ai_machinelearning_big_data | Technologies

Telegram-канал ai_machinelearning_big_data - Machinelearning

27349

Самая актуальная информация из мира ML, Нейронных сетей,DI По всем вопросам- @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @pythonl - 🐍 @machinee_learning -chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @machinelearning_ru ml

Subscribe to a channel

Machinelearning

Сегодня на конференции Practical ML Conf Яндекс анонсировал новую версию YandexGPT2 – ее ответы на 67% лучше предыдущей версии. Специалисты дополнили набор данных новыми примерами запросов и синтетическими данными.

Новая версия языковой модели также может писать тексты в нужном стиле, обрабатывать запросы пользователей с множеством условий, предлагать креативные идеи и неплохо шутить

Протестировать YandexGPT2 можно в навыке Алисы “Давай придумаем”

Читать полностью…

Machinelearning

9 сентября Сбер приглашает IT-специалистов поучаствовать в отборе: пройти все интервью, познакомиться с командой и, возможно, даже получить оффер.

Какими задачами занимаются DS-специалисты крупнейшего банка страны? 👇

✔️ Обучают все модели искусственного интеллекта: от классического ML до глубоких нейронных сетей.
✔️ Создают инновационные сервисы от систем принятия решений до компьютерного зрения и обработки естественного языка
✔️ Развивают блочное хранилище на Teradata и DataLake на Hadoop.
✔️ Работают на Python, Spark, SQL, Hadoop, GreenPlum.

За год команда разрабатывает и внедряет более 200 моделей для отделений банка, приложений, колл-центра, банкоматов и так далее, поэтому работа точно будет интересной и разнообразной.

Переходите по ссылке и регистрируйся на One Day Offer, чтобы получить оффер мечты! 💚

Читать полностью…

Machinelearning

🌐 Сервис GigaChat от Сбера имеет большие перспективы как в России, так и в других странах мира

Об этом заявил директор Российской ассоциации электронных коммуникаций (РАЭК) Сергей Гребенников.

По словам эксперта, сегодня с текстом и изображениями работают многие диджитал-специалисты — сервис позволит им повысить скорость работы и вдохновит новые идеи. При этом Гребенников отметил, что сервис, благодаря пользователям, и сам сможет быстрее развиваться.

«Здорово, что инновационные инструменты становятся доступны широкой аудитории: как показывает практика, пользователи помогают компаниям совершенствовать продукты и генерировать новые подходы к их развитию. Это крайне важно в современной гонке технологий. Уверен, что Сбер продолжит и дальше развивать функционал GigaChat, а также создавать новые продукты на основе технологий ИИ», — подчеркнул он.

📌 Источник

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

✅️ Point-Bind & Point-LLM: Aligning 3D with Multi-modality

Point-Bind is a 3D multi-modality model with a joint embedding space among 3D point cloud, image, language, audio, and video.

Point-LLM - это первая мультимодальная большая языковая модель, которая не требует ввода трехмерных объектов и учитывает мультимодальный ввод для генерации🌟

🖥 Github: https://github.com/ziyuguo99/point-bind_point-llm

Demo: http://imagebind-llm.opengvlab.com/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.00615v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/esc-50

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Полезный подкаст о нейросетях в финтехе: применение в кредитном скоринге и других сегментах
 
Вы, конечно, наслышаны о применении нейросетей во многих сферах. А вот о том, как их используют в кредитном скоринге, знают немногие. В подкасте «Деньги любят техно» об этом подробно рассказали Артём Летин (управление моделирования КИБ и СМБ, ВТБ), Евгений Смирнов (лаборатория машинного обучения Альфа-Банка) и Никита Зелинский (центр компетенций Data Science МТС). Эксперты поделились интересными историями из своей практики, потравили байки, дали парочку полезных инсайтов. Давно не встречалось таких живых дискуссий о ML в финансах. Послушать подкаст можно где удобно.

