# AI-实践指南
## 1. 简介
  这里汇总了各种量化相关的平台、开源资源和知识。这里是一个丰富的知识仓库和导航地图。
  这里将汇总包括量化投资，windows, linux, shell, vim, markdown，python, c++,机器学习数学基础，
leetcode(c++, python)，机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络，语音识别、NLP和图像识别等基础知识
1. 代码结构和内容简介
```
ai_wiki (AI全栈教学知识，以Markdown, Jupyter Notebook汇总知识体系)
├── 01_系统平台
│ ├── 基础：常用网站、通用工具
│ ├── 系统：Windows/Linux
├── 02_程序代码
│ ├── 编程：python, c, c++, 数据库, LeetCode
│ ├── 实战：常用工具、常见问题汇总
├── 03_数学基础（程序员必备数学知识）
├── 04_算法原理（传统算法，优化算法，遗传算法）
├── 05_机器学习（资源+原理+实战）
├── 06_深度学习（资源+原理+实战）
├── 07_强化学习（资源+原理+实战）
├── 08_图网络（资源+原理+实战）
├── 09_模型部署（资源+原理+实战）
├── 10_实践应用
│ ├── 01_开源平台
│ ├── 02_音频 (语音识别、唤醒、声纹、语音合成、语音增强)
│ ├── 03_文本处理
│ ├── 04_时间序列
│ ├── 05_图像识别
├── 11_面试
├── 12_量化交易与投资
└── README.md
```
AI实践：各类知识和样例汇总，包括大模型、编程、机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络，语音识别、NLP和图像识别等
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2024-02-01
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AI实践：各类知识和样例汇总，包括大模型、编程、机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络，语音识别、NLP和图像识别等 （1092个子文件） 
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