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딥 러닝 마법사의 딥 러닝 자료

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저장소 세부 사항

이 저장소에는 머신 러닝, 딥 러닝, 심도있는 강화 학습, 데이터 엔지니어링, 일반 프로그래밍 및 웹 사이트에 힘을 발휘하는 튜토리얼의 모든 노트북 및 MKDocs 마크 다운 파일이 포함되어 있습니다.

이 작업은 초기 작업이 진행 중이며 가이드를 점차 업로드 할 때 인내하십시오.

섹션 및 하위 섹션

딥 러닝 및 깊은 강화 학습 튜토리얼 (라이브러리 : Python, Pytorch, Gym, Numpy, Matplotlib 등)
- 소개
- 코스 진행
- Pytorch와의 실용적인 딥 러닝
  - 매트릭스
  - 그라디언트
  - 선형 회귀
  - 로지스틱 회귀
  - 피드 포워드 신경망 (FNN)
  - 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN)
  - 재발 신경 네트워크 (RNN)
  - 긴 단기 메모리 네트워크 (LSTM)
  - 자동 인코더 (AE)
  - 완전히 연결된 오토 코드 코더
- Pytorch로 딥 러닝 개선
  - 유도체, 구배 및 야코비아
  - 전방 및 후진 프로파일 및 그라디언트 하강 (스크래치부터 FNN 회귀)
  - 학습 속도 예약
  - 최적화 알고리즘
  - 중량 초기화 및 활성화 기능
- Pytorch와의 깊은 강화 학습
  - 강화 학습을 감독합니다
  - Markov 결정 과정 및 Bellman 방정식
  - 동적 프로그래밍
- Pytorch/Python으로 처음부터 딥 러닝
  - 처음부터 로지스틱 회귀 분류
- 계산 최적화
  - 속도 최적화 기본 사항 Numba
언어 모델 (라이브러리 : Python, Pytorch, Ollama, Llamaindex, Cuda, Huggingface, Apptainer)
- 소개
- 컨테이너
  - apptainer가있는 HPC 컨테이너
- 언어 모델
  - LLM 소개 및 하이퍼 파라미터 튜닝
- 멀티 모달 언어 모델
  - MMLM 소개
- 검색 Augemented Generation (rag)
  - 임베드 소개
머신 러닝 튜토리얼 (라이브러리 : Python, Cudf Rapids, Cuml Rapids, Pandas, Numpy, Scikit-Learn 등)
- 급류 CUDF
  - 소개
  - GPU 데이터 프레임
  - CPU/GPU 분수 차이
프로그래밍 자습서 (라이브러리 : C ++, Python, Bash 등)
- 소개
- C ++
- 세게 때리다
- 파이썬
- 자바 스크립트
- 전자
데이터 엔지니어링 자습서 (라이브러리 : Bash, Databricks, Delta Live Tables, Parquet, Python, Cassandra 등)
- 카산드라 (NOSQL)
  - 소개
  - Apache Cassandra 클러스터 설정