README_ru.md

Разработка нейронных сетей: бесплатные образовательные материалы и проекты с открытым исходным кодом

Собрал все в одном месте! Выбор образовательных материалов в области нейронных сетей, а также различные проекты с открытым исходным кодом с нейронными сетями, которые могут быть полезны для разработки сервисов!

Образовательные материалы

Основы Нейронных Сетей

• Игра на введение в Нейронные Сети
• Введение в Нейронные Сети
• Простое введение в Глубокое Обучение
• Понимание Нейронных Сетей
• Основы Глубокого Обучения

Библиотеки Машинного Обучения

• Руководство для Начинающих по TensorFlow
• Обучение PyTorch для Начинающих
• Официальная Документация Keras
• scikit-learn: Машинное Обучение на Python
• Fastai: Практическое Глубокое Обучение для Разработчиков

Архитектуры Нейронных Сетей

• Понимание Перцептронов
• Введение в Сверточные Нейронные Сети (CNN)
• Исследование Рекуррентных Нейронных Сетей (RNN)
• Глубокое Погружение в Сети Долгой Краткосрочной Памяти (LSTM)
• Введение в Сети с Управляемой Краткосрочной Памятью (GRU)

Фреймворки Глубокого Обучения

• Погружение в TensorFlow 2.0
• Практическое Глубокое Обучение с PyTorch
• Построение Нейронных Сетей с Keras
• Книга По Глубокому Обучению на MXNet

Функции Активации и Оптимизация

• Функции Активации в Нейронных Сетях
• Оптимизация Нейронных Сетей: Обзор
• Градиентный Спуск и Обратное Распространение
• Исследование Оптимизатора Adam
• Техники Регуляризации для Нейронных Сетей

Функции Потерь и Оценка

• Общие Функции Потерь в Нейронных Сетях
• Оценка Производительности Модели: Точность, Полнота, Воспоминание
• Объяснение ROC-Кривых и Площади Под Кривой (AUC)
• Перекрестная Валидация для Оценки Модели

Подготовка Данных для Нейронных Сетей

• Нормализация и Стандартизация Данных
• Обработка Категориальных Данных в Нейронных Сетях
• Техники Аугментации Данных
• Работа с Несбалансированными Наборами Данных

Советы по Обучению Нейронных Сетей

• Стратегии Обучения Моделей Глубокого Обучения
• Графики Темпа Обучения и Адаптивного Темпа Обучения
• Раннее Прекращение Обучения и Контроль за Моделью
• Проблемы Взрывающихся и Исчезающих Градиентов: Решения

Продвинутые Темы в Нейронных Сетях

• Введение в Генеративно-Состязательные Сети (GANs)
• Перенос Обучения и Тонкая Настройка
• Исследование Передачи Стиля в Нейронных Сетях
• Введение в Автоэнкодеры

Ресурсы для Подготовки к Интервью

• Общие Вопросы на Интервью о Нейронных Сетях
• Руководство по Подготовке к Интервью по Глубокому Обучению

Онлайн Курсы и Уроки

• CS231n: Сверточные Нейронные Сети Стэнфордского Университета
• Специализация по Глубокому Обучению на Coursera
• Практическое Глубокое Обучение для Разработчиков Fast.ai
• Введение в Глубокое Обучение с PyTorch

YouTube Каналы по Нейронным Сетям

• MLU-Explain
• 3Blue1Brown: Визуализации Нейронных Сетей
• Sentdex: Практические Уроки по Нейронным Сетям
• deeplizard: Простое Объяснение Глубокого Обучения
• Tech with Tim: Демонстрации Кодирования Нейронных Сетей

Практика и Задачи

• Kaggle: Соревнования по Машинному Обучению
• LeetCode для Машинного Обучения
• Codeforces Машинные Обучение Задачи

Помните, изучение нейронных сетей требует времени и практики. Оставайтесь любопытными и продолжайте исследовать захватывающий мир глубокого обучения! 🚀🤖

Проекты с открытым исходным кодом

Cписок проектов с открытым исходным кодом на GitHub, охватывающих разнообразные нейронные сети, включая GANs для музыки, изображений, генерации дипфейков, рекомендательных систем, языковых моделей и многое другое:

Текстовые и Языковые Модели

• Llama2 от Meta: Третья версия Generative Pre-trained Transformer, способная выполнять различные языковые задачи.
• GPT-3 от OpenAI: Третья версия Generative Pre-trained Transformer, способная выполнять различные языковые задачи.
• transformers от Hugging Face: Библиотека для передовых задач обработки естественного языка, включая предварительно обученные модели, такие как BERT, GPT-2 и другие.

Генерация и Манипуляция Изображений:

• Stable Diffusion: Латентная модель текст-изображение диффузии.
• CycleGAN от Jun-Yan Zhu: Несопоставленное преобразование изображений с использованием циклически согласованных адверсарных сетей.
• BigGAN от Google Research: Масштабируемая GAN для высококачественной синтеза изображений.
• StyleGAN2 от NVlabs: Улучшенная версия StyleGAN для высококачественной синтеза изображений.

Генерация Музыки и Обработка Аудио:

• Audiocraft от Google Research: Библиотека для обработки и генерации аудио с использованием глубокого обучения.
• Magenta от Google Research: Исследовательский проект по созданию музыки и искусства с использованием машинного обучения.
• DDSP от Google Magenta: Библиотека дифференцируемой обработки цифрового сигнала для синтеза и обработки аудио.

Рекомендательные Системы:

• LightFM: Гибридные рекомендательные алгоритмы на Python.
• Surprise: Python scikit для создания и анализа рекомендательных систем.

GANs для Генерации Дипфейков:

• Wunjo AI: Проект с открытым исходным кодом для создания анимации дипфейков без ограничений.
• DeepFaceLab: Инструмент для создания дипфейков и замены лиц с использованием GANs.
• FSGAN от NVIDIA: Few-shot Unsupervised Image-to-Image Translation для генерации дипфейков.

Медицинское Изображение:

• fastai Medical Imaging: Набор инструментов для анализа медицинских изображений на базе fastai.
• TensorFlow Medical Imaging: Модели на базе TensorFlow для задач медицинского изображения.

Робототехника и Обучение с Подкреплением:

• Robosuite: Симулятор для обучения и управления роботами.
• OpenAI Gym: Набор инструментов для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.

Анализ и Обработка Видео:

• DeOldify: Проект на базе глубокого обучения для окрашивания и восстановления старых изображений.
• Image Inpainting: Основанный на глубоком обучении метод заполнения пробелов в изображениях для редактирования и восстановления видео.

Передача Стиля и Генерация Искусства:

• Fast Style Transfer: Реализация методов быстрой передачи стиля на базе TensorFlow.
• Neural Style: Реализация метода передачи стиля на базе Torch.

Эти проекты охватывают широкий спектр приложений нейронных сетей и могут служить ценными ресурсами для обучения и экспериментов. Перед использованием, обязательно ознакомьтесь с документацией и лицензиями проектов.

Cвязаться со мной

Автор: Wladislav Radchenko

Почта: [email protected]

                             

(вернуться наверх)