Telegram Group Search
Forwarded from Machinelearning
🤖 Modern Robotics Course: Открытый курс по современной робототехнике.

Курс сочетает теорию (математика, физика) и практику (код, симуляторы), помогая разработчикам научиться создавать и программировать роботов.

🌟 Что внутри?
Лекции: От основ робототехники, математики и физики до пространственных преобразований, обратной кинематике и более продвинутым концепциям .
Практика: Примеры кода на Python и C++ для управления роботами.
Симуляторы: Интеграция с стимуляторами Gazebo и ROS ( операционная система для робото) для тестирования алгоритмов.
Задания: Реальные практические задачи (например, управление манипулятором робота).

🌟 Для кого?
Начинающие робототехники: Освоить кинематику, динамику, управление.
Программисты: Интегрировать алгоритмы в ROS, Gazebo, Python/C++.
Инженеры: Возможность Научиться разрабатывать автономные системы и манипуляторы.
Технологические энтузиасты

С курсом можно пройти путь от нуля до создания рабочего прототипа.

С курсом у вас будет возможность проектировать роботов, не имея железа под рукой (через симуляторы).

✔️ Готовые решения: Внутри вы найдете библиотеки для работы с преобразованиями, датчиками, движением.

✔️Карьера в робототехнике: Курс даст возможность получить базовые навыки, востребованные в Bosch, Boston Dynamics, Tesla.

⭐️ Преимущества перед другими открытыми курсами
🟠 Акцент на практике: Минимум абстракций — максимум кода.
🟠Совместимость с ROS: Стандарт для промышленной робототехники.
🟠 Современные алгоритмы: Не только классика, но и нейросетевые подходы.

➡️ Cовет: Для погружения в курс, вам поможет книга Robotics, Vision and Control: Fundamental Algorithms in Python, Peter Corke, вот ее репозиторий с примерами кода.

P.S. Для тех, кто любит формат «сделай сам»: Курс научит вас собирать робота виртуально, а потом переносить решения на реальные устройства. 🤖💡

✔️ Github
✔️ Введение в курс

#course #ai #ml #robots #education #курс #робототехника
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Mathematics for Computer Science

Бесплатный учебник от CRC Press объемом 547 страниц.

📚 Книга
Forwarded from Machinelearning
✔️ "Speech and Language Processing": 3-е издания книги

Этот открытый учебник считается де-факто стандартом и одним из самых авторитетных и всеобъемлющих ресурсов для изучения областей обработки естественного языка (NLP), вычислительной лингвистики и обработки речи.

🌟 Авторы: Дэн Джурафски и Джеймс Х. Мартин - известные фигуры в области NLP и вычислительной лингвистики. Книга считается классическим текстом, обновленным для включения современных методов, таких как трансформеры, которые доминируют в области NLP.

Книга разделена на три части, включающие 24 основные главы и 8 приложений.

Темы охватывают широкий спектр, включая:
😶Фундаментальные алгоритмы
😶Приложения NLP (Обработки Естественного Языка)
😶Регулярные выражения
😶Нейронные сети и трансформеры,
😶Машинный перевод и другие аспекты NLP
😶Аннотирование (или Разметка) лингвистической структуры.

Для каждой главы доступны слайды в форматах PPTX и PDF, что делает ресурс полезным для преподавателей.

Для всех, кто заинтересован в изучении NLP это фантастически полезный ресурс.

🟡Книга в PDF
🟡Все Главы
🟡Еще книги по NLP

@ai_machinelearning_big_data


#freebook #opensource #nlp
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚 «Линейная алгебра»

Вторая лучшая книга по линейной алгебре с ~1000 практических задач.

Идеально для ИИ и машинного обучения.

Книга полностью бесплатна .

Прекрасно подходит для новичков.

📌 Книга

@machinelearning_books
🔥 «Упражнения по машинному обучению»

В этой книге более 75 упражнений. И она абсолютно БЕСПЛАТНА.

🔗 Книга
🔗 GitHub

@machinelearning_books
⚡️ Implement minimal-GPT from scratch.

MinimalGPT — это небольшое учебное пособие (гайд), в котором демонстрируется «упрощённая» реализация архитектуры GPT. На странице раскрываются основные принципы работы модели и приводится минимально необходимый код для её запуска. Основная идея заключается в том, чтобы показать, как устроена GPT‑модель на базовом уровне, без избыточного усложнения и обилия вспомогательных библиотек.

Внутри гайда обычно можно найти:

 Описание основных слоёв GPT (внимание, Feed-Forward блоки и т.д.)
 Минимальные примеры кода (часто на Python с использованием PyTorch или аналогичных фреймворков)
 Краткие пояснения к каждому этапу (инициализация слоёв, механизм attention, обучение/инференс)
 Рекомендации по расширению и дальнейшему совершенствованию кода

Таким образом, MinimalGPT служит отправной точкой для понимания того, как работает GPT, и даёт возможность собрать простейшую версию модели своими руками.

🔗 Читать

@machinelearning_books
Forwarded from Machinelearning
🌟 Sakana AI представили AI Scientist v2 — систему, которая автоматизирует научное исследование: от гипотезы до опубликованной статьи.

Sakana AI впервые провела реальный эксперимент: три научные статьи, полностью сгенерированные ИИ (The AI Scientist-v2), были отправлены на слепое рецензирование на ICLR Workshop 2025.

Одна из них получила баллы выше среднего уровня принятия — лучше многих статей, написанных людьми. Это исторический момент в научной публикационной практике.

Статьи были на 100% созданы AI — от идеи до финального форматирования и списка литературы.

Человек не правил ни одного слова: только выбрал тему и три лучшие статьи из набора, сгенерированного AI.

В ICLR Workshop было отправлено 3 статьи из 43 (≈7%) — рецензенты знали, что среди них есть AI-работы, но не знали, какие именно.

- 2 статьи были отклонены.
- 1 статья прошла, получив баллы:

Средняя оценка статьи: 6.33 — это выше, чем у многих человеческих работ, принятых на воркшоп.

🟡 Что умеет ​AI Scientist-v2:
— Придумывает научные идеи
— Пишет и запускает код для экспериментов
— Анализирует результаты, строит графики
— Сама пишет статью в научном формате
— И… сама себя рецензирует

🟡 Подробнее
🟡 Github
🟡Эксперимент

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml #Sakana
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2025/06/16 15:31:50
Back to Top
HTML Embed Code: