deeplearning

Logiciel de Deepfakes pour tous.

AiLearning : Analyse de données, apprentissage automatique pratique, algèbre linéaire, PyTorch, NLTK et TF2.

VoxCPM2 : TTS sans tokenizer pour la génération de parole multilingue, la conception de voix créatives et le clonage vocal réaliste.

Visualiseur pour réseaux de neurones, deep learning et modèles de machine learning.

Apprendre OpenCV : exemples en C++ et Python

Simulateur open source pour véhicules autonomes basé sur Unreal Engine / Unity, développé par Microsoft AI & Research.

Framework d'IA générative évolutif conçu pour les chercheurs et développeurs travaillant sur les grands modèles de langage, le multimodal et l'IA vocale (ASR et TTS).

Tutoriels, articles et autres ressources sur le machine learning et le deep learning.

Suite d'outils pour le déploiement et l'entraînement de modèles de deep learning utilisant la JVM. Les points forts incluent l'importation de modèles pour Keras, TensorFlow et ONNX/PyTorch, une bibliothèque C++ modulaire et légère pour l'exécution de calculs mathématiques, ainsi qu'une bibliothèque Java basée sur ce cœur C++. Inclut également SameDiff : une bibliothèque de type PyTorch/TensorFlow pour l'exécution de deep learning.

Livre sur le Deep Learning du MIT au format PDF (complet et par parties) par Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville.

Mise en avant des meilleurs articles de recherche en ML chaque semaine.

LangGPT : Permettre à chacun de devenir un expert en prompt ! Cadre pionnier pour la conception de prompts structurés et de méta-prompts.

Framework low-code pour construire des LLM personnalisés, des réseaux de neurones et d'autres modèles d'IA.

Projet open source Python « Le chemin de l'auto-apprentissage de la programmation », tutoriel complet : laboratoire IA, vidéos de référence, structures de données, guides d'apprentissage, pratique du machine learning, pratique du deep learning, web scraping, entretiens en grandes entreprises, carrière et partage de ressources.

Guide ChatGPT en chinois, guide de réglage, guide de prompts, guide de développement d'applications et liste de ressources sélectionnées pour booster votre productivité avec ChatGPT.

Liste d'articles de recherche sur la détection d'objets par apprentissage profond.

Tutoriels, devoirs et compétitions pour les cours liés au Deep Learning du MIT.

Supports de cours pour MIT 6.S191 : Introduction au Deep Learning

Une collection de bibliothèques pour optimiser les performances des modèles d'IA

ClearML - CI/CD automatisé pour rationaliser vos charges de travail IA. Gestion d'expériences, gestion de données, pipelines, orchestration, planification et déploiement dans une solution MLOps/LLMOps unique.

Gorgonia est une bibliothèque facilitant l'apprentissage automatique en Go.

T81-558 : Keras - Applications des réseaux de neurones profonds à l'Université Washington de Saint-Louis

Outils pour concevoir ou visualiser l'architecture de réseaux de neurones.

Ce dépôt est une compilation de ressources gratuites pour apprendre la science des données.

Liste organisée de ressources Python pour la science des données.

Tutoriels PyTorch simples, de zéro à tout.

Débogage, surveillance et visualisation pour le Machine Learning et la Data Science en Python

OpenBot utilise des smartphones comme cerveau pour des robots à bas coût. Nous avons conçu un petit véhicule électrique coûtant environ 50 $ servant de corps au robot. Notre pile logicielle pour smartphones Android prend en charge des charges de travail robotiques avancées telles que le suivi de personnes et la navigation autonome en temps réel.

Compteur de flops pour les réseaux de neurones dans le framework pytorch.

Réseau de neurones profond pour extraire des informations intelligentes à partir de documents de facturation.