⚡️8 free courses to master large language models:

8 бесплатных топ курсов по большим языковым моделям:

1. Университет LLM

Курс дает представление о том, как работают LLM, их практическом применении, и направляет учащихся на использование LLM для создания и развертывания приложений.
https://docs.cohere.com/docs/llmu

2. huggingface NLP course

Этот курс дает исчерпывающие знания о тарнсформерах Hugging Face, датасетах, токенизаторах и инструменте Accelerate в области обработки естественного языка (NLP).
https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1

3. DeepLearningAI

Коллекция бесплатных курсов, созданных в сотрудничестве со многими компаниями, такими как LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft и другими.
https://www.deeplearning.ai/short-courses/

4. Weights_biases course

Этот курс показывает, как создавать приложения на базе LLM, используя API, Langchain и W&B Prompts. Он рассказывает про разработку, экспериментирование и оценку приложений, ориентированных на LLM.
https://www.wandb.courses/courses/building-llm-powered-apps

5. Introduction to LLMs course by google cloud

Курс вводного уровня, в котором рассказывается о том, что такое LLM, о случаях их использования и о том, как повысить производительность LLM с помощью промпт-тюнинга.
https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/539

6. Databricks курсы

Программа включает в себя два курса: "LLMs: Application through Production" и "LLMs: Foundation Models from the Ground Up".
https://www.databricks.com/blog/enroll-our-new-expert-led-large-language-models-llms-courses-edx

7. Курс "LangChain & Vector Databases in Production" от activeloopai, towards_AI и Intel

Серия из трех курсов познакомит слушателей со знаниями и навыками для обучения, тонкой настройки и интеграции LLM в продакшен.
https://learn.activeloop.ai/courses/langchain

8 ) LLM Bootcamp

Охватывает такие темы, как Prompt Engineering, LLMOps, UX для языковых пользовательских интерфейсов, дополненные языковые модели, быстрая разработка LLM-приложений, будущие тенденции в LLM, фундаментальные концепции и прохождение askFSDL.
https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/

@ai_machinelearning_big_data

🌠AnyDoor: Zero-shot Object-level Image Customization

AnyDoor - новый генератор изображений на основе диффузии, который может гармонично вписывать любые объекты в новые сцены в указанных местах.

Модель, обучена на видео и понимает разные ракурсы и освещения объектов, чтобы вписывать изображения в любой новый план с новым освещением и камерой.


pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git

pip install pycocotools -i https://pypi.douban.com/simple

pip install lvis

🖥 Code: https://github.com/damo-vilab/AnyDoor

🎓 HF: https://huggingface.co/spaces/xichenhku/AnyDoor-online

🔮 Project Page: https://damo-vilab.github.io/AnyDoor-Page/

📚 ArXiv: https://arxiv.org/abs/2307.09481

@ai_machinelearning_big_data

🖼️ DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders 🔥

DDColor - инструмент для естественной колоризации изображений.

Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.

🖥 Code: github.com/piddnad/DDColor

📚 Paper: arxiv.org/abs/2212.11613

🌟 Colab: https://github.com/camenduru/DDColor-colab

@ai_machinelearning_big_data

📈 Этот репозиторий содержит примеры и руководства по использованию моделей и методов компьютерного зрения SOTA.

Узнайте все, начиная со старой школы ResNet, YOLO и трансформаторов обнаружения объектов, таких как DETR, и заканчивая новейшими моделями, такими как Grounding DINO, SAM и GPT-4 Vision.

47 блокнотов, 33 урока и 42 записи в блоге, охватывающие 21 различную модель.

https://github.com/roboflow/notebooks

@machinelearning_interview