deep-learning

Đây là ghi chú viết tay khóa học Coursera của Andrew Ng.

Thư viện Python dành cho học tập tự giám sát trên hình ảnh.

DeepVariant là một chu trình phân tích sử dụng mạng nơ-ron sâu để gọi các biến thể di truyền từ dữ liệu giải trình tự DNA thế hệ mới.

Hướng dẫn nhập môn PyTorch, đọc trực tuyến tại: https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

Danh sách tài liệu nghiên cứu và tập dữ liệu về phát hiện bất thường/lỗi hình ảnh công nghiệp (đang cập nhật).

Các hướng dẫn và tài nguyên được tuyển chọn cho Large Language Models, Text2SQL, Text2DSL, Text2API, Text2Vis và nhiều hơn nữa.

Hạ tầng AI / Điều phối AI / Mặt phẳng điều khiển AI

Mang các mô hình stable diffusion lên trình duyệt web. Mọi thứ chạy bên trong trình duyệt mà không cần hỗ trợ từ máy chủ.

Các notebook của khóa học fast.ai

🧠💬 Các bài viết tôi đã viết về học máy, được lưu trữ từ MachineCurve.com.

Bộ sưu tập các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để xây dựng câu chuyện và mô hình.

Các ví dụ Học tăng cường tối giản và rõ ràng

🔥 Mã nguồn TensorFlow cho báo cáo kỹ thuật: "YOLOv3: An Incremental Improvement"

một nền tảng học sâu phân tán

[CVPR 2022] Mô hình chuyển động Thin-Plate Spline dành cho hoạt ảnh hình ảnh.

Thư viện nhận diện khuôn mặt hiệu năng cao trên PaddlePaddle & PyTorch

Có lẽ là danh sách được tuyển chọn tốt nhất về phần mềm khoa học dữ liệu bằng Python.

Các bài báo kinh điển và tài nguyên về hệ thống gợi ý

Nhanh chóng làm quen với lý thuyết AI và thực hành ứng dụng: kiến thức cơ bản, Transformer, NLP, ML, DL, các cuộc thi. Bao gồm nhiều chú thích và bộ dữ liệu, nỗ lực giúp mọi người đều có thể hiểu và tái hiện được.

Công cụ trực tuyến miễn phí dùng để gán nhãn ảnh. https://makesense.ai

Tạo dữ liệu tổng hợp cho dữ liệu dạng bảng

[CVPR19/TPAMI23] SiamMask: Khung công tác hỗ trợ theo dõi và phân đoạn đối tượng trực tuyến tốc độ cao

🛠 IDE nền tảng web tất cả trong một chuyên dụng cho machine learning và data science.

Khóa học Machine Learning mở

Tích hợp liền mạch LLM vào scikit-learn.

Bộ công cụ khôi phục ảnh (PyTorch). Mã nguồn huấn luyện và kiểm thử cho DPIR, USRNet, DnCNN, FFDNet, SRMD, DPSR, BSRGAN, SwinIR

Một thư viện tăng tốc các mô hình Transformer trên GPU NVIDIA, bao gồm sử dụng độ chính xác dấu phẩy động 8-bit và 4-bit (FP8 và FP4) trên GPU Hopper, Ada và Blackwell, nhằm cung cấp hiệu suất tốt hơn với mức sử dụng bộ nhớ thấp hơn trong cả quá trình huấn luyện và suy luận.

:earth_americas: Hướng dẫn học máy (chủ yếu bằng Python3)

Dự án tốt cho tuyển dụng trường, thu đông, xuân và thực tập! Hướng dẫn bạn tự tay triển khai thư viện suy luận deep learning hiệu suất cao từ con số không, hỗ trợ suy luận các mô hình lớn như llama2, Unet, Yolov5, Resnet, v.v.

min(DALL·E) là một bản port nhanh, tối giản của DALL·E Mini sang PyTorch