人工智能培训系列2-飞桨官方出品的一站式深度学习在线百科

参考：

1、深度学习入门课、资深课、特色课、学术案例、产业实践案例、深度学习知识百科及面试题库The course, case and knowledge of Deep Learning and AI
https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning
https://gitee.com/AI-Mart/awesome-DeepLearning

预训练模型：
https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/model_zoo/index.html#
夕小瑶NLP史上最全预训练模型汇总：https://blog.csdn.net/xixiaoyaoww/article/details/105460319
nlp中的预训练语言模型总结(单向模型、BERT系列模型、XLNet)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493

2、此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP
https://gitee.com/AI-Mart/ML-NLP

3、本项目收藏这些年来看过或者听过的一些不错的常用的上千本书籍，没准你想找的书就在这里呢，包含了互联网行业大多数书籍和面试经验题目等等。有人工智能系列（常用深度学习框架TensorFlow、pytorch、keras。NLP、机器学习，深度学习等等），大数据系列(Spark,Hadoop,Scala,kafka等)，程序员必修系列（C、C++、java、数据结构、linux，设计模式、数据库等等）
https://github.com/XiangLinPro/IT_book

4、深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）
https://github.com/amusi/Deep-Learning-Interview-Book

5、AI Roadmap:机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、对抗神经网络(GAN），图神经网络（GNN），NLP，大数据相关的发展路书(roadmap), 并附海量源码（python，pytorch）带大家消化基本知识点，突破面试，完成从新手到合格工程师的跨越，其中深度学习相关论文附有tensorflow caffe官方源码，应用部分含推荐算法和知识图谱
https://github.com/weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network

6、2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(Deep Learning)/机器学习(Machine Learning)/C/C++/Python/面试笔记，此外，还包括创建者看到的所有机器学习/深度学习面经中的问题。 除了其中 DL/ML 相关的，其他与算法岗相关的计算机知识也会记录。 但是不会包括如前端/测试/JAVA/Android等岗位中有关的问题。
https://github.com/DarLiner/Algorithm_Interview_Notes-Chinese