🤖 AI 开发资源指南

欢迎访问 AI 开发资源专区！以下是开发者必备的工具与学习路径：

📚 核心学习资源

1. 入门教程

   • 《AI基础与实战》（本站原创教程，涵盖Python编程与算法实践）
   • MIT深度学习课程（推荐英文资源）
   • 《机器学习实战》电子书

2. 开发框架

   - **TensorFlow**：谷歌开源的机器学习框架，适合生产环境部署 - **PyTorch**：动态计算图特性适合研究场景，[官方文档](https://pytorch.org/docs/stable/index.html) - **JAX**：结合NumPy与自动微分的高性能库

3. 数据集推荐

   - ImageNet：图像分类经典数据集（[访问地址](/datasets)） - COCO：目标检测与分割数据集 - MNIST：手写数字识别入门数据集

🛠 开发工具

• Jupyter Notebook：交互式编程环境，下载链接
• Git：代码版本管理，GitHub指南
• Docker：容器化部署，官方教程

🌐 进阶方向

• 自然语言处理：NLP资源库
• 强化学习：RL实战案例
• 大型模型训练：GPU云服务指南

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