Читать полностью…

Machinelearning

SAM-Med2D

SAM-Med2D, the most comprehensive studies on applying SAM to medical 2D images.

🏆 Самая большая на сегодняшний день база данных по сегментации медицинских изображений (4,6 млн. изображений и 19,7 млн. масок) для обучения моделей.
🏆 Модель файнтюнинга Segment Anything Model (SAM).
🏆 Бенчмарк SAM-Med2D на крупномасштабных наборах данных.

🖥 Github: https://github.com/uni-medical/sam-med2d

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/uni-medical/SAM-Med2D/blob/main/predictor_example.ipynb

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.16184

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sa-1b

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Нейросети хороши в генерации контента и кода, а 3D-принтеры, как оказалось— в генерации зубов.
Делимся статьей о том, как хорошо 3D-печать обосновалась в, казалось бы, далекой от нее нише — стоматологии.
• На что способны 3D-технологии в современной стоматологической практике.
• Как с их помощью врачи тренируются перед операциями
• Как стоматологи проектируют коронки, новый прикус, стоматологические шаблоны и тп
Такие технологии используются не в каждой стоматологии, и уж тем более про такое на часто пишут, а тема интересная.
Статья на Хабре

Читать полностью…

Machinelearning

5 дней практики в Data Science на реальных данных магазина из Великобритании.
1-2 часа в день и самостоятельно создадите модели машинного обучения.

Старт - 4 сентября. Обучаешься под руководством эксперта в своем темпе, в любое удобное время.

5500+ человек из разных стран мира уже приняли участие в данном интенсиве.

15 лет практического опыта у автора интенсива, поэтому полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах.

Обучаем с 2017 года.
Предоставляем готовое окружение - ничего устанавливать и настраивать не нужно.

Количество БЕСПЛАТНЫХ мест ограничено.
Успевайте записаться по ЭТОЙ ссылке.

Подписывайтесь на их телеграм канал, чтобы не пропустить самое интересное из мира Data Science и не только.

Читать полностью…

Machinelearning

☄️Открытый урок по языковым моделям от OTUS

4 сентября в 18:00 мск встречаемся на открытом уроке «Языковые модели: от статистических до ChatGPT» в рамках курса «Natural Language Processing (NLP)» от OTUS.

📣 Кому подходит этот урок:

- Практикующим Data Scientist и IT-специалистам, которые хотят глубже погрузиться в область NLP
- Тем, кто хочет узнать, что делает ChatGPT таким умным
- Людям, освоившим основы машинного обучения, но желающими развиваться в области DS

💪 Результаты урока:

Вы узнаете, что такое языковые модели и как их использовать для решения NLP-задач, а также изучите подходы к обучению больших языковых моделей, таких как ChatGPT.

Это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат обучения и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени 😎!

Пройдите тестирование курса, чтобы зарегистрироваться на урок - https://otus.pw/pnyE/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Читать полностью…

Machinelearning

ИТ + научпоп + музыка = большой ИТ-пикник в Москве 💛

2 сентября Тинькофф, CodeFest и Мельница собирают большой благотворительный ИТ-фестиваль. Встречаемся в Коломенском на максимально летнем вайбе.

В программе: ИТ- и научпоп-лектории, выступления топовых спикеров, воркшопы, интерактивные зоны и вишенка на торте — музыкальные перформансы от Антохи MC, Zoloto, Therr Maitz, The Hatters, «Сироткина», а также секретного хедлайнера. Как думаете, кто им может быть?

Для участия нужно выбрать благотворительный фонд из списка и сделать донат от 1000 рублей. Подробности и регистрация — тут.

Реклама. АО "Тинькофф Банк"

Читать полностью…

Machinelearning

VK проводит онлайн-семинар Adversarial Prompting and Jailbreaking of LLMs, чтобы рассказать о том, какие могут быть опасности при работе с LLM и как защитить решения, основанные на них.

