Để xây dựng và phát triển kỹ năng nghiên cứu và ứng dụng Lập trình các ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) thì lập trình là một yêu cầu quan trọng. Trong đó, một cách luyện lập trình (coding) và đọc hiểu các mô hình AI cực kì hiệu quả đấy là tự cài đặt lại (implement) các bài báo khoa học (paper), các kĩ thuật cơ bản được giới thiệu gần đây trong lĩnh vực Machine Learning/Deep Learning.
Nền tảng "labmlai- Deep Learning Paper Implementations" là tập hợp hướng dẫn triển khai các paper deep learning bằng Pytorch. Các triển khai này được viết với các hướng dẫn và code song song với nhau (side-by-side notes), bên trái là hướng dẫn, giải thích và bên phải là mã nguồn (code) giúp người đọc có thể dễ hiểu nhất.
Nền tảng labml.ai với code implementation của 59 paper, kèm với đó là giải thích code theo từng bước một. Các mô hình bao gồm:
- transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...)
- optimizers (adam, adabelief, ...)
- gans(cyclegan, stylegan2, ...)
- reinforcement learning (ppo, dqn),
- capsnet, distillation
Tham khảo thêm:
Web: https://nn.labml.ai/
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/inseclab/posts/pfbid02xYn5ByGfgRn9Wvd1NYBEFP9wwaqMoktST5NeJxaPRmK6PdDeorhQ4QPkPKG9R39Vl
Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin
