# AI-Showcase

**Repository Path**: coderwillyan/ai-showcase

## Basic Information

- **Project Name**: AI-Showcase
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-09
- **Last Updated**: 2026-01-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 📖 项目名称

**AI Showcase：从机器学习到大模型应用**


### 🎯 项目简介

本项目是一个系统性的AI学习与实践资源库，内容涵盖从**机器学习基础**到**深度学习核心应用**，再到**大模型前沿技术**的全栈知识体系。项目通过理论讲解与代码实践相结合的方式，旨在为AI学习者提供一个结构清晰、即学即用的“一站式”学习路径。

### 🗂️ 项目结构

```
ai-showcase/
├─ 0.一页纸速通AI原理/           # AI核心概念速览
├─ 1.机器学习/                   # 机器学习基础理论与项目
├─ 2.1深度学习-图像分类/         # 包含LeNet-5, ResNet等经典模型
├─ 2.2深度学习-目标检测/         
├─ 2.3深度学习-情感分析/         
├─ 3.1大模型-部署/              # 大模型部署实践
├─ 3.2大模型-微调/              # 大模型微调技术
├─ 3.3大模型-RAG/               # 检索增强生成
└─ 3.4大模型-Agent/             # 智能体开发，包含MCP演示案例
```

*注：此树状结构清晰地展示了从基础到进阶的学习路线。*

### ✨ 项目特点

- **系统化路径**：按照认知规律，精心设计学习顺序，避免知识碎片化。
- **理论与实践结合**：每个模块均包含理论说明与可运行的代码示例（Jupyter Notebook格式）。
- **前沿技术覆盖**：不仅涵盖经典算法，还深入探讨大模型部署、微调、RAG、Agent等热门领域。
- **即学即用**：代码结构清晰，注释完整，方便学习者快速上手和二次开发。



### 📚 学习指南

建议按照以下顺序进行学习：

1. **`0.一页纸速通AI原理`**：建立宏观概念。
2. **`1.机器学习`**：打下坚实的算法基础。
3. **`2.1 ~ 2.3 深度学习`**：深入计算机视觉和自然语言处理领域。
4. **`3.1 ~ 3.4 大模型`**：进阶学习当前最热门的大语言模型技术。