Основные ресурсы нейронных сетей для начинающих и энтузиастов

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

Самый классный ресурс, чтобы понять, а стоит ли вообще заниматься нейронными сетями и поиграть в разработчика MLU-Explain от Amazon. Сам ресурс и видео.

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.

P.S. Написал немного статей о разработке и нейронных сетях, в своем блоге на TenChat. Там вы сможете найти больше информации. Всем хорошего дня!