Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies
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Öffentliche Repositories
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Die Organisation DAIR.AI hat eine bedeutende Präsenz auf GitHub, wo sie eine Vielzahl von öffentlichen Repositories hostet. Ihre Hauptprogrammiersprachen sind Jupyter Notebook, Python und TypeScript. Zu den bemerkenswerten Projekten gehören der Prompt-Engineering-Guide und ML-Visuals, die wertvolle Ressourcen für die Forschung und Bildung im Bereich der künstlichen Intelligenz bieten.
Top-Sprachen
Öffentliche Repositories
Prompt-Engineering-Guide
🐙 Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.
ml-visuals
🎨 ML Visuals contains figures and templates which you can reuse and customize to improve your scientific writing.
ML-YouTube-Courses
📺 Discover the latest machine learning / AI courses on YouTube.
AI-Papers-of-the-Week
🔥Highlighting the top ML papers every week.
ML-Papers-Explained
Explanation to key concepts in ML
ML-Course-Notes
🎓 Sharing machine learning course / lecture notes.
Mathematics-for-ML
🧮 A collection of resources to learn mathematics for machine learning
ML-Notebooks
:fire: Machine Learning Notebooks
Transformers-Recipe
🧠 A study guide to learn about Transformers
nlp_paper_summaries
✍️ A carefully curated list of NLP paper summaries
GNNs-Recipe
🟠 A study guide to learn about Graph Neural Networks (GNNs)
MLOPs-Primer
A collection of resources to learn about MLOPs.
AI-Product-Index
A curated index to track AI-powered products.
pytorch_notebooks
🔥 A collection of PyTorch notebooks for learning and practicing deep learning
d2l-study-group
🧠 Material for the Deep Learning Study Group
nlp_fundamentals
📘 Contains a series of hands-on notebooks for learning the fundamentals of NLP
nlp_newsletter
📰Natural language processing (NLP) newsletter
dair-academy-plugins
DAIR.AI Academy Plugins
awesome-ML-projects-guide
A guide to building awesome machine learning projects.
dair-ai.github.io
Home of DAIR.AI
emotion_dataset
:smile: Dataset for Emotion Recognition Research
m2-deep-research
Deep research agents using MiniMax M2.1 interleaved thinking
awesome-research-proposals-guide
A guide to improve your research proposals.
ml-nlp-paper-discussions
📄 A repo containing notes and discussions for our weekly NLP/ML paper discussions.
keep-learning-ml
A club to keep learning about ML
dair-workshops
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
nlp_overview
📘Overview of Modern Deep Learning Techniques Applied to Natural Language Processing
notebooks
🔬 Sharing your data science notebooks with the community has never been this easy.
deep-ai-research
Claude agent for Deep AI Research
covid_19_search_application
Text Similarity Search Application using Modern NLP and Elasticsearch
maven-pe-for-llms-4
Prompt Engineering for Large Language Models - Notebooks, Demos, Exercises, and Projects
odsc_2020_nlp
Repository for ODSC talk related to Deep Learning NLP
deep-research-n8n
Deploy a mult-agent deep research agent with Replit and n8n
research_emotion_analysis
:smile: Multilingual emotion analysis research
llm-evaluator
Example for Logging LLM Evaluator Prompt Responses
data_science_writing_primer
Writing Primer for Data Scientists
nlp_highlights
✨ A report of the most important NLP highlights (A Yearly Report - 2018, 2019)
pe-for-llms
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
datasets
AI Datasets
maven-pe-for-llms
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
paper_implementations
A project for implementing ML and NLP papers
cursor-course
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
deep_learning_notations
➕Contains useful deep learning notations for writing blogs, presentations, and papers.
maven-pe-for-llms-6
Materials for the Prompt Engineering for LLMs (Cohort 6)
cursor-final-project
Final project for the Cursor course
maven-pe-for-llms-8
Materials for the Prompt Engineering for LLMs (Cohort 8)
nlp_with_tensorflow
NLP tutorials I have written using TensorFlow
maven-pe-for-llms-12
Course material for Prompt Engineering for LLMs
maven-pe-for-llms-11
Materials for the Prompt Engineering for LLMs Course (Cohort 11)
maven-pe-for-llms-13
Materials for the Prompt Engineering for LLMs (Cohort 13)
maven-pe-for-llms-9
Materials for Prompt Engineering for LLMs (Cohort 9)
maven-pe-for-llms-7
Code, Demos, and Exercises for Prompt Engineering for LLMs Course
deep-research-agent
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
cc-cohort-3
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
comet-llm
comet llm support
deep_affective_layer
:smile: Building a deep learning based affective computing platform
paper_presentations
All paper presentation material will be added here
mri-analysis-pytorch
🧠MRI analysis using PyTorch and MedicalTorch
deep-research-initial-project
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
.github
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
maven-pe-for-llms-10
Materials for Cohort 10
maven-pe-for-llms-2
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
dair-cc-plugins
DAIR.AI Claude Code Plugins
text-embeddings
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
appworks_meetup_2018
Contains all the material used for the "Applied Deep Learning for NLP Using PyTorch" meetup at AppWorks
wiki-sft
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
dr-agent
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
claude-code-course-c1
Keine Beschreibung für dieses Repository vorhanden.
helsinki_ml
Machine Learning in the Elastic Stack
Häufige Fragen
Was entwickelt dair-ai auf GitHub?
DAIR.AI entwickelt auf GitHub zahlreiche Projekte, die sich auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen konzentrieren. Zu den wichtigsten Repositories zählen der Prompt-Engineering-Guide und ML-Visuals, die für Forscher und Praktiker von großem Nutzen sind.
Welche Programmiersprachen verwendet dair-ai?
DAIR.AI nutzt hauptsächlich Jupyter Notebook, Python und TypeScript, um ihre Repositories zu erstellen. Diese Sprachen sind ideal für die Entwicklung von Anwendungen in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
Sind die Repositories von dair-ai öffentlich?
Ja, alle Repositories von DAIR.AI sind öffentlich zugänglich. Dies ermöglicht es der Gemeinschaft, von ihren Projekten zu lernen und sie weiterzuentwickeln, was die Demokratisierung von KI-Forschung und -Technologien fördert.
Ist diese Sichtbarkeit gewollt?
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