Образовательный ресурс OpenAI для изучения глубокого обучения с подкреплением: вводные материалы, ключевые статьи, упражнения и краткие реализации алгоритмов.
12 тыс.2,5 тыс.PythonMITОбновлён 2 года назад
Takamatsu-Hikaru/AI-Research-Guide
Двуязычный путеводитель на китайском и английском для начинающих в AI-исследованиях: выбор университета, ответы на частые вопросы, проекты, учебные траектории и карточки статей.
- Звёзды
- 214
- Форки
- 10
- Открытые issues
- 0
- Последний коммит
- 6 дней назад
Что это?
Путеводитель для студентов, которые недавно поступили в университет и хотят разобраться в AI и научных исследованиях. В нём собраны ответы на частые вопросы о том, зачем и как начинать заниматься исследованиями, как выбрать направление и связаться с преподавателями, а также проекты для начинающих, ключевые статьи, курсы и инструменты, сгруппированные по областям исследований.
Материал охватывает десять подразделов AI, включая большие языковые модели, агентов, компьютерное зрение, мультимодальное обучение, генеративные модели, обучение с подкреплением, модели мира и воплощённый интеллект. Для каждого направления есть краткое описание, путь развития и терминология. Карточки статей ведут к оригинальным публикациям и связанным проектам; также предусмотрен поиск по терминам и конференциям.
Материалы доступны в трёх вариантах: на сайте GitHub Pages с полнотекстовым поиском, вики студенческого клуба и версии для личной домашней страницы. Репозиторий написан в Markdown; предлагать изменения можно через issues и pull requests.
Ключевые возможности
- 01Ответы на вопросы о том, как начать исследования, выбрать направление и связаться с научными руководителями
- 02Разбор проекта по AI для начинающих, чтобы получить первый наглядный результат
- 03Обзоры исследовательских направлений с хронологией развития и терминологией
- 04Карточки статей со ссылками на оригиналы и связанные проекты
- 05Поиск по терминологии, конференциям и журналам
- 06Доступен в виде сайта на китайском и английском языках с поиском
Сценарии использования
- Студент первого курса решает, стоит ли ему заниматься исследованиями в области AI и с чего начать
- Поиск подборки статей и курсов по конкретному подразделу AI
- Поиск проекта для начинающих, чтобы получить практический опыт в машинном обучении
- Справочник для китайскоязычных студентов, которым нужно освоить исследовательскую терминологию
Быстрый старт
- 1
Установите Node.js версии 22 или новее
- 2
Установите зависимости
npm ci - 3
Соберите сайт
npm run build - 4
Откройте собранное руководство в браузере
Что важно знать
- Руководство написано на китайском языке, поэтому англоязычным читателям будет доступна лишь часть материалов.
- Для проекта не указана лицензия, поэтому условия повторного использования неясны.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое AI-Research-Guide?
- Двуязычный путеводитель на китайском и английском для начинающих в AI-исследованиях: выбор университета, ответы на частые вопросы, проекты, учебные траектории и карточки статей. Путеводитель для студентов, которые недавно поступили в университет и хотят разобраться в AI и научных исследованиях. В нём собраны ответы на частые вопросы о том, зачем и как начинать заниматься исследованиями, как выбрать направление и связаться с преподавателями, а также проекты для начинающих, ключевые статьи, курсы и инструменты, сгруппированные по областям исследований.
- AI-Research-Guide можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- У AI-Research-Guide не указана лицензия. Код открыт, но без лицензии нет явного разрешения на его использование — уточните у автора, прежде чем на него полагаться.
- AI-Research-Guide всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в AI-Research-Guide — 1 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать AI-Research-Guide?
- Студент первого курса решает, стоит ли ему заниматься исследованиями в области AI и с чего начать Поиск подборки статей и курсов по конкретному подразделу AI Поиск проекта для начинающих, чтобы получить практический опыт в машинном обучении Справочник для китайскоязычных студентов, которым нужно освоить исследовательскую терминологию
- Как установить AI-Research-Guide?
- Установите Node.js версии 22 или новее Установите зависимости: npm ci Соберите сайт: npm run build Откройте собранное руководство в браузере
- Где скачать AI-Research-Guide?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Takamatsu-Hikaru/AI-Research-Guide
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Подборка классических и примечательных статей по информатике, которую курирует сообщество, со ссылками на тексты и площадки для обсуждения.
111,2 тыс.+174 за неделю6,5 тыс.ShellБез лицензииОбновлён 10 дней назад
Фреймворк персонального AI-агента в Obsidian: Claude Code координирует вспомогательных агентов, а локальная вики с источниками служит долговременной памятью.
14712PythonMITОбновлён в прошлом месяце
Фреймворк LLM-агентов от Microsoft для автоматизации задач R&D на основе данных: от изучения статей и реализации моделей и факторов до экспериментов в стиле Kaggle.
15,3 тыс.+114 за неделю2 тыс.PythonMITОбновлён 17 дней назад
Markdown-файлы навыков позволяют Claude Code, Codex и другим LLM-агентам автономно проводить циклы ML-исследований: искать идеи, получать отзывы других моделей и автоматизировать эксперименты.
18,8 тыс.+298 за неделю1,5 тыс.PythonMITОбновлён вчера
Открытый агентный workflow, который превращает идею исследования в AI/ML в план экспериментов, код, результаты и независимую оценку — доказательную базу для написания статьи.
3,1 тыс.278PythonApache-2.0Обновлён 2 месяца назад