Large Language Models в последнее время стали слишком популярны. И многие строят свои ML-решения поверх таких LLM, но не все знают, что злоумышленники могут делать инъекции через промты и нарушить работу модели или вообще сломать систему. Как этого избежать — узнайте на онлайн-семинаре.

Читать полностью…

Machinelearning

Вы ещё успеваете поступить в онлайн-магистратуру МФТИ «Финансовые технологии и аналитика» 👩‍🎓Ближайшие даты экзаменов — 4 и 19 сентября.

➕Диплом очной магистратуры гособразца по направлению 38.03.05 «Бизнес-информатика».
➕Онлайн-обучение из любой точки мира.
➕Углубленная специализация в сфере финтех-разработки или аналитики.
➕Гранты на запуск своего стартапа в области Data Science/AI/ML до 3 млн ₽.
➕Более 5 проектов в портфолио: реальные задачи от Сбера, ВТБ, Ozon Fintech, Альфа-Банка и других финтех-компаний уже с первого семестра.
➕Возможность совмещать с работой и развивать корпоративный проект в качестве дипломного.
➕Рассрочка под 3% от Сбера и Минобразования. Платёж во время учебы — до 900 ₽ в месяц.

Бесплатный подготовительный курс и запись прошедших консультаций по экзаменам доступны после регистрации. Оставьте заявку, чтобы зарегистрироваться на день открытых дверей и начать готовиться к поступлению: https://netolo.gy/b3oh

Реклама ООО “Нетология” LatgBhfB7

Читать полностью…

Machinelearning

💻 В Москве прошла конференция по кибербезопасности OFFZONE 2023

Как мы уже писали ранее, конференцию провела компания BI.ZONE, партнер Сбера. В мероприятии поучаствовали безопасники, разработчики, исследователи, преподаватели и студенты технических вузов. Всего на ней выступили 108 экспертов, а общее число участников превысило 2500 человек.

О чем говорили на двух треках:

🔸как изменилась отрасль кибербезопасности за последние 10 лет;
🔸основные тренды кибермошенничества в финансовой сфере;
🔸лайфхаки в области mobile DevSecOps;
🔸необычные атаки с применением широко распространенных программ для удаленного управления;
и другое.

Также на площадке работали тематические зоны от специалистов по безопасности финансовых систем и банковской инфраструктуры, экспертов по безопасной разработке и анализу защищенности приложений, CTF.Zone и т.д.

Кроме того, в рамках OFFZONE 2023 прошла презентация об итогах года работы платформы BI.ZONE Bug Bounty. Так, на платформе зарегистрировались 17 компаний и 51 программа по поиску уязвимостей.

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Освойте алгоритмы распознавания и генерации звука за 1,5 месяца

5 сентября стартует практический курс Нетологии — «Распознавание и генерация речи. Диалоговые системы» для тех, кто работает или хочет научиться работать с задачами по распознаванию и генерации звуков. Для обучения нужно знать классические методы машинного обучения, основы работы с нейросетями, NLP.

Курс поможет разобраться в работе со звуком, обработке звуковых сигналов, транскрибации речи в текст. В программе 5 воркшопов, на котором вы реализуете 5 кейсов, один из которых — проект на основе ваших собственных данных. По нему вы получите личную консультацию эксперта из Сбера или JustAI.

Курс ведут практикующие специалисты по ИИ и работе со звуком:
• Илья Шигабеев, основатель сервиса по переозвучке видео Langswap.app
• Артур Сапрыкин, NLP-разработчик, предприниматель, работал над созданием голосового робота, разрабатывал поиск аудио по фрагменту
• Сергей Меньшов, ведущий специалист Nexgn.com, разработчик проектов Whisper и VOSK по распознаванию речи собеседника

Изучить программу курса можно на сайте программы. Старт 5 сентября → https://netolo.gy/b3kh

Реклама. ООО «Нетология» LatgBuQj3

Читать полностью…

Machinelearning

🦙Llama 2 learns to code

The models show state-of-the-art performance in Python, C++, Java, PHP, C#, TypeScript, and Bash.

