**10 GitHub-репозиторіїв для тих, хто вчить AI**

Зібрали добірку, яку варто зберегти, якщо цікавитеся Python, Machine Learning, LLM та AI-агентами.

 [Python-100-Days](https://github.com/jackfrued/Python-100-Days)** **— 100 днів практики: Python, аналіз даних і веброзробка.

 [Generative AI for Beginners](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners) — основи LLM, prompt engineering, RAG, агенти та fine-tuning.

[LLMs from Scratch](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch) — як працює LLM зсередини: модель можна поступово зібрати власноруч.

** **[ML for Beginners](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners) — 12-тижневий курс із класичного Machine Learning.

** **[OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook) — практичні приклади для роботи з AI та створення власних рішень.

 [Stable Diffusion](https://github.com/CompVis/stable-diffusion) — реалізація моделі для генерації зображень.

 [AI Agents for Beginners](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners) — основи AI-агентів, RAG, фреймворки та multi-agent системи.

[AI for Beginners](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners)** **— 12 тижнів про нейронні мережі, Computer Vision, NLP та класичний AI.

 [LLM App](https://github.com/pathwaycom/llm-app) — практична робота з RAG, пошуком, vector search та даними в реальному часі.

[](https://github.com/facebookresearch/segment-anything)[Segment Anything](https://github.com/facebookresearch/segment-anything) — модель для сегментації зображень, особливо цікава тим, хто працює з Computer Vision.

 Можна зберегти й повертатися до потрібного репозиторію, коли дійдете до відповідної теми.

[#корисно](?q=%23%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BD%D0%BE) [#розвиток](?q=%23%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%B2%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%BA) [#tech](?q=%23tech)

**[Всі наші платформи](https://linktr.ee/juniverse_ua)** | **[Масонська ложа](https://t.me/+lUs6TYXFy0UxNjAy)** |[Вакансії](https://t.me/+1nmach7hIiQ1MDMy)**|**
**[Кар'єрне консультування](https://t.me/Job_IT_Junior/10434)