Правила сообщества MarketTrader :

1. Тематика обсуждений ограничена вопросами исследований и разработок в области искусственного интеллекта и нейронных сетей.
2. Материалы, не относящиеся к тематике сообщества, будут удаляться.
3. Реклама, самопродвижение иSpam не допускаются – мы здесь для профессионального networking'а и обмена знаниями.
4. Ведите себя дружелюбно и уважительно по отношению к другим участникам.
5. Публикуйте только авторский, уникальный контент. Плагиат и копипаста запрещены.
6. Придерживайтесь фактов и избегайте ненужных спекуляций при обсуждении технологий ИИ.
7. При обсуждении технологий ИИ придерживайтесь фактов.
8. Демонстрация работы ИИ в виде скриншотов диалогов приветствуется при условии соблюдения авторских прав.
9. Публикуйте уникальный контент. Ведите себя уважительно.
10. Нарушение правил может привести к предупреждению или блокировке аккаунта.

Желаем продуктивного сотрудничества!

1. IEEE Computational Intelligence Society (CIS) - международное сообщество IEEE, занимающееся нейронными сетями, машинным обучением и другими областями ИИ.
   https://cis.ieee.org
2. Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) - некоммерческая организация, продвигающая научные исследования в области ИИ.
   https://aitopics.org/
3. International Neural Network Society (INNS) - международное сообщество ученых и инженеров в сфере нейронных сетей.
   https://www.inns.org/
4. Microsoft Research AI - подразделение Microsoft, занимающееся фундаментальными и прикладными исследованиями в области ИИ.
   https://www.microsoft.com/en-us/research/group/microsoft-research-ai/
5. OpenAI - исследовательская компания, разрабатывающая ИИ с открытым доступом к результатам.
   https://openai.com/
6. AI Index - собрание метрик и данных об исследованиях и разработках в сфере ИИ.
   https://aiindex.org/
7. Arxiv - крупнейший открытый архив препринтов научных статей по машинному обучению и ИИ.
   https://arxiv.org/list/cs.AI/recent
8. Papers with Code - репозиторий статей по машинному обучению с открытым кодом.
   https://paperswithcode.com/
9. Kaggle - платформа для соревнований и dataset'ов по машинному обучению и data science.
   https://www.kaggle.com/
10. Github - открытые репозитории с кодом для машинного обучения и ИИ.
    https://github.com/topics/machine-learning

Эти ресурсы могут быть полезны для поиска новых идей, контактов с ведущими экспертами и командами, а также отслеживания последних трендов в области ИИ и машинного обучения.

1. Neural Information Processing Systems (NeurIPS) - ведущая конференция по машинному обучению и нейронным сетям.
   https://neurips.cc/
2. International Conference on Machine Learning (ICML) - ежегодная конференция по машинному обучению и смежным областям.
   https://icml.cc/
3. Neural Networks journal - рецензируемый научный журнал, посвященный нейронным сетям.
   https://www.journals.elsevier.com/neural-networks
4. Deep Learning Indaba - сообщество для обмена знаниями о глубоком обучении в Африке.
   http://www.deeplearningindaba.com/
5. Distill - журнал о машинном обучении, с акцентом на обучаемость и прозрачность.
   https://distill.pub/
6. Berkeley AI Research (BAIR) - исследовательская группа Berkeley в области глубокого обучения.
   https://bair.berkeley.edu/
7. Paperspace Gradient - блог о практическом применении нейросетей.
   https://blog.paperspace.com/category/gradient/
8. Deep Learning Monitor - дискорд-канал с новостями о нейросетях.
   https://discord.gg/GxG4qQDbCg
9. Tim Dettmers - блог исследователя о глубоком обучении.
   https://timdettmers.com/
10. Metalearning Symposium - конференция, посвященная метаобучению и метаоптимизации нейросетей.
    https://metalearning-symposium.org/

Эти ресурсы могут быть полезны для отслеживания последних трендов и налаживания контактов в области нейронных сетей.