🤖 Лучшие GitHub-репозитории, чтобы выучить AI с нуля в 2026 16.01.2026 Искусственный интеллект, Машинное обучение Если хочешь разобраться в ИИ не по курсам “в вакууме”, а через реальные open-source проекты – вот топ реп, которые реально ведут от базы до практики: 1) **Karpathy – Neural Networks: Zero to Hero** Самый понятный вход в нейросети и backprop “на пальцах” https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero 2) **Hugging Face Transformers** Главная библиотека современного NLP/LLM: модели, токенизаторы, fine-tuning https://github.com/huggingface/transformers 3) **FastAI – Fastbook** Практическое DL-обучение через проекты и эксперименты https://github.com/fastai/fastbook 4) **Made With ML** ML как инженерная система: пайплайны, прод, деплой, мониторинг https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML 5) **Machine Learning System Design (Chip Huyen)** Как строить ML-системы в реальном бизнесе: данные, метрики, инфраструктура https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design 6) **Awesome Generative AI Guide** Подборка материалов по GenAI: от основ до практики https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide 7) **Dive into Deep Learning (D2L)** Одна из лучших книг по DL + код + задания https://github.com/d2l-ai/d2l-en Сохрани себе – это база, на которой можно реально вырасти до ML/LLM-инженера. +1 0 +1 0 +1 0 +1 0 +1 0 Просмотры: 22 0 Grok 4.20: ИИ нашёл новую Bellman-функцию и продвинул сложную задачу в анализеП… 15.01.2026 У DeepSeek может быть один из самых сильных “скрытых источников финансирования”… 12.01.2026 Андрей Карпаты нашел идеальный баланс токенов и параметров для обучения LLM.Анд… 09.01.2026
==============
Список лучших GitHub-репозиториев для изучения ИИ с нуля, включающий ресурсы для освоения нейронных сетей, NLP/LLM, практического глубокого обучения, построения ML-систем и генеративного ИИ. Представлены такие проекты, как "Neural Networks: Zero to Hero", "Hugging Face Transformers", "FastAI – Fastbook", "Made With ML", "Machine Learning System Design" и "Awesome Generative AI Guide", а также учебники "Dive into Deep Learning (D2L)". Эти репозитории предоставляют материалы от базовых концепций до практического применения.