── misc/                                # 杂项教程
├── nb/                                  # Jupyter Notebook 相关教程
├── neurophysics-neuroscience/           # 神经物理与神经科学教程
├── numpy/                               # NumPy 使用教程
├── pandas/                              # Pandas 使用教程
├── plotly/                              # Plotly 使用教程
├── python-data/                         # Python 数据处理教程
├── python-tuts/                         # Python 学习教程
├── pytorch/                             # PyTorch 教程
├── quanteconomics/                      # 量子经济学教程
├── quantum gravity/                     # 量子引力教程
├── scikit-learn/                        # Scikit-learn 使用教程
├── scipy/                               # SciPy 使用教程
├── spark/                               # Spark 使用教程
├── sympy/                               # SymPy 使用教程
├── tensorflow_dl_models/                # TensorFlow 深度学习模型教程
├── .DS_Store/                           # Mac OS X 系统文件
├── .gitattributes/                      # Git 属性文件
├── .gitignore/                          # Git 忽略文件
├── .travis.yml/                         # Travis CI 配置文件
├── DataScience-Learning-Path.md         # 数据科学学习路径文档
├── LICENSE/                             # 开源许可证文件
├── README.md                            # 项目说明文件
└── __init__.py                          # Python 包初始化文件

2. 项目的启动文件介绍

本项目没有特定的启动文件，因为它是作为一个资源集合而存在的。用户可以根据需要浏览和运行各个目录下的具体教程和案例。

通常，用户可以从 README.md 文件开始了解项目概览和如何使用本项目中的资源。此外，项目中的各个教程通常包含了 Jupyter Notebook 文件（.ipynb 扩展名），用户可以使用 Jupyter Notebook 环境打开和运行这些文件。

3. 项目的配置文件介绍

本项目中的配置文件主要包括 .gitignore、.gitattributes 和 .travis.yml。

• .gitignore：这个文件指定了 Git 应该忽略的文件和目录，以避免将不必要的文件提交到仓库中。

• .gitattributes：这个文件用于设置 Git 的一些属性，比如文件的编码或行结束符。

• .travis.yml：这个文件是用于配置 Travis CI 的，它是一个持续集成服务，用于自动运行项目中的测试。

用户在使用本项目时，通常不需要修改这些配置文件，除非需要自定义项目的工作流程或持续集成设置。

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials A comprehensive list of Deep Learning / Artificial Intelligence and Machine Learning tutorials - rapidly expanding into areas of AI/Deep Learning / Machine Vision / NLP and industry specific areas such as Climate / Energy, Automotives, Retail, Pharma, Medicine, Healthcare, Policy, Ethics and more. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials