Awesome AI Agents
Кураторская карта экосистемы AI-агентов: фреймворки, инструменты, библиотеки памяти, оценки и примеры — всё для построения агентов.
Гайды по ИИ-инструментам: пошаговые инструкции, лайфхаки и лучшие практики — осваивайте агентов, промты и MCP без воды.
Кураторская карта экосистемы AI-агентов: фреймворки, инструменты, библиотеки памяти, оценки и примеры — всё для построения агентов.
Самая полная коллекция реализаций агентов GenAI: от базовых паттернов до сложных мультиагентных систем — с кодом и объяснениями.
Официальный реестр серверов Model Context Protocol: поиск проверенных MCP-серверов, их схем и метаданных от создателей протокола.
Библиотека задач для ИИ-агентов-разработчиков: готовые задания с проверками, которые тренируют агентов писать и тестировать код.
Практический курс DataTalksClub по LLM в продакшне: RAG, векторные базы, оценка качества, потоковые ответы и мониторинг реальных систем.
Практический курс DataTalksClub по классическому ML: регрессия, классификация, деревья, бустинг, deep learning и деплой — с проектом в конце.
Официальный курс Hugging Face по ИИ-агентам: от мысленных схем и инструментов до RAG, мультиагентных систем и финального испытания.
Официальный курс Hugging Face по мелким языковым моделям: дообучение SmolLM на своих данных, квантование и запуск на устройствах.
Бесплатный курс Microsoft по ИИ-агентам: 10 уроков от основ до планирования, памяти и мультиагентных систем — с кодом на Python.
Продвинутый курс MLOps: от обучения моделей до тестирования, развёртывания и мониторинга в продакшне.
Большой курс Microsoft по искусственному интеллекту: 48 уроков от истории ИИ до нейросетей, компьютерного зрения и NLP.
Официальный курс Microsoft по классическому ML: 26 уроков с заданиями, ноутбуками и переводами на десятки языков.
Подборка лучших бесплатных ML-курсов на YouTube: от основ до глубокого обучения и NLP — все ссылки в одном месте.
Еженедельная подборка ключевых ML-статей от DAIR.AI: главные исследования недели с ссылками на код и обсуждения.
Курируемая подборка применения ML в продакшне от ведущего практика: паттерны, мониторинг и инженерия ML-систем.
Большая подборка по генеративному ИИ: модели, инструменты, библиотеки и сервисы — от текста и изображений до музыки и 3D.
Коллекция готовых LLM-приложений с кодом: RAG-чатботы, агенты, AI SaaS — от прототипа до реальных продуктов.
Курируемый список ресурсов по LLM: статьи, инструменты, датасеты, бенчмарки и руководства — карта всей области.
Самый популярный курс по LLM на GitHub: три трека — LLM-фундаменталист, скрам-мастер LLM и инженер LLM-агентов.
Официальная книга рецептов по моделям Phi: файнтюнинг, оптимизация, развёртывание на edge и сценарии с маленькими моделями.