学习界(Learning-Demos)
在Jupyter笔记本和脚本中应用的不同机器学习学习主题
Jupyter+notebook
线性回归 – 储备定价预测(Linear-Regression-for-Stock-Price-Prediction)
利用线性回归进行准确的预测，这款基于jupyter笔记本的探索涵盖了理论，数据集分析和模型实现，从而提供了从概念到结论的整体旅程。
机器学习和深度学习示例(Machine-Learning-and-Deep-Learning-Experiments)
Python和Jupyter笔记本上的ML，DL和AI的实验
介绍(introducaoIA-Microsoft)
repositóriopara colocar arquivos do curso de ia -azure笔记本
Jupyter(jupyter)
一系列有关AI的笔记本，并带有数据样本。
reddit-sarcasm检测(reddit-sarcasm-detection)
一个训练有素的神经网络在Reddit评论中检测讽刺。该项目是在Python中使用Jupyter笔记本在Kit上使用的机器学习算法课程实施的。一切都作为两个人项目一起发展。
CS580-INTRO到人工智能(CS580-Intro-to-Artificial-Intelligence)
包含使用基于图的算法的基于AI的作业的笔记本实现，这些算法通常用于解决基于AI的问题。算法包括BFS，DFS，爬山，差异进化，遗传，背部跟踪。
jupyternotebook-simple-demo(jupyternotebook-simple-demo)
AI/ML客户的Copilot演示包含Jupyterlab笔记本示例
恢复(ResumeParser)
GitHub存储库描述：“使用NLTK的AI简历解析器：使用自然语言工具包（NLTK）和关键字分析来确定基于简历的工作职位的最合适的候选人。”
代理(AgenticAuditing)
第63世界连续审计和报告研讨会（WCARS）的代理审计教程的笔记本。
ML音符(ML-notes)
通用机器学习模型和练习笔记本
OPENCV – 输入检测(opencv-intrusion-detection)
一本Python笔记本，展示了使用OPENCV进行监视视频的入侵检测系统，重点是实时威胁检测和警报通知。
tic-tac-toe(Tic-Tac-Toe)
TIC-TAC-toe存储库主持了一本Jupyter笔记本电脑，旨在探索使用Python玩游戏的各种策略。它包括不同算法的实现，以确定最佳动作，使其成为学习游戏理论和AI中基本和高级编程概念的绝佳资源。
Magnetron.smentover-intelligence-2.0.mincloud.proxia – astral_vision-c-2(magnetron.artificial-intelligence-2.0.mincloud.proxia–ASTRAL_VISION-C-2)
✭Magnetron™✭：这是一本Google Colab/Jupyter笔记本，用于开发Astral Vision Encoxia（C-2），用于使用人工智能2.0™（人工智能2.0™是Magnetron™技术的一部分）。
Trustyai-Binder(trustyai-binder)
基于Java的Trustyai Jupyter笔记本模板
机器学习 – 世界(Machine-Learning-Hello-World)
在客户端图像上应用计算机视觉和神经网络，以预测他们将购买的类别和最佳销售人员。旨在使用木星笔记本电脑改善零售商店的服务和销售。
图像分类器-VGG(Image-Classifier-VGG)
该存储库包含用于使用Pytorch框架和VGG深度学习图像分类算法构建的图像分类器的Python代码和Jupyter笔记本
supper-unsuperv-ai(superv-unsuperv-ai)
笔记本desenvolvido comoavaliaçãodadiviplinajustrictuçãoàinteligência人工。 o Mesmo jenpla partes depré-Procesmento das das d dados e o d desenvolvimento dos algoritmos多层psceptron（MLP），Random Forest，K-Means e agrupamentohierárquico