У мене є для вас персональна рекомендація.

Вчора закінчив курс з основи основ та просунутих просунутостей (станом на 2018 рік) з комп’ютерного зору. Почав цю серію лекцій будучи майже нулем. Знав деякі речі про кольори, операції з ними. Закінчив його розумінням, куди там треба прикладати лінійну алгебру, як склеїти панорамні фото і як це все розкрутити до LSTM (Long Short-Term Memory) та GANs (Generative Adversarial Networks). Курс хоч і старенький, але покриває всю необхідну базу, як працює класичний комп'ютерний зір та як почати в нейронки.

Читає лекції на цьому курсі Joseph Redmon - людина, яка створила YOLO (You Only Look Once) алгоритм. Хто ж краще пояснить, як працює YOLO, як не інженер, який створив цей алгоритм.

Теми, які покриваються:

- Невеликий екскурс у біологію, звідки ідеї зору були запозичені.
- Координати, кольори, трансформації зображень.
- Краї та фічі зображень, як їх знаходити та матчити між собою.
- Optical flow, 3D, Depth, Stereo.
- Огляд як працюють нейронки, згортки, їх архітектури для комп’ютерного зору.
- Object Detection, Semantic/Instance Segmentation.
- Рекурентні мережі, їх різновиди, автоенкодери та генеративні мережі.

Курс закінчив з безліччю ідей, знань та інтересом до наступного вивчення комп’ютерного зору. Якщо хочете зрозуміти, як працює фотографія та зображення, - велкам :)

Посилання на курс - https://pjreddie.com/courses/computer-vision/

Тримайте llm.c від Andrej Karpathy

https://github.com/karpathy/llm.c

1к рядків коду на чистому C/CUDA, щоб натренувати GPT-2 для 124M параметрів.

Корисне в якості освітнього ресурсу ;)

#shared_link
#machine_learning

GitHub

GitHub - karpathy/llm.c: LLM training in simple, raw C/CUDA

LLM training in simple, raw C/CUDA. Contribute to karpathy/llm.c development by creating an account on GitHub.

Stable Diffusion 3

Stability AI викатили Stable Diffusion 3, поки що доступ через waitlist. Stable Diffusion 3 це ціле сімейство генеративних мультимодальних моделей, від 800M до 8B параметрів. Зазначається, що модель комбінує у собі методи diffusion transformer architecture та flow matching.

? Tech report: Stable+Diffusion+3+Paper.pdf

@eiaioi