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这里收集了关于AIGC的各种精选教程和资源，既适合初学者也适合进阶AI爱好者。

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我们非常欢迎你的加入，不论是修正、建议还是分享相关资源。详细的参与指南，请参考 CONTRIBUTING_ZH.md 文件。

CS324 - 基础模型的先进技术 - 斯坦福大学
- 这是斯坦福大学关于大型模型的新课程。主要教材是一些笔记，涵盖了大语言模型的基础知识、能力范围、训练和部署，以及与大型模型相关的一些问题（如数据安全、法律和潜在危害等）。整体来说，这门课程相对简单，适合初学者。2023年的版本还更新了课程大纲，增加了关于图像-文本和多模态大模型的内容。
CS 601.471/671 自然语言处理：自监督模型 - 约翰霍普金斯大学
- JHU是自然语言处理（NLP）领域的重要学校，这门课程的难度适中，课程主页上有丰富的资源，推荐大家查看。
CS224N: 带深度学习的自然语言处理 - 斯坦福大学
- 这门课由Christopher Manning在斯坦福大学教授多年，是一门非常经典的课程。课程前半部分介绍了NLP的基础知识，后半部分则涉及到大型语言模型。
语音和语言处理 - Dan Jurafsky 和 James H. Martin
- 这是最经典的NLP教材。原计划是在大约三到四年前完成，但由于NLP领域近几年的快速发展，作者决定不再设定截稿日期，并持续进行更新。
COS 597G (2022年秋季): 理解大型语言模型 - 普林斯顿大学
- 这是Danqi Chen教授的课程，难度较高。主要教材是PPT和相关论文，适合想要深入研究LLM（大型语言模型）某个方向的学生。

WayToAGI
- WaytoAGI.com 是最全面的中文AIGC资源知识库，包括最新AI动态、提示词、学习指南等，长期保持活跃更新。
Awesome Tool Learning
- Awesome Tool Learning 提供丰富的关于工具学习的资源，包括论文、框架和应用程序。
Awesome Domain LLM
- 这个GitHub仓库是一个汇集和整理了自ChatGPT等大语言模型出现后，各种垂直领域开源模型、数据集和评测基准的列表，同时鼓励大家为其贡献未收录的资源。