AI Для Всех
12.1K subscribers
1.02K photos
126 videos
10 files
1.3K links
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами

Главный редактор: @crimeacs

Авторы канала: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Download Telegram
У гугла (как впрочем и у многих других сервисов) есть отличная програма грантов на исследования. Для получения нужно прислать им тезисы и оценку необходимых ресурсов. В течение 2х недель вам выделят отдельную VM с GPU и прочими ништяками (совершенно бесплатно и без обязательств):

https://edu.google.com/programs/credits/research/

#resources #GPU
Блог известный, но тут еще ссылку на него не кидали вродь.
Статьи интересные и дают вопросы "на понимание".

https://dyakonov.org/

#resources
Хороший гитхаб и блог на медиум.

Например, он там разбирает модифицию LIME для интерпретации моделей. И много чего еще интересного

GitHub
Medium

#resources
Ян Лекун поделился ссылкой на пакет для работы с массивными линейными слоями

Medium

#code #resources #python
Huggingface 🤗 Spaces.

Spaces - это простой способ разместить демо приложение ML в интернете.

Поддерживают два замечательных SDK, которые позволяют создавать классные приложения на Python: Streamlit и Gradio.

Документация к Spaces

В настоящее время каждая среда ограничена 16 ГБ ОЗУ и 8 ядрами ЦП.

Для подписчиков hf.co Pro или Organization (план Lab или Startup), Spaces могут получить один GPU T4 на индивидуальной основе.

#demo #resources #gpu
#resources #literature #normalization #optimizer #transformer #nlp #generative #cnn

Наверно, стоит в принципе отметить сайт https://theaisummer.com/

На сайте есть много приятных статей с очень хорошими, часто авторскими, иллюстрациями.

На мой вкус порой они делают порой плохие по качеству рассказа или материала статьи, но фактических ошибок у них не замечал. И такие статьи редки.

Потому сайт является хорошим местом, которое можно посмотреть при подготовке или перед чтением лекции.

Примеры приятных статей:

In-layer normalization techniques for training very deep neural networks

A journey into Optimization algorithms for Deep Neural Networks

Intuitive Explanation of Skip Connections in Deep Learning

How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction

The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder

Best deep CNN architectures and their principles: from AlexNet to EfficientNet
Интерактивная книга Deep Learning for Molecules and Materials.

Глубокое обучение становится стандартным инструментом в химии и материаловедении. Классический пример - соединение активности и структуры молекулы. Недавний пример - значительное ускорение квантовых расчетов до такой степени, что вы можете достичь точности уровня DFT с помощью быстрого дифференцируемого расчета. Что делает глубокое обучение особенно актуальным, так это его способность генерировать новые данные.

В Веб-книге куча интерактивных примеров с кодом для различных задач.

#ScientificML #books #chemistry #resources
Learning Machine Book - бесплатная нтерактивная книга, скорее даже не книга, а справочник по машинному обучению.

В Интернете существует множество ресурсов по машинному обучению. Однако большинство из них либо:
😒 Слишком длинные. На чтение уходит полчаса.
📐 Слишком тяжелые с точки зрения математики. Вам потребуется целая вечность, чтобы понять.
🤪 Слишком запутанные.

Эта книга призвана решить все эти проблемы. Она старается быть максимально сжатой и легкой для понимания.

Сайт
GitHub
Видео-обзор Яника

#book #resources
В связи с тем что сегодня от NVidia пришло письмо что они дают мне 400 GPU часов на V100, спешу поделиться доступными ресурсами где ещё такое дают:

1) Google Research Credits

2) NVIDIA Research Grants

3) Yandex Research Grants

#resources #gpu