neural-network

Un cadre open source d'apprentissage automatique pour tous

Tenseurs et réseaux de neurones dynamiques en Python avec une forte accélération GPU

Qdrant - Base de données vectorielle et moteur de recherche vectorielle haute performance à grande échelle pour la nouvelle génération d'IA. Également disponible dans le cloud https://cloud.qdrant.io/

Traitement du langage naturel (NLP) de qualité industrielle en Python.

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

Feuille de route pour devenir un expert en intelligence artificielle en 2022.

Une liste organisée de tutoriels, projets et communautés sur le Deep Learning.

⛔️ DÉPRÉCIÉ – Voir https://github.com/ageron/handson-ml3 ou handson-mlp à la place.

PArallel Distributed Deep LEarning : Framework de machine learning issu de la pratique industrielle (cadre principal de PaddlePaddle, entraînement haute performance distribué et sur machine unique, et déploiement multiplateforme pour le deep learning et le machine learning).

ncnn est un framework d'inférence de réseaux de neurones haute performance optimisé pour les plateformes mobiles

Le manuel PyTorch est un livre open-source visant à aider les développeurs et chercheurs à s'initier rapidement au deep learning avec PyTorch, incluant des tutoriels testés et fonctionnels.

Standard ouvert pour l'interopérabilité de l'apprentissage automatique (machine learning).

Une bibliothèque JavaScript accélérée par WebGL pour l'entraînement et le déploiement de modèles de ML.

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

Primitives graphiques neuronales instantanées : NeRF ultra-rapide et plus encore.

Une liste exhaustive de contenus liés à PyTorch sur GitHub, tels que différents modèles, implémentations, bibliothèques auxiliaires, tutoriels, etc.

Modélisation de sujets pour les humains

Une liste organisée de cours, livres, conférences vidéo et articles sur l'intelligence artificielle (IA).

Burn est une bibliothèque de tenseurs et un framework de Deep Learning de nouvelle génération qui ne fait aucun compromis sur la flexibilité, l'efficacité et la portabilité.

🤖 Réseaux de neurones accélérés par GPU en JavaScript pour les navigateurs et Node.js

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

Dépôt de code et ressources d'information pour le livre Python Machine Learning (1ère édition).

Une référence contenant des styles et des mots-clés utilisables avec l'IA MidJourney. Inclut également des pages de comparaison de résolution, de poids d'image, et bien plus encore.

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

🐍 Bibliothèque de vision par ordinateur géométrique pour l'IA spatiale

Traduction de manga/image, traduction en un clic du texte dans divers types d'images https://cotrans.touhou.ai/ (ne fonctionne plus)

Bibliothèque de deep learning proposant une API de haut niveau pour TensorFlow.

OneFlow est un framework de deep learning conçu pour être convivial, évolutif et efficace.

BertViz : visualiser l'attention dans les modèles Transformer.

Contient des solutions et des notes pour la spécialisation Machine Learning de l'Université de Stanford et Deeplearning.ai - Coursera (2022) par le professeur Andrew NG.