Большая коллекция готовых приложений на LLM: агенты, RAG-системы и навыки для кодинг-агентов. Каждый шаблон можно запустить и разобрать по частям.
Все репозитории
Awesome-списки и обучениеmicrosoft
ML-For-Beginners
Курс по классическому машинному обучению на 12 недель: 26 уроков и 52 теста. Фундамент, без которого сложно понимать современные модели.
Кому подойдёт
Тем, кто начинает с нуля и хочет сначала освоить азы ML.
Как начать
- Сделай форк репозитория и клонируй его
- Открой первый урок и пройди его вместе с ноутбуками
- Проходи по одному уроку и делай тесты после каждого
Шаги взяты из README. Перед запуском сверься с актуальной версией в репозитории.
Звёзды за последние 30 дней
+1 2336 сент. — 6 окт.
Описание автора
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
Ещё в категории «Awesome-списки и обучение»
Бесплатный курс Microsoft из 21 урока: от основ генеративного ИИ и промптов до готовых приложений. К урокам прилагается код.
Код к книге Себастьяна Рашки: по шагам собираешь GPT-подобную модель на PyTorch, затем предобучаешь и дообучаешь её. Лучший способ понять, как LLM устроена изнутри.
Движок для программных анимаций, на котором Грант Сандерсон делает видео 3Blue1Brown, в том числе знаменитые ролики про нейросети. Это не AI-библиотека, а инструмент, которым наглядно объясняют математику и ML.
Дорожная карта по LLM в трёх частях: основы, «учёный» (как строить модели) и «инженер» (как делать приложения). К темам приложены ноутбуки для Colab.
Курс Microsoft из 18 уроков по созданию ИИ-агентов: инструменты, память, планирование, несколько агентов. Примеры кода лежат в папке code_samples.