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.
Código aberto. Novas possibilidades.
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Um pouco de curiosidade. Um mundo de código aberto.
THE FIRST COLLECTIONO ONNX Runtime é um acelerador multiplataforma para inferência e treinamento de machine learning, com suporte a modelos do PyTorch, TensorFlow e scikit-learn.
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.
Um motor de jogo 2D em desenvolvimento escrito em Java, projetado para modularidade e desenvolvimento centrado em código, sem dependência de bibliotecas externas.
O Unity ML-Agents Toolkit é uma estrutura de código aberto que permite que jogos e simulações sirvam como ambientes para treinar agentes inteligentes usando aprendizado por reforço profundo e aprendizado por imitação, com implementações baseadas em PyTorch.
Video2X é um framework de super resolução e interpolação de frames baseado em aprendizado de máquina, reescrito em C/C++ com suporte multiplataforma para Windows e Linux.
O NVIDIA NeMo Speech é um framework PyTorch Apache-2.0 para criar, personalizar e implantar modelos de IA de fala, cobrindo reconhecimento automático de fala, texto-para-fala e LLMs de fala, com checkpoints pré-treinados e instalação via Docker/uv.
Um repositório educacional que ensina aprendizado de máquina supervisionado a partir de princípios fundamentais usando Python, abrangendo bases matemáticas e implementações práticas.
FaceSwap é uma ferramenta baseada em deep learning para reconhecimento e troca de rostos em imagens e vídeos. Oferece etapas de extração, treinamento e conversão com interfaces CLI e GUI, suportando aceleração por GPU CUDA.
Coleção de implementações simples em PyTorch de redes neurais e artigos de deep learning com explicações lado a lado documentadas, abrangendo transformers, GANs, modelos de difusão, RL, otimizadores e muito mais.