Маргарита Степаненко пишет:

Универсальные ресурсы AI&ML (файлы уровня «God»)

Если вы хотите глубже погрузиться в мир искусственного интеллекта и машинного обучения, этот список — ваша карта к ресурсам, которые помогут освоить тему от основ до продвинутого уровня. 🚀

🆓 БЕСПЛАТНЫЕ САЙТЫ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ МО

🔹 Polo Club – Основы ИИ с нуля (НАСТОЯТЕЛЬНО РЕКОМЕНДУЕТСЯ) 🔹 Искусственный интеллект вручную – Лучшая книга для понимания архитектур ИИ (НАСТОЯТЕЛЬНО РЕКОМЕНДУЕТСЯ) 🔹 Документация по Hugging Face – Библия для работы с NLP и трансформерами 🔹 МАСТЕРСТВО МО – Сборник мощных ресурсов по машинному обучению 🔹 3Blue1Brown – Глубокое и наглядное понимание математики ИИ 📊 🔹 Официальный сайт TensorFlow – Документация и примеры 🔹 Изучите PyTorch (НАСТОЯТЕЛЬНО РЕКОМЕНДУЕТСЯ) 🔹 freeCodeCamp – Бесконечные бесплатные курсы по ИИ и программированию 🔹 Визуализация линейной алгебры (VISUAL MATH) – Интерактивные объяснения

🔥 Нейронные сети (НС)

🧠 Нейронные сети и глубокое обучение – Классика, объясняющая основы НС 🧠 Fast.ai – Один из лучших курсов по DL 🧠 Курсы ИИ на Thinkific – Мощные материалы по нейросетям

⚡️ Глубокое обучение (DL)

📌 Глубокое обучение – Подстек – Полезные статьи 📌 Глубокое обучение с Python – GitHub – Репозиторий с кодом 📌 Глубокое обучение для компьютерного зрения – YouTube

🏗 Машинное обучение (ML) и фреймворки

📊 Потрясающие визуализации машинного обучения

🏆 Большие языковые модели (LLM)

📝 Практические большие языковые модели 📝 Плейлист YouTube о LLM 📝 Стэнфорд CS229 – Машинное обучение 📝 Понимание LLM с нуля – На пути к Data Science 📝 Учебное пособие LLM – GitHub

🤖 Обучение с подкреплением (RL)

🎓 Научные статьи по RL

🌀 Генеративно-состязательные сети (GAN)

📂 GAN – GitHub

🎯 Университет Cohere LLM

🏆 Лучшее место для изучения RAG 📂 Связующий RAG