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FAIR Sequence Modeling Toolkit 2

Biblioteca avançada de computação evolutiva construída diretamente sobre o PyTorch, criada na NNAISENSE.

OpenSTL: Um benchmark abrangente de aprendizado preditivo espaço-temporal

Melhores roadmaps de Ciência de Dados, Análise de Dados, IA e SDE. Este repositório é atualizado continuamente com base nas principais vagas de emprego no LinkedIn e Indeed no domínio de ciência de dados e IA.

Uma lista curada de datasets de jogos e ferramentas para inteligência artificial em jogos.

[ICLR 2026] LightMem: Geração aumentada por memória leve e eficiente

Usando inteligência artificial e algoritmos genéticos para escrever programas automaticamente. Tutorial: http://www.primaryobjects.com/cms/article149

Um jogo 2D de exploração e mineração espacial feito com Godot e nosso framework de IA.

Implementação do TabTransformer, rede de atenção para dados tabulares, em Pytorch

[CVPR 2024 & TPAMI 2025] UniRepLKNet

CLI oficial para muapi.ai — gere imagens, vídeos e áudio a partir do terminal. Servidor MCP, 14 modelos de IA, instalável via npm e pip.

Notas e soluções de exercícios da Parte I do livro: "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" de Aurelien Geron

Guia essencial para acompanhar IA/ML/DL/CV

Implementação pura em PyTorch do artigo da NVIDIA sobre Treinamento Instantâneo de Primitivas Gráficas Neurais: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

Um hub completo e estruturado para aprender Inteligência Artificial — cobrindo IA, Machine Learning, Deep Learning e Ciência de Dados com livros, roteiros e recursos selecionados do nível iniciante ao avançado.

Repositório complementar para GANs in Action: Deep learning com Redes Adversárias Generativas

Uma coleção de notebooks para Processamento de Linguagem Natural da NLP Town

[ACL 2023] Raciocínio com Prompting de Modelos de Linguagem: Um Levantamento

Um ambiente de benchmark para desempenho humano-IA totalmente cooperativo.

Busca semântica de fotos para a linha de comando

Todas as folhas de dicas de Stanford: Inteligência Artificial, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Probabilidades, Estatística, Álgebra e Cálculo.

Construa agentes de IA a partir dos princípios fundamentais usando um LLM local - sem frameworks, sem APIs em nuvem, sem raciocínio oculto.

O CodeProject.AI Server é um serviço independente que desenvolvedores de software podem incluir e distribuir com suas aplicações para aprimorá-las com o poder da IA.

Este repositório é uma coleção de diferentes ferramentas de hacking ético e malwares para testes de penetração e fins de pesquisa, escritos em python, ruby, rust, c++, go e c.

Livro de Machine Learning Q e AI

Conjuntos de dados de áudio de IA (AI-ADS) 🎵, incluindo fala, música e efeitos sonoros, que podem fornecer dados de treinamento para IA generativa, AIGC, treinamento de modelos de IA, desenvolvimento de ferramentas de áudio inteligentes e aplicações de áudio.

Plano de compartilhamento de cursos da Universidade de Tianjin

Universidade de Código Aberto de Machine Learning

Dados processados/limpos para o Paper Copilot.

OpenEMMA, uma 'reprodução' de código aberto licenciada de forma branda do modelo EMMA da Waymo.