JAX for Machine Learning: how it works and why learn it
JAX 简介、其最佳功能以及供您入门的代码片段
Explainable AI (XAI): A survey of recents methods, applications and frameworks
什么是可解释人工智能 (XAI)，最流行的方法是什么，它可以在哪里以及如何应用
How Positional Embeddings work in Self-Attention (code in Pytorch)
了解位置嵌入是如何出现的，以及我们如何使用内部自注意力来对图像等高度结构化的数据进行建模
Introduction to medical image processing with Python: CT lung and vessel segmentation without labels
了解 CT 成像的基础知识，并使用 3D 医学图像处理技术对无标签的肺部和血管进行分割。
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
解释生成学习和潜在变量模型背后的数学原理以及变分自动编码器 (VAE) 的制定方式（包括代码）
How the Vision Transformer (ViT) works in 10 minutes: an image is worth 16x16 words
在本文中，您将了解视觉转换器如何解决图像分类问题。我们提炼了您需要掌握的所有重要细节，以及它在有足够的数据进行预训练的情况下可以很好地工作的原因。
Best bootcamps and programs to learn Machine Learning and Data Science
精选的机器学习和数据科学学习训练营和平台列表。
Best deep CNN architectures and their principles: from AlexNet to EfficientNet
卷积神经网络如何工作？设计一个 CNN 架构背后的原理是什么？我们是如何从 AlexNet 转向 EfficientNet 的？
A journey into Optimization algorithms for Deep Neural Networks
概述用于训练深度神经网络的最流行优化算法。从随机梯度下降到 Adam、AdaBelief 和二阶优化
How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction
对 Transformers 及其在机器翻译中的使用方式的直观理解。在逐一分析了自注意力和位置编码等所有子组件之后，我们解释了编码器和解码器背后的原理以及 Transformers 为何如此有效
Introduction to Kubernetes with Google Cloud: Deploy your Deep Learning model effortlessly
什么是 Kubernetes？它背后的基本原理是什么？为什么它可能是部署机器学习应用程序的最佳选择？它提供哪些功能来帮助我们维护和扩展基础架构？如何在 Google Cloud 中设置一个简单的 Kubernetes 集群？
Scalability in Machine Learning: Grow your model to serve millions of users
跟随一家小型 AI 初创公司，了解其从 1 个用户扩展到数百万用户的历程。了解处理用户群稳定增长的典型流程是什么，以及可以采用哪些工具和技术。全部从机器学习的角度出发
How to use Docker containers and Docker Compose for Deep Learning applications
了解如何使用 Docker 容器化深度学习模型。从容器背后的基本概念开始，使用 Docker 打包 Tensorflow 应用程序，并使用 Docker compose 组合多个图像
Transfer learning in medical imaging: classification and segmentation
什么是迁移学习？它如何帮助我们对不同类型的医学图像进行分类和分割？预训练的计算机视觉模型对医学成像任务有用吗？在迁移学习方面，2D 图像分类与 3D MRI 分割有何不同？
How Attention works in Deep Learning: understanding the attention mechanism in sequence models
自然语言处理新手？这是注意力机制和序列学习的终极初学者指南，可帮助您入门
How to use uWSGI and Nginx to serve a Deep Learning model
使用 Flask、uWSGI 作为 Web 服务器以及 Nginx 作为反向代理向用户提供 Tensorflow 模型。为什么我们同时需要 uWSGI 和 Flask，为什么我们需要在 uWSGI 之上使用 Nginx，以及一切是如何连接在一起的？
Deploy a Deep Learning model as a web application using Flask and Tensorflow
如何使用 Flask 将使用 Tensorflow 构建的深度学习模型公开为 API。了解如何构建 Web 应用程序以向用户提供模型，以及如何使用 HTTP 客户端向其发送请求。