Мощнейший ИИ-инструмент с открытым исходным кодом, для написания качественного кода Python и не только.

Примеры работы с codellama на скриншотах.

#!pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main acceleratefrom transformers

Hugging face
Github
Docs
Post

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🧑 ReliTalk - Drive any portrait with only a single training video required

Vivid audio-driven portraits from monocular videos.

Новый фреймворк для создания реалистичных, говорящих портретов на основе видео.

🖥 Github: https://github.com/arthur-qiu/ReliTalk

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2309.02434

Demo Video: https://www.youtube.com/watch?v=tS2Tek_72J0

⭐️ Project: http://haonanqiu.com/projects/ReliTalk.html

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🦅 Falcon 180B is here!

In terms of capabilities, Falcon 180B achieves state-of-the-art results across natural language tasks. It tops the leaderboard for (pre-trained) open-access models and rivals proprietary models like PaLM-2.

Falcon 180B устанавливает новый уровень для открытых моделей. Это самая большая открытая языковая модель со 180 миллиардами параметров, которая была обучена на огромном массиве данных TII RefinedWeb, насчитывающем 3,5 триллиона лексем. Это самый продолжительный период предварительного обучения открытой модели на одной эпохе.

🤗 HF: https://huggingface.co/blog/falcon-180b

🖥 Github: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/falcon-180b.md

📕 Demo: https://huggingface.co/spaces/tiiuae/falcon-180b-demo

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥Master Data Science for free

Вторая большая подборка бесплатных курсов для получения степени в области Data Science.

📂 Computer Science 101
https://online.stanford.edu/courses/soe-ycscs101-computer-science-101

📂 Machine Learning Specialization
https://coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

📂 Artificial Intelligence for Robotics
https://udacity.com/course/artificial-intelligence-for-robotics--cs373

📂 Designing Your Career
https://online.stanford.edu/courses/tds-y0003-designing-your-career

📂 Stanford: Теория игр
https://online.stanford.edu/courses/soe-ycs0002-game-theory

📂 Machine Learning with Python
https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/

📂 Probability and Statistics: To P or Not To P? (Coursera)
https://www.coursera.org/learn/probability-statistics

📂 Numpy полный бесплатный курс
https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9Hcz3Gdi9oV-btohZ9zhths-r

📂Углубленное машинное обучение
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

📂 Stat 110: Harvard University (YouTube)
https://www.youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw&list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo&index=1

📂 The Open Source Data Science Masters
https://github.com/datasciencemasters/go

📂 Google - искусственный интеллект для всех
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/google-google-ai-for-anyone

📂Microsoft - ИИ для начинающих
https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners

📂 IBM - AI for Everyone: Освоить основы
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics

📂 Гарвард - Введение в искусственный интеллект с помощью Python
https://cs50.harvard.edu/ai/2023

📂 Введение в генеративный ИИ
https://cloudskillsboost.google/journeys/118

📂 Deep Learning - Finetuning Large Language Models
https://deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/

📂Microsoft - Основы ИИ в Azure
https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/create-no-code-predictive-models-azure-machine-learning/

📂Linux Foundation - Основы работы с данными и искусственным интеллектом
https://edx.org/learn/computer-programming/the-linux-foundation-data-and-ai-fundamentals

📂12 linux курсов:
/channel/linuxkalii/538

📂 Alison - 13 бесплатных курсов по ИИ
https://alison.com/tag/artificial-intelligence

📂 Проекты по искусственному интеллекту
https://mygreatlearning.com/academy/learn-for-free/courses/artificial-intelligence-projects

📂 Introduction to Internet of Things:
https://online.stanford.edu/courses/xee100-introduction-internet-things

📂 Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures
https://coursera.org/learn/algorithms-graphs-data-structures

📂 Python:
http://cs50.harvard.edu/python/2022/

📂 Machine Learning:
http://developers.google.com/machine-learning/crash-course

📂 Deep Learning
http://introtodeeplearning.com

📂 Data Analysis
http://pll.harvard.edu/course/data-analysis-life-sciences-4-high-dimensional-data-analysis

