⌨️ИИ и Python: изучаем нейросети на реальных задачах
Видео по нейросетям делятся на два типа: нудная теория и непонятная практика. Но этот плейлист — исключение, так как там дается и теоретический минимум, и сразу практика на реальных задачах.
1. Нейронные сети: краткая история триумфа
[11:05]
2. Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей
[14:28]
3. Персептрон – возможности классификации образов, задача XOR
[19:45]
4. Back propagation – алгоритм обучения по методу обратного распространения
[14:55]
5. Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки
[13:27]
6. Переобучение – что это и как этого избежать, критерии останова обучения
[8:52]
Перейти к плейлисту
#python#нейросети
#python#agplv3#education#flashcards#foreign_language#hacktoberfest#hacktoberfest2022#language_learning#python#second_language_acquisition#spaced_repetition#svelte
LibreLingo is a free, community-driven language-learning platform offering courses like Spanish, German, and French through interactive exercises, spaced repetition, and progress tracking across devices, while allowing users to contribute and modify content for a collaborative learning experience[1][4][5].
https://github.com/kantord/LibreLingo
#python#agent#agent_framework#browsecomp#deep_research#futurex#gaia#hle#research_agent#search_agent#xbench
MiroThinker v1.5 is the top open-source AI search agent with a 256K context window and up to 400 tool calls per task for deep web research, code execution, and multi-step reasoning. It leads benchmarks like HLE-Text (39.2%), BrowseComp (69.8%), and GAIA (80.8%), beating other free agents at low cost. You benefit by getting accurate, real-world research help—like finding arXiv papers or solving complex queries—faster and cheaper than paid tools, with full open-source access on GitHub and Hugging Face.
https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
#rich_text_format#lcd_display#python#serial_communication#smart_display#smart_screen#system_monitor#system_monitoring#turing_smart_screen#xuanfang
**turing-smart-screen-python** is free open-source Python software (3.9+) for small USB-C IPS smart screens like Turing 3.5"/5", XuanFang, and others on Windows, Linux, Raspberry Pi, or macOS. Use it as a standalone system monitor showing CPU/GPU usage, temps, memory, and custom data via easy themes (with editor and community shares), or integrate into your Python projects to display text, images, progress bars, brightness, rotation, and RGB LEDs. It auto-detects ports with a simple GUI wizard—no coding needed. You benefit by turning your screen into a customizable HW dashboard or app display affordably, cross-platform, without vendor limits.
https://github.com/mathoudebine/turing-smart-screen-python
#python#danbooru#deviantart#downloader#flickr#gallery#kemono#mangadex#pixiv#tumblr#twitter
gallery-dl is a free, easy-to-use command-line tool that lets you download image galleries and collections from many popular image hosting sites. It works on Windows, macOS, and Linux, and you can install it using pip, package managers like Homebrew or Chocolatey, or as a standalone executable. You can customize it with configuration files, use login credentials or browser cookies for private content, and even filter downloads by tags or chapters. This tool helps you quickly save large amounts of images or videos from websites, making it convenient to archive or organize media offline. It supports many sites and offers flexible options for advanced users.
https://github.com/mikf/gallery-dl
#python#agent#ai#aiagent#awesome#chatgpt#hacktoberfest#hacktoberfest2025#llm#long_short_term_memory#memori_ai#memory#memory_management#python#rag#state_management
Memori is an open-source memory engine that gives AI language models human-like memory using standard SQL databases like PostgreSQL, MySQL, or SQLite.[1][2] With just one line of code, you can enable any LLM to remember conversations, learn from interactions, and maintain context across sessions.[1] The key benefits are significant cost savings of 80-90% compared to expensive vector databases, complete data ownership and transparency since memories are stored in SQL databases you control, and zero vendor lock-in allowing you to export and move your data anywhere.[1][3] Memori works with popular frameworks like OpenAI, Anthropic, and LangChain, making it easy to integrate into existing projects without complex setup.[1]
https://github.com/GibsonAI/Memori
От "Луны-16" до текущих дней: как ИИ стал ключевым членом космических экипажей 🚀🧠
Ровно 55 лет назад, 24 сентября 1970 года, случилось знаковое событие, которое наглядно доказало: роботы способны на самостоятельные космические миссии. Советская станция «Луна-16» впервые в истории в автоматическом режиме доставила на Землю образцы лунного грунта. Это был триумф инженерной мысли и прообраз будущего! 🌍➡️🌕
Тогда это была продвинутая автоматика, запрограммированная на строгий алгоритм действий. Но идея была гениальной: поручить сложнейшую задачу автомату, заложив фундамент для роботизированного освоения космоса.
