AI培训班课程学习资料包：免费获取G实战资源

AI培训班课程学习资料包免费获取指南 常见免费AI学习资料类型 课程类资料 许多平台提供了免费的AI视频课程，例如轻量化模型/结合GAN的无数据模型压缩、大厂面试必备深度学习知识串讲、Python核心模块快速入门、使用深度学习实现图像识别实战、从开始搭建AI基础环境等课程，课程地址为：https://ke.gupaoedu.cn/course/courses?id= 。还有NVIDIA深度学习培训中心（DLI）汇总的门免费课程，涵盖生成式AI与大语言模型、图形与仿真（Omniverse）、深度学习和加速计算四大领域，可在线自主掌控学习进度 。 综合资料包 有博主整理的Python&AI学习资料包，内容细分为「新手」「进阶」「分享」，包括个PDF课程资料，从基础到进阶；本专业书籍，从入门到精通；个高清视频课，从Python基础到机器学习、深度学习；数据集资源（附使用说明 + 训练地址），从理论到实践；高质量大厂题库 + 面经，从学习到入职就业。该资料包不用下载，在线就能学，还持续更新，分享优质资源 。 还有人分享的G人工智能学习视频数据，包含G机器学习教程，涉及python开发环境搭建、python基础语法、矩阵、算法降维等多方面内容 。 特定领域学习资料 数学基础资料：AI的数学基础主要是高等数学、线性代数、概率论与数理统计三门课程。有简易的数学入门文章，如数学基础：高等数学（https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ）、线性代数、概率论与数理统计（https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ）。还有机器学习的数学基础资料下载，如中文版《机器学习的数学基础.docx》，对三门课的公式做了总结；原版英文材料《斯坦福大学机器学习的数学基础.pdf》。国外经典数学教材下载链接为：https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/ 。 Python学习资料：推荐下载Anaconda用于Python安装，它是一个用于科学计算的Python发行版，支持多系统，提供包管理与环境管理功能。python入门资料推荐包括廖雪峰python学习笔记、作者李金的jupyternotebook文件（把python的主要语法演示了一次）、南京大学python视频教程（查看地址：https://www.icourse.org/course/NJU - ?from = study ）。看完这些资料后python基本达到入门水平，可使用scikit - learn等机器学习库解决机器学习问题。此外，还有代码规范、numpy练习题、pandas练习题等补充资料 。 免费获取渠道 专业博客与社区 CSDN博客上有很多博主会分享AI学习资料，像上述提到的免费AI课程介绍、Python&AI学习资料包等内容都可以在上面找到 。 知乎平台上也有关于AI学习资源的分享，例如知乎知学堂开的「AI应用」公开课，提供从GPT权限获取、AI - PPT一件生成、MJ的渲染指令到SD的本地部署、迭代模型等资源，还可领取包含Prompt合集、GPT个AI对话技巧、SD云端部署、MJ咒语指令等内容的AI资源合集。同时，建议结合他们的「AI应用实战营」一起学习 。 培训机构官网 一些培训机构会在官网放出免费的学习资料或公开课，如咕泡教育在介绍课程时，会免费分享一些整理的人工智能学习资料，包括AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、pytorch、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等 。 学习资料使用建议 制定学习计划 AI学习是一个系统工程，根据自己的基础和目标制定合理的学习计划。例如，如果是零基础小白，可以先从数学基础和Python基础学起，再逐步深入到机器学习、深度学习等领域。按照资料包中的内容，分阶段、有重点地进行学习。 实践与理论结合 AI是一门实践性很强的学科，不能只停留在理论学习上。在学习资料包中的理论知识时，要结合实际项目进行练习。比如学习机器学习算法时，可以使用资料包中的数据集资源进行实践操作，加深对算法的理解和掌握。 交流与分享 加入AI学习社区或交流群，与其他学习者分享学习心得和经验。在学习过程中遇到问题，可以在社区中寻求帮助，同时也可以将自己的学习成果和见解分享给他人，这样可以相互学习、共同进步。