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इन रोमांचक व्याख्यानों से सीखकर डीप लर्निंग, सुदृढीकरण लर्निंग, मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विजन और NLP में डूब जाएं!!

MidJourney AI के साथ उपयोग किए जा सकने वाले स्टाइल्स और कीवर्ड्स का एक संदर्भ। इसमें रिज़ॉल्यूशन तुलना, इमेज वेट्स और बहुत कुछ दिखाने वाले पेज भी शामिल हैं

सेल्फ-कंटेन कंप्यूटर विजन क्षमताओं के साथ एप्लिकेशन और सिस्टम बनाने के लिए डेवलपर्स को सशक्त बनाने के लिए बनाई गई एक Python लाइब्रेरी

(CGCSTCD'2017) अनियंत्रित स्थितियों में चीनी लाइसेंस प्लेटों की पहचान के लिए एक आसान, लचीला और सटीक प्रोजेक्ट।

यहाँ आप सभी Quantum Machine learning की बुनियादी बातें, एल्गोरिदम, अध्ययन सामग्री, प्रोजेक्ट और वेब पर मौजूद प्रोजेक्ट्स के विवरण प्राप्त कर सकते हैं

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तीन अलग-अलग परिदृश्यों में निरंतर सीखने (continual learning) के विभिन्न तरीकों (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) का PyTorch कार्यान्वयन।

स्टार्स की संख्या के आधार पर सॉर्ट किए गए शीर्ष 200 डीप लर्निंग Github रिपॉजिटरी।

एक 2D Unity सिमुलेशन जिसमें कारें विभिन्न पाठ्यक्रमों के माध्यम से खुद को नेविगेट करना सीखती हैं। कारों को फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क द्वारा चलाया जाता है। नेटवर्क के वजन को संशोधित जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को विजुलाइज करने के लिए आरेख

NeuPy, न्यूरल नेटवर्क को प्रोटोटाइप और बिल्ड करने के लिए Tensorflow पर आधारित एक पायथन लाइब्रेरी है।

मशीन लर्निंग गाइड। मशीन लर्निंग टूल्स, लाइब्रेरीज़, फ्रेमवर्क्स, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और ट्रेनिंग मॉडल्स के बारे में विस्तार से जानें।

C++ के लिए फास्ट डीप लर्निंग लाइब्रेरी (DLL) (ANNs, CNNs, RBMs, DBNs...)

न्यूरो-जैविक आर्किटेक्चर की नकल करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक एनालॉग सर्किट वाले बड़े पैमाने पर एकीकरण (VLSI) सिस्टम बनाने की न्यूरोमॉर्फिक इंजीनियरिंग प्रक्रिया के बारे में जानें।

🕵️‍♂️ डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन की गई लाइब्रेरी जो एक स्वच्छ, प्रभावी और Go-idiomatic दृष्टिकोण के माध्यम से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और अन्य जेनरेटिव AI की क्षमता का पता लगाने के इच्छुक हैं।