Образовательный ресурс OpenAI для изучения глубокого обучения с подкреплением: вводные материалы, ключевые статьи, упражнения и краткие реализации алгоритмов.
Spinning Up in Deep RL — образовательный ресурс OpenAI для тех, кто хочет изучить глубокое обучение с подкреплением. В этой области обучение с подкреплением, где агенты осваивают задачи методом проб и ошибок, сочетается с глубоким обучением.
В проекте собрано несколько видов учебных материалов: краткое введение в терминологию RL, типы алгоритмов и базовую теорию; эссе о том, как начать карьеру в исследованиях RL; подборка важных статей по темам; и несколько вводных упражнений. Также в проект входит репозиторий кода с краткими автономными реализациями ключевых алгоритмов глубокого RL и документацией.
Проект находится на поддержке, поэтому мейнтейнеры планируют выпускать только исправления ошибок и небольшие обновления. Документация размещена на spinningup.openai.com.
Прочитайте онлайн-документацию на spinningup.openai.com
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Двуязычный путеводитель на китайском и английском для начинающих в AI-исследованиях: выбор университета, ответы на частые вопросы, проекты, учебные траектории и карточки статей.
Учебник из 12 глав с комментариями: в нём показано, как с нуля создать и обучить небольшую GPT-модель в стиле LLaMA на Python и PyTorch.
Подборка обучающих и проектных Jupyter-ноутбуков для программы Udacity Deep Learning Nanodegree Foundation: нейросети, RNN, GAN и многое другое.
Краткое введение в обучение с подкреплением: от основ до прикладных алгоритмов, с реализациями на PyTorch в репозитории.
Бесплатный курс под лицензией MIT из 542 уроков, который с нуля знакомит с AI engineering на Python, TypeScript, Rust и Julia.
Бесплатный онлайн-курс с упором на практический код и коллекцией ноутбуков: глубокое обучение на PyTorch от основ до развёртывания моделей.