Ce projet est un ensemble de notebooks Jupyter dédiés à la Master Class en Probabilité 2020. Il contient des outils pour l'analyse et la visualisation de données, ainsi que pour la simulation de processus stochastiques.

Ce projet fournit un jeu d'instructions pour fine-tuner un LLM (Language Model) conformément aux recommandations du projet Stanford-Alpaca. Les instructions sont extraites de la FAQ créée par le GT DOREMITI et sont mises à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution 4.0 International.

Ce projet rassemble des références pour divers domaines de l'apprentissage machine, y compris l'apprentissage statistique de base, le deep learning, l'apprentissage par renforcement, les modèles génératifs et le clustering.

Ce projet propose des notebooks Jupyter pour la création de présentations interactives, la visualisation de données et l'apprentissage de l'intelligence artificielle grâce à des outils tels que Matplotlib, TensorFlow, Pandas, scikit-learn et Keras.

TransLaTeX est un projet visant à traduire des fichiers sources LaTeX (.tex) d'une langue à une autre en utilisant des traducteurs automatiques. Il permet de simplifier le processus de traduction de documents techniques.