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12 semanas, 24 lições, IA para todos!

AiLearning: Análise de dados + Machine Learning prático + Álgebra Linear + PyTorch + NLTK + TF2

Tutorial de Deep Learning de Hung-yi Lee (recomendado pelo professor Hung-yi Lee, Apple Book), link para download em PDF: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

RWKV (pronuncia-se RwaKuv) é uma RNN com excelente desempenho em LLM, que também pode ser treinada diretamente como um transformer GPT (paralelizável). Estamos na versão RWKV-7 "Goose". Ele combina o melhor de RNN e transformer: ótimo desempenho, tempo linear, espaço constante (sem kv-cache), treinamento rápido, comprimento de contexto infinito e sentence embedding gratuito.

ChatRWKV é como o ChatGPT, mas alimentado pelo modelo de linguagem RWKV (100% RNN) e é de código aberto.

Código para o Tensorflow Machine Learning Cookbook

Deep Learning para séries temporais, Machine Learning, Python, Pytorch, fastai | Biblioteca de Deep Learning de última geração para séries temporais e sequências em Pytorch / fastai.

Rede neural recorrente para redução de ruído em áudio

Tutoriais sobre a implementação de alguns modelos sequence-to-sequence (seq2seq) com PyTorch e TorchText.

Um software de aprendizado de máquina para extrair informações de documentos acadêmicos

Tutoriais para começar com PyTorch e TorchText para análise de sentimento.

Classificação de texto em chinês com CNN-RNN, baseada no TensorFlow

Curso introdutório, avançado e especializado de Deep Learning, casos acadêmicos, casos de prática industrial, enciclopédia de conhecimento de Deep Learning e banco de questões de entrevistas. O curso, o caso e o conhecimento de Deep Learning e IA

Robô de poesia chinesa clássica, baseado na API do tensorflow 1.10, em manutenção e atualização ativa.

Este repositório contém uma lista de leitura de artigos sobre previsão de séries temporais (TSF) e previsão espaço-temporal (STF). Esses artigos são categorizados principalmente de acordo com o tipo de modelo.

Geração de jazz impulsionada por deep learning usando Keras e Theano!

Repositório oficial do xLSTM.

Uma lista curada dos melhores recursos de Inteligência Artificial

Versão aprimorada de reconhecimento de fórmulas matemáticas: fórmulas manuscritas e impressas em chinês e inglês, com suporte a dedução de símbolos básicos (estrutura de dados baseada em árvore de sintaxe abstrata LaTeX).

Um framework para usar LSTMs na detecção de anomalias em dados de séries temporais multivariadas. Inclui dados de anomalias de espaçonaves e experimentos das missões Mars Science Laboratory e SMAP.

Diagramas para visualizar arquiteturas de redes neurais

Uma biblioteca de Deep Learning para classificação de tarefas (sinais) de EEG, baseada em TensorFlow.

Tutorial completo do algoritmo de NLP para LLM, endereço de leitura online: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Bolt é uma biblioteca de deep learning com alto desempenho e flexibilidade heterogênea.

Lista de design molecular e de materiais usando Generative AI e Deep Learning

Uma coleção de métodos de detecção de anomalias (baseados em iid/ponto, grafos e séries temporais), incluindo aprendizado ativo para detecção/descoberta de anomalias, mineração de regras bayesianas, descrição para diversidade/explicação/interpretabilidade. Análise de incorporação de feedback de rótulos com detectores baseados em ensembles e árvores. Inclui ataques adversariais com Graph Convolutional Network.

Previsão de carga de energia elétrica de Deli usando modelos ARIMA, RNN, LSTM e GRU

Classifique a descrição de crimes de San Francisco do Kaggle em 39 classes. Construa o modelo com CNN, RNN (GRU e LSTM) e Word Embeddings no Tensorflow.