Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies
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公開リポジトリ
157,411
合計スター
9,499
フォロワー
DAIR.AIは、人工知能の研究、教育、技術を民主化することを目的とした組織です。GitHub上では、Jupyter NotebookやPython、TypeScriptなどのプログラミング言語を使用して、幅広いリポジトリを公開しています。特に、Prompt-Engineering-Guideやml-visualsなどのプロジェクトが注目されています。
主要な言語
公開リポジトリ
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
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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
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datasets
AI Datasets
maven-pe-for-llms
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paper_implementations
A project for implementing ML and NLP papers
cursor-course
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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
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cc-cohort-3
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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
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.github
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maven-pe-for-llms-10
Materials for Cohort 10
maven-pe-for-llms-2
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dair-cc-plugins
DAIR.AI Claude Code Plugins
text-embeddings
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appworks_meetup_2018
Contains all the material used for the "Applied Deep Learning for NLP Using PyTorch" meetup at AppWorks
wiki-sft
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dr-agent
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claude-code-course-c1
このリポジトリに関する説明は提供されていません。
helsinki_ml
Machine Learning in the Elastic Stack
よくある質問
dair-aiはGitHubで何を構築していますか？
dair-aiは、主に人工知能や機械学習に関連するリポジトリを構築しています。具体的には、Prompt-Engineering-GuideやML-Visualsなどのリソースがあり、研究と教育をサポートしています。
dair-aiはどのプログラミング言語を使用していますか？
dair-aiは、主にJupyter Notebook、Python、TypeScript、HTML、MDX、CSSを使用しています。これらの言語は、彼らのプロジェクトやリポジトリで幅広く活用されています。
dair-aiのリポジトリは公開されていますか？
はい、dair-aiのリポジトリはすべて公開されています。これにより、誰でもアクセスして学び、リソースを利用することができます。