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Recursos, prática e pesquisa em Machine Learning e IA Agentic

A 3ª edição do curso fast.ai.

Torchreid: Reidentificação de pessoas por deep learning em PyTorch.

Acredito que vocês, estudantes de pós-graduação e candidatos a emprego para quem o livro é destinado, se beneficiarão da leitura; no entanto, espero que até os pesquisadores mais experientes o achem fascinante.

Um framework de código aberto para Prompt-Learning.

Toolkit de visualização para Deep Learning

Redes Convolucionais Densamente Conectadas, no CVPR 2017 (Prêmio de Melhor Artigo).

Um framework de deep learning agnóstico de motor em Java

Uma linguagem de programação probabilística em TensorFlow. Modelos generativos profundos, inferência variacional.

🌟100+ Mapas conceituais originais de LLM / RL 📚, contribuição do autor de "Algoritmos de Grandes Modelos"!💥 (100+ Mapas de Algoritmos LLM/RL)

MegEngine é um framework de deep learning rápido, escalável, fácil de usar e com suporte a diferenciação automática

Biblioteca de alto nível para auxiliar no treinamento e avaliação de redes neurais em PyTorch de forma flexível e transparente.

Prática em cifar100 (ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext, ShuffleNet, ShuffleNetv2, MobileNet, MobileNetv2, SqueezeNet, NasNet, Residual Attention Network, SENet, WideResNet)

Conhecimento, código e ideias para competições de mineração de dados, visão computacional, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação.

Caixa de ferramentas do OpenMMLab para detecção, reconhecimento e compreensão de texto

Uma coleção de cheatsheets, livros, perguntas e portfólio para preparação de entrevistas em DS/ML

Relax! Flux é a biblioteca de ML que não te deixa tenso

LightGlue: Correspondência de recursos locais na velocidade da luz (ICCV 2023)

Guia de Engenharia de Prompt, IA Generativa e LLM do Learn Prompting | Junte-se ao nosso Discord para a maior comunidade de aprendizado de Engenharia de Prompt.

Implementação em JAX do modelo Whisper da OpenAI para aceleração de até 70x em TPU.

Stack de software do Google DeepMind para simulação baseada em física e ambientes de Aprendizado por Reforço, utilizando MuJoCo

Um guia para construir sistemas práticos de deep learning em nível de produção para aplicações no mundo real.

Lista curada de recursos de Python para ciência de dados.

Motor de inferência rápida para modelos Transformer.

TNN: desenvolvido pelo Tencent Youtu Lab e Guangying Lab, um framework unificado de inferência de deep learning para celular, desktop e servidor. O TNN se destaca por vários recursos excelentes, incluindo capacidade multiplataforma, alto desempenho, compressão de modelo e poda de código. Com base no ncnn e Rapidnet, o TNN fortalece ainda mais o suporte e a otimização de desempenho para dispositivos móveis.

Supressão de ruído usando filtragem profunda.

🤗 AutoTrain Advanced

Implementação plug-and-play de Tree of Thoughts: Resolução deliberada de problemas com Large Language Models que eleva o raciocínio do modelo em pelo menos 70%

[ECCV 2022] Implementação oficial do BEVFormer, uma estrutura baseada apenas em câmera para percepção em direção autônoma, como detecção de objetos 3D e segmentação de mapas semânticos.

Grandes Modelos de Linguagem, autores: Zhao Xin, Li Junyi, Zhou Kun, Tang Tianyi, Wen Jirong