📂 Линейная Алгебра
http://pll.harvard.edu/course/data-analysis-life-sciences-2-introduction-linear-models-and-matrix-algebra

📂 Algebra basics
https://www.khanacademy.org/math/algebra-basics

📂 Excel и PowerBI
http://learn.microsoft.com/training/paths/modern-analytics/

📂 Визуализация данных:
http://pll.harvard.edu/course/data-science-visualization

📂 PowerBI
http://learn.microsoft.com/users/collinschedler-0717/collections/m14nt4rdwnwp04

📂 Tableau:
http://tableau.com/learn/training

📂 Statistics:
http://cognitiveclass.ai/courses/statistics-101

📂 SQL:
http://online.stanford.edu/courses/soe-ydatabases0005-databases-relational-databases-and-sql

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

👨‍🎓Data Science: Machine Learning

Build a movie recommendation system and learn the science behind one of the most popular and successful data science techniques.

Гарвардский университет предлагает курс "Машинное обучение" БЕСПЛАТНО!

В рамках этого курса вы создадите систему рекомендаций по фильмам и узнаете, что лежит в основе методов машинного обучения.

📌Course

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

📷Improving Lens Flare Removal with General Purpose Pipeline and Multiple Light Sources Recovery

Новое решение по эффективному удаления бликов на изображениях и восстановления источников света.

🖥 Github: https://github.com/yuyanzhou1/improving-lens-flare-removal

🖥 Pre-trained Model: https://drive.google.com/drive/folders/1ngjUh6UzA99-XLi6esK9OdP7ORhU6i8R?usp=sharing

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.16460v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flare7k

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 CRATE (Coding RAte reduction TransformEr)

CRATE (is a white-box transformer architecture, where each layer performs a single step of an alternating minimization algorithm to optimize the sparse rate reduction objective

Алгоритм оптимизации сегментации с помощью архитектуры white-box трансформеров.

🖥 Github: https://github.com/ma-lab-berkeley/crate

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1rYn_NlepyW7Fu5LDliyBDmFZylHco7ss

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.16271v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🎧 AudioLDM 2, but faster ⚡️

Read to the end to find out how to generate a 10 second audio sample in just 1 second!

В этом посте показано, как использовать AudioLDM 2 c Hugging Face 🧨 Diffusers, исследуя ряд оптимизаций для сокращения времени генераций более чем в 10 раз при минимальном снижении качества выходного аудио.

🤗 HH: https://huggingface.co/blog/audioldm2

🖥 Github: https://github.com/huggingface/blog/blob/main/audioldm2.md

🖥 Colab: https://mingukkang.github.io/GigaGAN/

🎧 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.05734

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis

1B-parameter GigaGAN, achieving lower FID than Stable Diffusion v1.5, DALL·E 2, and Parti-750M.

GigaGAN - 1B модель генерации изображений из текста. Высокая скорость генерации изображений 0.13 сек в разрешении 512px, на порядки быстрее других моделей.

🖥 Github: https://github.com/mingukkang/GigaGAN/tree/main/evaluation

Project: https://mingukkang.github.io/GigaGAN/

🎞 Video: https://www.youtube.com/watch?v=UyoXmHS-KGc

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2303.05511

⭐️ Dataset:https://paperswithcode.com/dataset/svamp

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🖥 When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning?

An Easy-to-use Instruction Generation Framework for LLMs.

EasyInstruct - это пакет Python для обучения больших языковых моделей (LLM), таких как
GPT-3, Llama, ChatGLM, в ваших исследовательских экспериментах. Он прост в использовании и легко расширяемый.

pip install easyinstruct -i https://pypi.org/simple

🖥 Github: https://github.com/zjunlp/easyinstruct

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.15452v1

⭐️ Dataset:https://paperswithcode.com/dataset/svamp

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

📖 LongBench: A Bilingual, Multitask Benchmark for Long Context Understanding

LongBench includes 14 English tasks, 5 Chinese tasks, and 2 code tasks, with the average length of most tasks ranging from 5k to 15k, and a total of 4,750 test data.

