neural-network

Um framework de Machine Learning de código aberto para todos

Tensores e redes neurais dinâmicas em Python com forte aceleração por GPU

Qdrant - Banco de dados vetorial e mecanismo de busca vetorial de alto desempenho e escala massiva para a próxima geração de IA. Também disponível na nuvem https://cloud.qdrant.io/

💫 Processamento de Linguagem Natural (NLP) de nível industrial em Python

Visualizador para modelos de redes neurais, deep learning e machine learning

Roteiro para se tornar um especialista em Inteligência Artificial em 2022

Uma lista selecionada de tutoriais, projetos e comunidades incríveis sobre Deep Learning.

⛔️ DESCONTINUADO – Veja https://github.com/ageron/handson-ml3 ou handson-mlp em seu lugar.

PArallel Distributed Deep LEarning: Framework de aprendizado de máquina baseado em práticas industriais (Framework principal do PaddlePaddle, para treinamento distribuído/local de alto desempenho e implantação multiplataforma).

ncnn é um framework de inferência de redes neurais de alto desempenho otimizado para plataformas móveis

O pytorch handbook é um livro de código aberto cujo objetivo é ajudar aqueles que desejam usar o PyTorch para desenvolvimento e pesquisa em aprendizado profundo a começarem rapidamente. Todos os tutoriais de PyTorch incluídos foram testados para garantir que funcionem com sucesso.

Padrão aberto para interoperabilidade de aprendizado de máquina

Uma biblioteca JavaScript acelerada por WebGL para treinar e implantar modelos de ML.

Tutoriais, artigos e outros recursos de machine learning e deep learning

Primitivas gráficas neurais instantâneas: NeRF extremamente rápido e mais

Uma lista abrangente de conteúdo relacionado ao PyTorch no GitHub, como diferentes modelos, implementações, bibliotecas auxiliares, tutoriais, etc.

Modelagem de tópicos para humanos

Uma lista curada de cursos, livros, videoaulas e artigos sobre Inteligência Artificial (IA).

Burn é uma biblioteca de tensores e framework de Deep Learning de próxima geração que não compromete a flexibilidade, eficiência e portabilidade.

🤖 Redes neurais aceleradas por GPU em JavaScript para navegadores e Node.js

Livro de Deep Learning do MIT em formato PDF (completo e em partes) por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville.

Repositório de código e recurso de informações do livro "Python Machine Learning (1ª edição)".

Uma referência contendo estilos e palavras-chave que você pode usar com a IA MidJourney. Há também páginas mostrando comparação de resolução, pesos de imagem e muito mais!

Framework low-code para criar LLMs personalizados, redes neurais e outros modelos de IA

🐍 Biblioteca de visão computacional geométrica para IA espacial.

Tradução de mangás/imagens, tradução com um clique de textos dentro de imagens https://cotrans.touhou.ai/ (não está mais funcionando)

Biblioteca de aprendizado profundo com uma API de alto nível para TensorFlow.

OneFlow é um framework de aprendizado profundo projetado para ser fácil de usar, escalável e eficiente.

BertViz: Visualize a atenção em modelos Transformer

Contém soluções e notas para a Especialização em Machine Learning da Stanford University e Deeplearning.ai - Coursera (2022) pelo Prof. Andrew NG