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deep-learning
15件のリポジトリ
tensorflow/tensorflowGoogle発、機械学習のデファクト基盤 — Google Brainが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。研究から本番デプロイまでを一貫してカバーする柔軟なエコシステムを持ち、Python・C++の安定APIを提供します。長年の実績とコミュニティの大きさから、深層学習を学ぶ人から大規模分散学習を行う現場まで幅広く支持されています。
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
huggingface/transformers最先端モデルを統一的に扱うTransformers — テキスト・画像・音声・マルチモーダルの最先端モデルを共通APIで推論・学習できるフレームワークです。Qwen・Gemma・DeepSeekなど主要LLM/VLMにも対応し、Hugging Face Hubの事前学習モデルを即活用できる点が強みです。研究者・実務者双方にとって事実上の標準ツールとなっています。
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
pytorch/pytorchPyTorch：動的計算グラフのPython深層学習フレームワーク — NumPy感覚で使えるGPU対応テンソル計算と、テープ方式のautogradによる動的ニューラルネットワーク構築ができるライブラリです。Python-Firstな設計で命令的にモデルを書けるため、研究から実運用まで広く使われ、TensorFlowなどの静的グラフ系フレームワークとの差別化点になっています。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
rohitg00/ai-engineering-from-scratch523レッスンで学ぶAIエンジニアリング完全ガイド — 深層学習・LLM・エージェント・強化学習・コンピュータビジョンまでを20フェーズ523レッスンで体系的に学べる実践型カリキュラムです。学んで、作って、他人のために出荷するという理念のもと、Pythonを中心にRustやTypeScriptも扱い、多言語READMEも用意されています。AI Agent Memoryの作者による信頼性の高い教材です。
Learn AI Engineering! Learn it. Build it. Ship it for others.
roboflow/supervisionモデル依存しないCV用ツールキット — 物体検出・セグメンテーション・トラッキングなど、YOLOやTransformersなど任意のモデル出力を統一的に扱える汎用アノテーション・データ処理ライブラリです。特定モデルに依存せず、可視化やゾーンカウントなどのビジネスロジックを素早く実装できる点が特徴で、CVアプリ開発者に人気です。
We write your reusable computer vision tools. 💜
harvard-edge/cs249r_bookハーバード発、機械学習システム工学の教科書 — Harvard CS249rの講義から生まれた無料オープンな教科書で、クラウドからエッジ・組込み・ロボティクスまでMLシステムの設計原則を全4巻で網羅します。TinyMLからAgentic AI・Physical AIまで最新トピックを扱い、学生・実務者双方に実践的な視点を提供します。
Machine Learning Systems: Foundations, Scaling, Agentic AI, and Physical AI (Vols I–IV) • Harvard CS249r | https://mlsysbook.ai
liyupi/ai-guide鱼皮によるAI技術まとめ＆バイブコーディング教程 — 中国の著名エンジニア鱼皮が公開する完全無料のAI知識共有サイトです。Vibe Coding入門教程、DeepSeek/GPT/Claude/Geminiの活用法、Cursor/Claude Code等のAIツール解説、Agent Skills・RAG・MCPなどの知識百科、AI収益化ノウハウまで幅広く網羅しています。
程序员鱼皮的 AI 资源大全 + Vibe Coding 零基础教程，分享 OpenClaw 保姆级教程、大模型玩法（DeepSeek / GPT / Gemini / Claude / GLM）、最新 AI 资讯、Prompt 提示词大全、AI 知识百科（Agent Skills / RAG / MCP / A2A）、AI 编程教程（Harness Engineering）、AI 工具用法（Cursor / Claude Code / TRAE / Codex / Copilot）、AI 开发框架教程（Spring AI / LangChain）、AI 产品变现指南，帮你快速掌握 AI 技术，走在时代前沿。本项目为开源文档 aiguide，已升级为鱼皮 AI 导航网站
google/magikaAIで数msに高精度なファイル種別判定 — Magikaは深層学習で約200種類以上のファイル形式を数MBの軽量モデルで99%精度判定するGoogle製ツールです。CPU単体でミリ秒単位の高速処理を実現し、GmailやDrive、VirusTotalなど大規模サービスで既に実運用されています。従来のmagic number判定に代わる新しい選択肢として注目されています。
Fast and accurate AI powered file content types detection
owainlewis/awesome-artificial-intelligence生成AI・エージェント開発者のための厳選リソース集 — 単なるAI製品ディレクトリではなく、技術的な深さと実用性を重視して厳選されたリスト。基礎理論から言語モデル・検索・エージェントを使った実装、本番運用の評価・監視まで幅広く網羅しています。週次で自動レビューされ品質が保たれている点も特徴です。
A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers.
