AI实践指南

<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/8b80f226-1e2e-4cbd-a8e1-126bc6676d94.png" alt="drawing" width="25"/>如果喜欢本项目,或希望随时关注动态,请给我点个赞吧(页面右上角的小星星),欢迎分享到社区!

1. 简介

记载工程实践问题的解决策略与关键要点,分享各种实用案例,追踪前沿技术发展,囊括 AI 全栈知识,涵盖大模型、编程技术、机器学习、深度学习、强化学习、图神经网络、语音识别、NLP 及图像识别等领域。

代码结构和内容简介

ai_wiki (AI全栈教学知识,以Markdown, Jupyter Notebook汇总知识体系)
├── 01_系统平台 
│   ├── 基础：常用网站、通用工具
│   ├── 系统：Windows/Linux
├── 02_程序代码 
│   ├── 编程：python, c, c++, 数据库, LeetCode
│   ├── 实战：常用工具、常见问题汇总
├── 03_数学基础（程序员必备数学知识）
├── 04_算法原理（传统算法,优化算法,遗传算法）
├── 05_机器学习（资源+原理+实战）
├── 06_深度学习（资源+原理+实战）
├── 07_强化学习（资源+原理+实战）
├── 08_图网络（资源+原理+实战） 
├── 09_模型部署（资源+原理+实战）
├── 10_实践应用
│   ├── 01_开源平台
│   ├── 02_音频 (语音识别、唤醒、声纹、语音合成、语音增强)
│   ├── 03_文本处理
│   ├── 04_时间序列
│   ├── 05_图像识别
├── 11_面试
├── 12_量化交易与投资
└── README.md

2. 量化炒股专题

量化相关资源

序号工具路径
1 全网量化资源汇总 ai_wiki/12_量化交易与投资/01_资源

序号	工具	路径
1	全网量化资源汇总	ai_wiki/12_量化交易与投资/01_资源

3. 大模型专题

代码路径：21_大模型

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引用

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  author={Yi Li},
  title={ai_quant_trade},
  year={2022},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/charliedream1/ai_quant_trade}},
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