Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — это интерактивная среда для работы с кодом, данными и визуализациями в одном документе. Идеален для анализа данных, исследований и быстрого прототипирования, потому что позволяет сразу видеть результат выполнения ячеек с кодом. Чаще всего используется в Data Science и машинном обучении, когда нужно наглядно показать ход анализа.
Как перестать изобретать велосипед при создании ИИ-агентов
Огромная коллекция практических туториалов и готового кода для разработки ИИ-агентов: от систем памяти и планирования до многоагентных систем на LangG...
MLOps Zoomcamp Бесплатный билет в мир production-ready Machine Learning
Устали от моделей, которые живут и умирают в Jupyter ноутбуках? MLOps Zoomcamp — это бесплатный и практический курс на GitHub, который научит вас выво...
Как запустить нейросеть на любом железе без боли и страданий
Обзор легендарного репозитория ONNX Model Zoo: огромная коллекция предобученных нейросетей в универсальном формате для запуска на любом устройстве.
LLM-Graph-Builder - Как превратить информационный хаос в стройный граф знаний
Превратите терабайты неструктурированных данных – от PDF до видео с YouTube – в интерактивные графы знаний Neo4j с помощью LLM и LangChain. Узнайте, к...
Рецепты для AI от Amazon готовим нейросети с `amazon-nova-samples`
Заглянем в «поваренную книгу» от AWS. Репозиторий amazon-nova-samples — это сборник готовых рецептов для работы с AI-моделями через Amazon Bedrock. От...
Silero Models мощные инструменты для работы с голосом без головной боли
Silero Models — это коллекция предобученных моделей для распознавания и синтеза речи, которые сочетают в себе качество корпоративного уровня с простот...
Готовые рецепты для нейросетей Gemma: код, картинки и данные
Обзор репозитория Gemma Cookbook от Google: как использовать открытые нейросети для генерации кода, анализа медицинских данных и работы с изображениям...
LangChain: ваш конструктор для приложений с искусственным интеллектом
LangChain — это фреймворк для создания приложений на основе языковых моделей, который упрощает интеграцию различных компонентов и позволяет разработчи...
MongoDB и GenAI — От Идеи до Реализации с GenAI-Showcase
Ищете практические примеры для создания GenAI-приложений? Репозиторий GenAI-Showcase от MongoDB — это кладезь готовых решений, демонстрирующих, как ба...
Откройте для себя сокровищницу Google Research: код, идеи и вдохновение для AI-проектов
Погрузитесь в мир передовых исследований Google: открытый код, датасеты и прототипы в области AI и машинного обучения. Идеально для разработчиков и уч...
Ваш AI-агент готов к продакшену? Разбираем Amazon Bedrock AgentCore
Надоело, что AI-агенты хорошо работают только на вашем ноутбуке? Amazon Bedrock AgentCore от AWS Labs обещает решить проблемы с масштабированием, безо...
Python-100-Days: Как стать мастером Python за 100 дней
Python-100-Days — это интенсивный курс, который поможет вам освоить Python от основ до продвинутых тем всего за 100 дней. Идеально подходит для новичк...
Jupyter Notebook: ваш цифровой лабораторный журнал для кода и анализа данных
Погружаемся в мир Jupyter Notebook — инструмент, изменивший подход к интерактивным вычислениям и анализу данных
Inpaint Anything Магия редактирования изображений одним кликом
Inpaint Anything – это мощный инструмент для редактирования изображений, видео и 3D-сцен с использованием AI. Узнайте, как одним кликом удалять, замен...
OpenAI Cookbook — готовые рецепты для работы с ИИ от создателей ChatGPT
Открытая кулинарная книга для разработчиков, работающих с OpenAI API — коллекция готовых рецептов и примеров кода для быстрого старта
Как нейросети учатся понимать язык жизни - разбираем проект ESM от Biohub
Обзор экосистемы ESM от Biohub: как современные языковые модели и диффузионные архитектуры помогают предсказывать структуру белков и проектировать нов...
Digital Forensics Lab Станьте цифровым детективом с открытым кодом
Погрузитесь в мир цифровой криминалистики с интерактивными лабораториями на Kali Linux. Изучайте реальные кейсы, от взломов до расследований IoT-устро...
SHAP: Заглядываем под капот машинного обучения и понимаем, почему модель приняла такое решение
Раскройте тайны ваших моделей машинного обучения! SHAP позволяет понять, почему модель приняла то или иное решение, визуализируя вклад каждой фичи. От...
Как перестать изобретать велосипед в машинном обучении с помощью Vertex AI Samples
Разбираем огромный репозиторий с примерами кода для Vertex AI: от обучения моделей до работы с Gemini и создания ИИ-агентов. Практическое руководство...
MuJoCo Playground: Тренируем роботов в симуляции со скоростью света
Обзор MuJoCo Playground от Google DeepMind — набора GPU-ускоренных сред для обучения роботов. Разбираемся, как он помогает в исследованиях и переходе...
LLM Universe: Ваш проводник в мир разработки приложений на больших языковых моделях
Устали от разрозненных туториалов по LLM? LLM Universe — это практический курс для новичков, который проведет вас от основ до создания собственного ас...
Как внедрять Dynamics 365 и не изобретать велосипед
Обзор официального репозитория Microsoft с лучшими практиками, скриптами и инструментами для внедрения Dynamics 365. Узнайте, как ускорить разработку...