《AI Engineering Hub：全方位AI学习指南》500多页pdf免费下载

AI Engineering Hub作为一款开源项目，在GitHub上收获12.6K星标，其核心内容被整理成500多页PDF，这里我们免费将该pdf分享给大家下载学习！

该AI资源涵盖大语言模型、检索增强生成和AI智能体应用搭建等内容，包含丰富理论讲解与可操作代码示例，适合各层次学习者，还鼓励社区贡献。

该教程分为深度学习与经典机器学习两大板块，兼顾理论与实践，并配备评估工具助学习者高效提升。

深度学习板块涵盖多种学习范式，如迁移学习、微调、多任务学习、联邦学习和主动学习，每种范式都有清晰的操作逻辑。在运行时和内存优化方面，介绍了动量、混合精度训练等多种技术。多GPU训练的4种策略各有特点，还有标签平滑、焦点损失等杂项内容，以及Dropout原理、隐藏层与激活函数作用等知识，同时涉及模型压缩与部署的相关方法。大语言模型部分则包括GPU内存管理、不同微调技术对比等内容。

经典机器学习板块，基础部分涵盖10种算法时间复杂度等多个关键知识点。统计基础部分解释了MLE与EM的区别等重要概念。特征工程部分介绍了数据集中变量类型、周期性特征编码等内容。回归分析部分对比了多种回归方法，讲解了虚拟变量陷阱等问题。决策树与集成方法部分有随机森林压缩等实用技巧。降维部分对比了t-SNE与PCA等方法。聚类部分介绍了KMeans与GMM等的区别。相关性分析和缺失数据处理部分也有实用内容。此外，还涉及数据分析工具、SQL高级操作和Python面向对象编程等内容。

总之，这份教程能帮助不同水平的学习者系统提升AI技能，感兴趣的朋友赶紧下载吧~