Сегодня эту концепцию вывели на принципиально новый уровень благодаря искусственному интеллекту. Современные марсоходы, такие как Perseverance, — это уже не просто исполнители команд с Земли. Они — автономные ученые:
➡️Самостоятельно прокладывают путь, объезжая камни и опасные участки, экономя драгоценное время на связь с Землей.
➡️Анализируют породы с помощью встроенных спектрометров, выбирая самые интересные образцы для дальнейшего изучения.
➡️«Мыслят» на месте, принимая сотни микрорешений за один сол (марсианские сутки).
Эволюция налицо: от жесткой автоматики «Луны-16» к гибкому, адаптивному интеллекту современных роботов-исследователей. ИИ стал тем самым «следующим пилотом», который позволяет нам изучать миры на расстоянии десятков миллионов километров с невероятной эффективностью.
Что ждет нас дальше? ИИ будет критически важен для:
➡️Строительства автономных баз на Луне и Марсе.
➡️Поиска следов жизни в подледных океанах Европы или Энцелада.
➡️Управления сложными орбитальными станциями и звездолетами будущего.
Рекомендую вспомнить посты ранее:
➡️ИИ строит мост к Марсу: как роботы Optimus проложат путь человечеству?
➡️Человек слаб, ИИ — неуязвим.
Как это поможет на Марсе?
А как вы думаете, какая следующая крупная космическая задача будет полностью доверена искусственному интеллекту?
Или без человека никуда?
Делитесь мнениями в комментариях! 👇
#ИИвКосмосе#Космонавтика#Луна16#Perseverance#ИскусственныйИнтеллект#Нейросети#Будущее#Наука#Марс#Робототехника
https://t.me/semasci
#python#agent#ai_agent#apple#computer_use#cua#lume#macos#manus#operator#swift#virtualization#virtualization_framework
The information provided doesn't directly relate to Discord bots or their benefits. However, if we consider the broader context of automation and AI tools like those mentioned in the text, these technologies can enhance user experiences by automating tasks and providing interactive features. For example, AI agents can control virtual environments, which might be useful in various applications, including gaming or educational settings. This kind of automation can save time and increase efficiency, similar to how Discord bots automate tasks and engage communities[1][2].
https://github.com/trycua/cua
#MongoDB#Excel#DataModeling#Aggregations#Java#Python#Csharp#Nodejs
💾
MongoDB Masterclass: Excel in NoSQL & Pass Certification!
Unlock the Power of MongoDB: Learn Data Modeling, Aggregations, Indexing Using Java, Python, C# and Node.js
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🇷🇺 Там, где раньше стояли только лес и поле, сегодня горят огни великих городов — это подвиг каждого строителя России!
#Россия#Нейросети#ИИ#Родина#Праздник#ДеньСтроителя#Подвиг#Москва#СанктПетербург#Владивосток#Казань#Город
#html#data_science#education#machine_learning#machine_learning_algorithms#machinelearning#machinelearning_python#microsoft_for_beginners#ml#python#r#scikit_learn#scikit_learn_python
Microsoft’s "Machine Learning for Beginners" is a free, 12-week course with 26 lessons designed to teach classic machine learning using Python and Scikit-learn. It includes quizzes, projects, and assignments to help you learn by doing, with lessons themed around global cultures to keep it engaging. You can access solutions, videos, and even R language versions. The course is beginner-friendly, flexible, and helps build practical skills step-by-step, making it easier to understand and apply machine learning concepts in real-world scenarios. This structured approach boosts your learning retention and prepares you for further study or career growth in ML[1][5].
https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners
#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation
Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively.
https://github.com/simular-ai/Agent-S
#python#agent#agentic_rag#ai_agents#clawbot#context_database#context_engineering#filesystem#llm#memory#openclaw#opencode#rag#skill
OpenViking is a free open-source tool that acts as a context database for AI agents, using a simple file system to organize memories, resources, and skills under viking:// paths. It fixes issues like scattered data, high token costs, weak searches, and untraceable errors with tiered loading (L0 abstracts, L1 overviews, L2 details loaded on demand), recursive directory retrieval, visual traces, and auto-session memory updates. You benefit by building smarter, cheaper agents faster—like managing files—saving up to 96% on tokens while boosting task success by 50%+.
https://github.com/volcengine/OpenViking