От создания дипфейков до обработки естественного языка — опенсорс-инструменты всегда находятся на переднем крае разработок с искусственным интеллектом и машинным обучением. Концепция открытого исходного кода и приложения для совместной работы упрощают обмен данными в командах и делают производственный цикл значительно короче.

Неудивительно, что open source с каждым годом завоевывает все большую популярность и начинает преобладать даже в корпоративном секторе, где традиционно доминировало проприетарное ПО. Согласно опросу, проведенному Red Hat среди почти 1300 ИТ-руководителей крупнейших компаний мира, свыше 80% предприятий планируют увеличить использование enterprise-технологий с открытым исходным кодом в ближайшие два года.

В этой статье рассмотрим 15 проектов с открытым исходным кодом, которые на наших глазах меняют мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из них — просто программные пакеты на основе AI/ML алгоритмов, другие — полнофункциональные фреймворки или платформы для машинного обучения. Но каждый из представленных ниже инструментов достоин внимания разработчика, интересующегося перспективными технологиями.

Модель подходит для создания бесшовных узоров, абстрактных рисунков и стилизованных под акварель образов. Как использовать модель и как обучить нейросеть на своих картинках?

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.

В этой статье я постарался систематизировать всю имеющуюся на текущий момент информацию о том, как можно переместить капитал в том или ином виде через российскую границу.

Что это?

1. Индексаторы могут использовать params параметры

public string this[string key]
 {
   get { return internalDictionary[key]; }
 }

Немного теории

Проблематика

Предисловие