Projetos open source sobre “deep-learning”

O Unity ML-Agents Toolkit permite usar jogos e simulações Unity como ambientes para treinar agentes de IA com aprendizado por reforço e por imitação.

SDK cliente em Python para o TimeGPT da Nixtla, um modelo de base pré-treinado e hospedado para previsão de séries temporais e detecção de anomalias.

Um LLM de vídeo treinado com transcrição de fala em streaming que gera comentários em tempo real sobre vídeos ao vivo, apresentado no artigo LiveCC da CVPR 2025.

Código de pesquisa do WorldGrow, um método que gera mundos 3D abertos e exploráveis, bloco a bloco, a partir de um bloco inicial, com saída em Gaussian splats e malhas.

Uma coleção de 419 modelos de IA pré-treinados para visão, fala, NLP e LLMs, todos executáveis por uma CLI Python unificada usando o ailia SDK.

Ferramenta em Python para restauração cega de rostos, que melhora rostos borrados, de baixa qualidade ou danificados em fotos e vídeos usando um transformer com consulta a codebook.

Um livro introdutório e conciso sobre aprendizado por reforço, dos conceitos básicos a algoritmos aplicados, com implementações em PyTorch no repositório.

Curso de ML na prática: framework de deep learning feito do zero com NumPy (módulos de CLI) e mais de 350 questões de programação no navegador, corrigidas pelo Pyodide.

Base de conhecimento de ML selecionada, em Markdown, com 923 artigos, aulas e papers, além do APRL, um classificador e regressor próprio que usa apenas NumPy.