Hugging Face собрал девять бесплатных материалов по ИИ
Здесь не обзорные лекции, а полноценные программы с теорией, практикой и примерами кода. Все ссылки проверил — они работают.
1. Глубокое обучение с подкреплением
Для разработчиков, которые хотят обучать агентов через награды и взаимодействие со средой. Внутри — теория, игровые задачи и практика.
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction
2. Практические рецепты по открытому ИИ
Библиотека готовых блокнотов по обучению, доработке и применению открытых моделей. Подойдёт тем, кому нужны конкретные решения, а не теория.
https://huggingface.co/learn/cookbook/index
3. Машинное обучение для игр
Как создавать умных персонажей, генерировать голоса и графику, запускать модели локально и встраивать ИИ непосредственно в игровой процесс.
https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction
4. Компьютерное зрение
От основ обработки изображений до современных моделей распознавания и генерации. Подойдёт новичкам, которые хотят последовательно войти в направление.
https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome
5. Машинное обучение для трёхмерной графики
Для разработчиков и трёхмерных художников. Курс помогает собрать собственный генеративный проект по видео, текстовым материалам и готовому коду.
https://huggingface.co/learn/ml-for-3d-course/unit0/introduction
А в комментариях оставил ещё четыре самых востребованных направления:
— большие языковые модели;
— создание ИИ-агентов;
— распознавание и генерация речи;
— диффузионные модели для изображений и звука.
Там же — кратко, кому подойдёт каждый курс и с чего начинать.