tracel-ai/burnRustでPyTorch超え目指すテンソル/DLフレームワーク — Burnは学習と推論を同一コードで実行できるRust製テンソルライブラリ兼深層学習フレームワークです。ONNXエクスポートなしに訓練コードがそのまま本番で動き、カーネル融合JITにより動的グラフの柔軟さと高速性を両立します。CUDA/Metal/WebGPU/ROCmなどマルチプラットフォーム対応で、研究向けの速い編集・実行サイクルも実現しています。
Burn is a next generation tensor library and Deep Learning Framework that doesn't compromise on flexibility, efficiency and portability.
multimodal-art-projection/YuE記号とオーディオを統合する次世代音楽生成AI — YuE2はシンボリックな作曲とオーディオ生成を統一したフロンティア級の音楽生成モデルです。ゼロショットカバーやエージェント的な音楽編集にも対応し、単なる自動作曲ツールを超えて、構造的なプランニングから音響出力までを一貫して扱える点が新しいです。研究者やクリエイター向けにHugging Faceモデルやベンチマークも公開されています。
YuE2: frontier music generation with symbolic planning, zero-shot covers, and agentic music editing.
poloclub/transformer-explainerブラウザで動くGPT-2の内部を可視化する学習ツール — 実際に動くGPT-2モデルをブラウザ上で動かし、入力したテキストに対してTransformer内部の注意機構やトークン予測の仕組みをリアルタイムで可視化できるツールです。CHI論文にも採用された研究成果で、LLMの仕組みを直感的に学びたい学生・エンジニアに最適です。
Transformer Explained Visually: Learn How LLM Transformer Models Work with Interactive Visualization
koharu-rs/koharuRust製・ローカル完結の漫画翻訳AIツール — 物体検出・OCR・インペイント・LLMを組み合わせ、漫画の翻訳作業を自動化するRust製GUIツールです。ビジョンモデルとLLMを全てローカル実行するためデータを外部に出さず、プライバシーを保ちつつ高速に翻訳パイプラインを回せる点が特徴です。
ML-powered manga translator, written in Rust.
higgsfield-ai/higgsfield数千億パラメータ級LLMを泣かずに学習するGPUオーケストレーション — Higgsfieldは巨大言語モデルの分散学習に特化したOSSフレームワークです。ZeRO-3やPyTorchのFSDPに対応し、GPUリソース管理・実験キュー・GitHub連携まで備えることで、Llama等のマルチノード学習を数行のコードで実現できます。MLOps基盤としての運用性も強みです。
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters
ymcrcat/rgpuMacでもCUDA不要、リモートGPUでPyTorchを動かす — CUDA非搭載のMacなどからPyTorchテンソル演算をリモートのNVIDIA GPUに透過的にオフロードできるツールです。専用deviceを使う簡単な方式と、既存のLinux CUDAバイナリをそのまま動かせるCUDAシム方式の2経路を提供し、ローカル開発環境を変えずに手元に無いGPUを活用できます。
Keep Python on your laptop. Run PyTorch operations and hold tensors on a remote GPU, including from a Mac with no CUDA installation.