Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies
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DAIR.AI는 인공지능 연구, 교육 및 기술을 민주화하는 것을 목표로 하는 조직입니다. 이들은 Jupyter Notebook, Python, TypeScript 등 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 Prompt-Engineering-Guide, ml-visuals, ML-YouTube-Courses와 같은 여러 널리 사용되는 프로젝트를 개발하고 있습니다. DAIR.AI의 GitHub 공개 리포지토리는 광범위한 주제를 다루고 있습니다.
🐙 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.
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Explanation to key concepts in ML
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:fire: Machine Learning Notebooks
🧠 A study guide to learn about Transformers
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🔥 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.
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:smile: Dataset for Emotion Recognition Research
Deep research agents using MiniMax M2.1 interleaved thinking
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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
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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-ai는 인공지능 및 머신러닝 관련 다양한 리포지토리를 개발합니다. 주요 프로젝트로는 Prompt-Engineering-Guide와 ml-visuals가 있으며, 이들은 연구와 교육을 위한 자료를 제공합니다.
dair-ai는 Jupyter Notebook, Python, TypeScript, HTML, MDX, CSS와 같은 여러 프로그래밍 언어를 사용하여 리포지토리를 개발합니다. 이러한 언어들은 머신러닝과 인공지능 프로젝트에 적합합니다.
네, dair-ai의 리포지토리는 모두 공개되어 있습니다. 이를 통해 연구자와 개발자들이 자료를 활용하고 기여할 수 있는 기회를 제공합니다.