# Learn-AI-Easily

**Repository Path**: coderwillyan/learn-ai-easily

## Basic Information

- **Project Name**: Learn-AI-Easily
- **Description**: 轻松学AI系列之： 轻松学习AI人工智能
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/coderwillyan/Learn-AI-Easily
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 6
- **Created**: 2024-05-11
- **Last Updated**: 2025-09-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Learn-AI-Easily



## 项目概览

本项目是一个综合性总结项目，汇集了来自吴恩达、李宏毅、李沐等业界权威专家的精华课程内容。我们的目标是为学员提供一个全面而深入的学习平台，使他们能够迅速掌握机器学习与深度学习的核心知识和技术。

项目的主要内容涵盖了以下几个方面：

1. **人工智能概述**：从基础概念入手，介绍人工智能的历史背景、发展趋势以及在现代社会中的应用实例，为初学者奠定坚实的基础。
2. **传统机器学习专题**：深入探讨监督学习、非监督学习、强化学习等多种经典算法及其应用场景，通过实际案例分析增强理解。
3. **深度学习专题**：专注于神经网络模型的设计与优化，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等先进架构，同时讲解如何利用这些模型解决复杂问题。
4. **深度学习计算机视觉（CV）专题**：聚焦于图像识别、目标检测等前沿技术，展示深度学习在视觉领域的强大能力。
5. **深度学习自然语言处理（NLP）专题**：探索文本分类、情感分析、机器翻译等领域内的最新进展，揭示深度学习如何改变我们处理语言信息的方式。

无论您是初学者还是有一定经验的技术人员，本项目都将为您提供宝贵的学习资料和实战机会，助力您的技能提升之路。



## 说明

对于完全没有任何编程背景的新手，我们强烈建议首先学习Python这门语言。Python因其简洁明了的语法和强大的功能，在数据科学、机器学习等领域中得到了广泛应用。为了帮助大家更好地开始这段旅程，我们精心准备了一份入门指南——[轻松学Python](https://gitee.com/coderwillyan/Learn-Python-Easily)。这份资源不仅包含了Python基础知识讲解，还有丰富的练习题和项目实践，确保每位学员都能扎实地掌握Python编程技能，为后续学习机器学习和深度学习打下坚实的基础。

而对当今炙手可热的大语言模型（Large Language Models, LLMs）充满好奇和兴趣的朋友，我们同样为您准备了一套专属的学习资料——[轻松学LLM](https://gitee.com/coderwillyan/Learn-LLM-Easily)。在这个页面上，您将找到关于大语言模型的全面介绍、核心技术解析以及最新的研究动态。无论是理论知识的学习还是实际项目的操作，这套资料都将为您提供强有力的支持，助您轻松踏入大语言模型的世界，探索无限可能。



## 目录结构

1. [00_人工智能](./00_人工智能/) 
   
2. [01_传统机器学习专题](./01_传统机器学习专题/) 
   
3. [02_深度学习专题](./02_深度学习专题/) 
   
4. [03_深度学习CV专题](./03_深度学习CV专题/) 
   
5. [04_深度学习NLP专题](./04_深度学习NLP专题/) 
   
   


## 快速开始

1. 克隆仓库：

```shell
git clone https://gitee.com/coderwillyan/Learn-AI-Easily.git
```

2. 安装依赖： 

进入项目llm-rag的根目录，执行pip install指令：

```shell
pip install -r requirements.txt
```

3. 使用markdown/jupyter lab依次学习



## 补充代码

参考项目： https://gitee.com/coderwillyan/d2l-pytorch-zh



## 附参考资料

1. 吴恩达
   1. 机器学习课程个人笔记： https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes
   2. 深度学习课程笔记及资源：https://github.com/fengdu78/deeplearning_ai_books
2. 李宏毅深度学习教程LeeDL-Tutorial，笔记整理
   1. 项目地址：datawhalechina/leedl-tutorial： https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial
   2. 最新版PDF下载地址：https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
3. 李沐
   1. 《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学： https://github.com/d2l-ai/d2l-zh