Código aberto. Novas possibilidades.

Uma lista selecionada de cursos de ciência da computação com videoaulas, abrangendo algoritmos, IA, bancos de dados, sistemas operacionais e muito mais.

SANA é a família open-source da NVIDIA de modelos de difusão eficientes para geração de imagens e vídeos em alta resolução, com código de treino e inferência, atenção linear, compressão DC-AE e implantação em 4 bits.

Stable Baselines3 (SB3) é uma coleção de implementações confiáveis de algoritmos de reinforcement learning baseados em PyTorch, voltadas para pesquisa e indústria.

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.

Jericho é uma interface Python leve que conecta agentes de aprendizado a jogos de Ficção Interativa feitos pelo homem, apresentando emulação Frotz, ambientes estocásticos e documentação abrangente para pesquisa em IA.

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.

Unsloth é um aplicativo de desktop e framework para executar e treinar grandes modelos de linguagem (LLMs) e modelos de difusão localmente no Windows, macOS e Linux.

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.

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.

Adrastea é um sistema Python de motor duplo que combina um núcleo de execução determinística (Alpha) com um motor de raciocínio probabilístico (Beta) para orquestração autônoma, utilizando RL, Ollama e MCP.

Ray é um framework unificado para escalar aplicações de IA e Python, desde um único laptop até um cluster distribuído.

Biblioteca de aprendizado por reforço para decisões operacionais—precificação, inventário, energia, filas, cadeias de suprimentos. 31 algoritmos com interfaces tipadas, baselines clássicos e benchmarks reproduzíveis.

SGLang é um framework de serving de alta performance para modelos de linguagem extensos (LLMs) e modelos multimodais, projetado para inferência de baixa latência e alta vazão.

Reinfors é uma biblioteca de aprendizado por reforço de alto desempenho que executa a dinâmica do jogo, busca e orquestração de episódios em Rust paralelo, mantendo redes e treinamento baseados em Python totalmente sob o controle do usuário.