懂AI
generative-ai

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生成式AI的多场景应用与技术实践

项目提供了生成式AI多种应用场景和案例。通过项目树和YouTube视频教程，用户能够了解生成式AI的技术和最新进展。包含互动式笔记本、面试题、代码示例及资源链接，帮助学习者掌握生成式AI，并应用于文本生成、数据分析、代码编写等实际项目中。

Generative AIYouTubegenai项目专有资源langchainGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目简介：Generative AI

Generative AI 项目由 Genie in Code Bottle 提供，是一个帮助每个人学习和理解生成式人工智能（Generative AI）的资源集合。该项目提供了一系列简单且实用的见解，以帮助初学者快速入门，并保持在技术前沿。

项目资源

Generative AI 项目提供了丰富的资源来支持学习者：

  • 术语表和路线图: 提供生成式 AI 的重要术语和学习路线图，帮助用户了解该领域的基础知识。
  • 面试问题和编码准备: 提供生成式 AI 相关的面试问题和编码准备指导，助力用户准备相关工作机会。
  • 实用技术和模型: 通过 Colab 笔记本分享提示技术和嵌入模型等实用工具。
  • 项目生命周期: 提供生成式 AI 项目的生命周期文档，帮助用户理解完整的项目开发过程。
  • 使用案例: 提供生成式 AI 在不同平台（如 AWS、Azure 和 Vertex AI）上的应用实例。

仓库结构

Generative AI 项目的 GitHub 仓库组织有序，涵盖了不同的学习和应用模块：

  • genai 系列: 包括多个学习日课程（如 day-1 到 day-12），由相关的 YouTube 视频支持，用户可以通过视频和代码示例来学习每一天的内容。
  • 特别主题: 包含 Langchain、Kaggle 和 LLMs 的专题模块。
  • 应用案例: 提供关于对话分析、数据标记、抓取图、翻译代理和图问答的具体应用案例。

社交平台

项目还通过多个社交平台与用户互动，如 Instagram、YouTube 和 LinkedIn，拥有数以万计的粉丝和观看者，分享项目的更新和相关的学习内容。

社区贡献

Generative AI 项目鼓励社区参与和贡献，用户可以通过以下步骤来参与：

  1. 在 GitHub 上 Fork 仓库，创建个人副本。
  2. 将项目克隆到本地机器。
  3. 创建新分支以进行功能开发或修复。
  4. 提交清晰描述的变更。
  5. 将变更推送到 Fork 的仓库。
  6. 发起 Pull Request，解释更改并说明合并理由。

Generative AI 项目致力于通过简便的操作和丰富的资源，帮助每一位对生成式 AI 感兴趣的人士实现学习和应用的目标。

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