Hugging Face собрал девять бесплатных материалов по ИИ

Здесь не обзорные лекции, а полноценные программы с теорией, практикой и примерами кода. Все ссылки проверил — они работают.

1. Глубокое обучение с подкреплением Для разработчиков, которые хотят обучать агентов через награды и взаимодействие со средой. Внутри — теория, игровые задачи и практика. https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction

2. Практические рецепты по открытому ИИ Библиотека готовых блокнотов по обучению, доработке и применению открытых моделей. Подойдёт тем, кому нужны конкретные решения, а не теория. https://huggingface.co/learn/cookbook/index

3. Машинное обучение для игр Как создавать умных персонажей, генерировать голоса и графику, запускать модели локально и встраивать ИИ непосредственно в игровой процесс. https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction

4. Компьютерное зрение От основ обработки изображений до современных моделей распознавания и генерации. Подойдёт новичкам, которые хотят последовательно войти в направление. https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome

5. Машинное обучение для трёхмерной графики Для разработчиков и трёхмерных художников. Курс помогает собрать собственный генеративный проект по видео, текстовым материалам и готовому коду. https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction

А в комментариях оставил ещё четыре самых востребованных направления:

— большие языковые модели; — создание ИИ-агентов; — распознавание и генерация речи; — диффузионные модели для изображений и звука.

Там же — кратко, кому подойдёт каждый курс и с чего начинать.