AAI

Este proyecto empezó como una investigación para entrenar reiterativamente unas redes neuronales implementadasd desde cero. Con el tiempo se convirtió en un proyecto para realizar investigaciones de IA, como:

  • word2vec: Para generar embeddings
  • OpenGA: Librería C++ que implementa algoritmo genético.
  • Utilidades en C++
  • How to generate Ruby Extensions
  • Sqlite for C++
  • Datos del proyecto Titanic de Kaggle
  • OpenCL for Ruby
  • Sockets for C++
  • torch-rb for using PyTorch with Ruby
  • torch_evo for testing evolution algorithn with pytorch
  • cpplint
  • HeaderDoc for documentation
  • cmake
  • CUDA for C++ – Boost compute for mathematical computation for C++

Old AAI

Este proyecto mantiene una rama llamada old_aai con los códigos de las iteraciones del NNA.

Word2vec-rb

Proyecto para usar los ficheros binarios de vectores generados por el proyecto word2vec.

question-answering

Proyecto para resolver la utilidad ayudante de contestar correos. Mediante el procesamiento de antiguas contestacioens, al usuario le aparece un posible contestación (como el Github Copilot)

tensor-stream-word2vec

Implementación alternativa del algoritmo word2vec (casi), usando tensor_flow.

PyTorch Text Classification

Este proyecto sirve para comprobar los parámetros de entrenamiento basados en este tutorial de PyTorch: https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html

pytorch-word2vec

Implementación del word2vec usando PyTorch

neat-libtorch

Implementación de NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) usando C++ con LibTorch.

https://github.com/ddehueck/pytorch-neat

pytorch-neat

Implementación del algoritmo NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies) en PyTorch.

libtorch language model

Este es un modelo de lenguage hecho en C++ con libtorch.

OpenAI

Ejemplos de uso de la API de OpenAI (actualemnte en Beta)

practical-nlp-code

Copia del repositorio oficial de códigos asociados al libro ‘Practical Natural Language Processing’ de O’Reilly Media.

Speech To Phoneme Project

Este proyecto fue desarrollado para crear un algoritmo Deep Learning que distinga fallos de pronunciación en Inglés. La idea detrás de esto es crear una app móvil para ayudar a la gente a pronunciar Inglés correctamente.

Speech butler phoneme

Este proyecto intenta entrenar un modelo Deep Learning usando el corpus TIMIT. Con el corpus TIMIT puede ser entrenado con salidas de fonemas en vez de letras. La razón es que el TIMIT tiene definidos los intervalos de los fonemas declarados correctamente.

SuctionBatch

Este proyecto es una adaptación del algoritmo de ML llamado GPT2 para aprender código fuente en vez de artículos de noticias, y otras investigaciones.

PyTorch chatbot tutorial

Un tutorial simple de chatbot realizado con PyTorch

Kaggle Titanic

Competición de predicción de Kaggle: Titanic

Chatbot

Simple chatbot hecho con python y NLTK

Transformers

Copia del repositiorio de Spain-AI. Notebook enseñando como usar la librería Transformers para NLP

Training A Create ML Model to classify Flowers

Proyecto de Apple para comprobar CoreML y Vision para identifivar flores

HyperNEAT

Implementación ofiginal del HyperNEAT en C++

Speech recognition neural network

Copia de repsotorio. Esta es una red neuronal de reconozamiento principio-a-fin.