Código aberto. Novas possibilidades.

PaddlePaddle é uma plataforma de deep learning de nível industrial que fornece um framework abrangente para machine learning, incluindo bibliotecas de modelos e kits de desenvolvimento.

PyTorch é uma biblioteca de machine learning de código aberto que oferece computação de tensores com aceleração por GPU e um framework flexível de redes neurais profundas baseado em um sistema autograd.

O Keras 3 é um framework de deep learning multi-backend que permite aos usuários construir e treinar modelos usando JAX, TensorFlow, PyTorch ou OpenVINO.

Um toolkit abrangente para visão computacional que fornece blocos de construção agnósticos a modelos para carregamento de dados, visualização e gerenciamento de datasets.

Um pequeno modelo de linguagem GPT (~540M parâmetros) projetado para treinamento do zero em hardware de laptop de consumo, com pré-treinamento em Fineweb-edu e capacidade de ajuste fino para chat.

Gradio é uma biblioteca Python de código aberto para criar e compartilhar rapidamente aplicações web para modelos de machine learning, APIs ou qualquer função Python, sem exigir experiência em desenvolvimento web.

Magika é a ferramenta de detecção de tipo de conteúdo de arquivo com IA do Google. Ela usa um pequeno modelo de aprendizado profundo para identificar mais de 200 tipos de arquivo em milissegundos em uma única CPU, com ~99% de precisão. Disponível como CLI em Rust, além de bindings para Python, JavaScript e Go.

O ONNX Runtime é um acelerador multiplataforma para inferência e treinamento de machine learning, com suporte a modelos do PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.

Pyro é uma biblioteca de programação probabilística profunda, flexível e escalável, construída sobre PyTorch, que suporta modelos probabilísticos universais e inferência automatizada.

Currículo de engenharia de IA gratuito e de código aberto focado em primeiros princípios: 523 lições em 20 fases (~342 horas), com cobertura da matemática à produção em Python, TypeScript, Rust e Julia. Cada lição entrega um prompt, skill, agente ou servidor MCP reutilizável; inclui um tutor de IA instalável e preparação para certificação Claude.

Sonnet é uma biblioteca de redes neurais da DeepMind construída sobre o TensorFlow 2. Oferece abstrações simples e compostáveis via o conceito snt.Module para pesquisa em aprendizado de máquina, com suporte a módulos personalizados, serialização e treinamento distribuído.

YuE2 é um modelo aberto de geração musical que une planejamento simbólico e síntese de áudio: transforma letras e um prompt de estilo em uma partitura editável de melodia e acordes, depois renderiza uma música completa com vocais e acompanhamento. Também suporta covers zero-shot e edição agêntica de partituras.

Uma coleção selecionada de 107 artigos fundamentais de pesquisa em IA generativa, com resumos abrangentes, roteiros de aprendizado, glossários e guias de decisão—tornando a pesquisa de IA de ponta acessível a todos.

Uma interface web abrangente para Stable Diffusion implementada usando a biblioteca Gradio, fornecendo uma ampla gama de ferramentas para geração e manipulação de imagens por IA.

Repositório com 61 tutoriais de visão computacional em notebooks Jupyter, cobrindo modelos como YOLO11, SAM 3 e Qwen3-VL para detecção, segmentação e OCR.

Tesseract.js é uma biblioteca OCR em JavaScript que extrai texto de imagens em mais de 100 idiomas. Executa-se em navegadores via WebAssembly e no Node.js, sem modificar o modelo de reconhecimento.

O ONNX Model Zoo é um repositório de modelos de aprendizado de máquina pré-treinados no formato ONNX, abrangendo visão computacional, PNL, geração de IA e grafos. Está sendo descontinuado, com modelos migrando para o Hugging Face.

dlib é um toolkit abrangente em C++ projetado para criar software complexo, oferecendo algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados com suporte a C++ e Python.

EasyOCR é uma biblioteca de reconhecimento óptico de caracteres pronta para uso, com suporte a mais de 80 idiomas e principais sistemas de escrita. Oferece API Python simples e CLI, com modelos de detecção e reconhecimento baseados em PyTorch, além de opções de treinamento personalizado.

Uma coleção abrangente de exemplos de código e tutoriais de machine learning e deep learning, acompanhando cursos online. Abrange tópicos de regressão linear a aprendizado por reforço, PLN, visão computacional e IA generativa.