LongBench - первый двуязычный, бенчмарк понимания длинных контекстов, позволяющий проводить тщательную оценку контекстов.
LongBench включает 21 датасет по 6 категориям задач на английском и китайском языках.


🖥 Github: https://github.com/thudm/longbench

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.14710v1

🤗 HF: https://huggingface.co/datasets/THUDM/LongBench

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/youtube-vis-2021-validation

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🧑 FaceChain

Deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.

FaceChain — это набор инструментов машинного обучения для создания собственного цифрового двойника.


Всего из одной портретной фотографию, вы можете создать своего собственного цифрового двойника и начать генерировать персональные портреты с различными настройками.

🖥 Github: https://github.com/modelscope/facechain

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.14256v1

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1cUhnVXseqD2EJiotZk3k7GsfQK9_yJu_?usp=sharing

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/fairface

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

📌 SNARE (a multimodal alignment probing benchmark)

Scale multimodal alignment probing benchmark, to detect the vital linguistic components, e.g., lexical, semantic, and syntax knowledge,

Новый крупномасштабный мультимодальный бенчмарк, позволяющий обнаружить важные лингвистические компоненты в предварительно обученных моделях "vision-language ".

🖥 Github: https://github.com/wangfei-2019/snare

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.12898v2

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/aro

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔦Relighting Neural Radiance Fields with Shadow and Highlight Hints

В данной работе представлен новый подход к изменении освещенности объекта на основе небольшого набора неструктурированных фотографий объекта, освещенного движущимся точечным источником света, отличным от позиции обзора.

git clone https://github.com/iamNCJ/NRHints.git
cd NRHints
pip install -r requirements.txt

🖥 Github: https://github.com/iamNCJ/NRHints

🚀 Project: https://nrhints.github.io/

📕 Paper: https://nrhints.github.io/pdfs/nrhints-sig23.pdf

⭐️ Dataset: https://github.com/iamNCJ/NRHints#data-and-models

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

👨‍🎓The Best Courses for AI from Universities with YouTube Playlists

Лучшие курсы по искусственному интеллекту от топовых университетов мира.

Stanford University Courses
CS221 - Artificial Intelligence: Principles and Techniques

CS224U: Natural Language Understanding

CS224n - Natural Language Processing with Deep Learning

CS224w - Machine Learning with Graphs

CS229 - Machine Learning

CS230 - Deep Learning

CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

CS234 - Reinforcement Learning

CS330 - Deep Multi-task and Meta-Learning

CS25 - Transformers United

Carnegie Mellon University Courses
CS 10-708: Probabilistic Graphical Models

CS/LTI 11-711: Advanced NLP

CS/LTI 11-737: Multilingual NLP

CS/LTI 11-747: Neural Networks for NLP

CS/LTI 11-777: Multimodal Machine Learning

CS/LTI 11-785: Introduction to Deep Learning

CS/LTI 11-785: Neural Networks

CS/LTI Low Resource NLP

Massachusetts Institute of Technology Courses

6.006 - Introduction to Algorithms

6.S191 - Introduction to Deep Learning

6.S094 - Deep Learning

6.S192 - Deep Learning for Art, Aesthetics, and Creativity

DeepMind x UCL

COMP M050 - Introduction to Reinforcement Learning

Deep Learning Series

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥Dense Text-to-Image Generation with Attention Modulation

DenseDiffusion, a training-free method that adapts a pre-trained text-to-image model to handle dense captions while offering control over the scene layout.

DenseDiffusion - новый метод, адаптирующий предварительно обученную модель "текст-изображение",

С DenseDiffusion способен генерировать изображения, учитывая подробное описание, конкретной области изображения.


🖥 Github: https://github.com/naver-ai/densediffusion

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.12964v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…
Subscribe to a channel