理解深度学习.PDF、国外AIGC各模态产品梳理.pdf、构建企业级的私有大模型.pdf

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一、一本理解深度学习硬核书籍，下面是这本书的目录

Chapter 1 - Introduction
Chapter 2 - Supervised learning
Chapter 3 - Shallow neural networks
Chapter 4 - Deep neural networks
Chapter 5 - Loss functions
Chapter 6 - Training models
Chapter 7 - Gradients and initialization
Chapter 8 - Measuring performance
Chapter 9 - Regularization
Chapter 10 - Convolutional networks
Chapter 11 - Residual networks
Chapter 12 - Transformers
Chapter 13 - Graph neural networks
Chapter 14 - Unsupervised learning
Chapter 15 - Generative adversarial networks
Chapter 16 - Normalizing flows
Chapter 17 - Variational auto-encoders
Chapter 18 - Diffusion models
Chapter 19 - Deep reinforcement learning
Chapter 20 - Why does deep learning work?

二、

1. 如何构建企业级私有大模型，看着比较详细 2. 谷歌的新发布的大模型，说超过GPT4，可以看一下报告，超长超详细！

三、一份研报，国外的各大AIGC产品梳理，包涵各种应用。

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【最专业算法知识】Transformer、RLHF方法、多模态解读及其论文分享。
【最新变现姿势】如何结合ChatGPT应用落地，各种可以作为副业的AIGC变现方式，打好这个信息差。
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一些截图：

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