Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies
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L'organisation DAIR.AI se consacre à l'audit de la recherche et des technologies en intelligence artificielle sur GitHub. Avec une large gamme de dépôts publics, elle utilise principalement des langages comme Jupyter Notebook, Python, et TypeScript. Des projets notables incluent le Prompt-Engineering-Guide et ml-visuals, qui sont largement utilisés dans la communauté AI.
🐙 Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.
🎨 ML Visuals contains figures and templates which you can reuse and customize to improve your scientific writing.
📺 Discover the latest machine learning / AI courses on YouTube.
🔥Highlighting the top ML papers every week.
Explanation to key concepts in ML
🎓 Sharing machine learning course / lecture notes.
🧮 A collection of resources to learn mathematics for machine learning
:fire: Machine Learning Notebooks
🧠 A study guide to learn about Transformers
✍️ A carefully curated list of NLP paper summaries
🟠 A study guide to learn about Graph Neural Networks (GNNs)
A collection of resources to learn about MLOPs.
A curated index to track AI-powered products.
🔥 A collection of PyTorch notebooks for learning and practicing deep learning
🧠 Material for the Deep Learning Study Group
📘 Contains a series of hands-on notebooks for learning the fundamentals of NLP
📰Natural language processing (NLP) newsletter
DAIR.AI Academy Plugins
A guide to building awesome machine learning projects.
Home of DAIR.AI
:smile: Dataset for Emotion Recognition Research
Deep research agents using MiniMax M2.1 interleaved thinking
A guide to improve your research proposals.
📄 A repo containing notes and discussions for our weekly NLP/ML paper discussions.
A club to keep learning about ML
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📘Overview of Modern Deep Learning Techniques Applied to Natural Language Processing
🔬 Sharing your data science notebooks with the community has never been this easy.
Claude agent for Deep AI Research
Text Similarity Search Application using Modern NLP and Elasticsearch
Prompt Engineering for Large Language Models - Notebooks, Demos, Exercises, and Projects
Repository for ODSC talk related to Deep Learning NLP
Deploy a mult-agent deep research agent with Replit and n8n
:smile: Multilingual emotion analysis research
Example for Logging LLM Evaluator Prompt Responses
Writing Primer for Data Scientists
✨ A report of the most important NLP highlights (A Yearly Report - 2018, 2019)
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AI Datasets
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A project for implementing ML and NLP papers
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➕Contains useful deep learning notations for writing blogs, presentations, and papers.
Materials for the Prompt Engineering for LLMs (Cohort 6)
Final project for the Cursor course
Materials for the Prompt Engineering for LLMs (Cohort 8)
NLP tutorials I have written using TensorFlow
Course material for Prompt Engineering for LLMs
Materials for the Prompt Engineering for LLMs Course (Cohort 11)
Materials for the Prompt Engineering for LLMs (Cohort 13)
Materials for Prompt Engineering for LLMs (Cohort 9)
Code, Demos, and Exercises for Prompt Engineering for LLMs Course
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comet llm support
:smile: Building a deep learning based affective computing platform
All paper presentation material will be added here
🧠MRI analysis using PyTorch and MedicalTorch
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Materials for Cohort 10
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DAIR.AI Claude Code Plugins
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Contains all the material used for the "Applied Deep Learning for NLP Using PyTorch" meetup at AppWorks
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Machine Learning in the Elastic Stack
DAIR.AI développe une variété de projets axés sur l'intelligence artificielle, y compris des guides comme le Prompt-Engineering-Guide et des ressources pédagogiques comme ml-visuals. Ces projets soutiennent la recherche et l'éducation en IA.
DAIR.AI utilise principalement Jupyter Notebook, Python, et TypeScript pour ses projets. Ces langages sont adaptés à l'analyse de données et à la création de modèles d'apprentissage automatique.
Oui, tous les dépôts de DAIR.AI sur GitHub sont publics. Cela permet à la communauté d'accéder à leurs ressources et de collaborer sur des projets liés à l'intelligence artificielle.
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