Full Stack Deep Learning 是由 UC Berkeley 推出的生产级机器学习课程,覆盖 ML 项目完整生命周期:问题定义、数据标注与管理、模型训练与实验追踪、测试与评估、部署与监控、持续迭代。课程由 Pieter A
Brendan Bycroft 开发的交互式 3D 网页应用,以逐层动画的方式展示 GPT 类大语言模型的完整 Transformer 推理流程。从输入 token 的嵌入向量开始,逐步展示注意力机制(包括 Query/Key/Value
Andrej Karpathy(前 OpenAI 研究员、特斯拉 AI 总监)出品的系列视频教程,从零开始构建神经网络。从微积分和反向传播的数学原理讲起,逐步实现 micrograd(自动微分引擎)、makemore(字符级语言模型),再到
李沐在B站的官方号,包含《动手学深度学习》全套视频、论文精读系列(Transformer/BERT/GPT等),讲解清晰深入。
李沐等人合著的中文深度学习权威教材,CNN/RNN/Transformer/GAN全覆盖,多框架实现,B站有配套视频,国内深度学习入门首选。
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