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专业学习资料​

2023年11月30日创建
本文讨论了深度学习、大语言模型等相关的专业学习资料，包含多个学习链接以及不同主题的学习内容。关键要点包括：​
1.
吴恩达LLM应用实践学习链接：https://learn.deeplearning.ai/ ​
2.
《动手学深度学习》学习链接：https://zh.d2l.ai/ ​
3.
麻省理工大学《深度学习导论》学习链接：http://introtodeeplearning.com/ ​
4.
大语言模型相关资料：如《通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要》等。​
5.
ChatGPT相关资料：涵盖《ChatGPT/InstructGPT详解》等不同主题探讨。​
6.
算法原理资料：《抱抱脸：ChatGPT背后的算法——RLHF | 附12篇RLHF必刷论文》。​
7.
AI在线课程及微软机器学习资料：https://www.elementsofai.com/ 、https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/?id=machine-learning-for-beginners-a-curriculum ​
https://learn.deeplearning.ai/ 吴恩达LLM应用实践​
https://zh.d2l.ai/ 动手学深度学习​
http://introtodeeplearning.com/ 深度学习导论（麻省理工大学）​
通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要 大语言模型​
ChatGPT/InstructGPT详解 通识类​
抱抱脸：ChatGPT背后的算法——RLHF | 附12篇RLHF必刷论文 算法原理​
ChatGPT出来后，我们是否真的面临范式转变? 范式​
ChatGPT下的知识图谱审视：一次关于必然影响、未来方向的讨论实录与总结 知识图谱​
https://www.elementsofai.com/ AI 在线课程​
https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/?id=machine-learning-for-beginners-a-curriculum 微软机器学习​
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