價值2000美元的課程講義開源了！還是前Kaggle首席科學家主講！
前幾日，fast.ai的創(chuàng)始人、前Kaggle首席科學家Jeremy Howard教授在Github上開源了一本新書的初稿——fastbook。
短短幾天時間，就已經在Github上標星3.3K，可見大家對深度學習的關注度依然很高。
這本書是他和Sylvain Gugger合著的新書《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》目前已經在Amazon上預售：
值得一提的是，Jeremy Howard表示這份筆記還將被用于舊金山大學春季課程的AI課程講義，通過下圖，相信你已經看到了，這是一份價值2000美元（折合人民幣13875）的課程，即便是在在校生也需要花費1500美元購買：
下面我們一起來看看講義詳情：
從上圖可以看出，全書草稿已公布22章，通過這份它你將學到：
- 如何在計算機視覺、自然語言處理(NLP)、推薦系統(tǒng)、表格和時間序列數(shù)據(jù)分析中創(chuàng)建最先進的模型
- 如何使用全新的fastai v2庫和PyTorch
- 深度學習的基礎：什么是神經網(wǎng)絡，它們是如何訓練的，以及它們如何進行預測
- 為什么以及如何使用深度學習模型，以及如何使用這些知識來提高模型的準確性、速度和可靠性
- 如何將你的模型轉換為實際的Web應用程序，以及在模型出錯時如何調試模型。
- 最新的深度學習技術，嘗試真正有意義的實踐
- 如何閱讀深度學習研究論文
- 如何實現(xiàn)深度學習算法從無到有
不過該課程并非面向零基礎人士，雖說不要求你處理大量數(shù)據(jù)，也不需要你具備大學水平的數(shù)學能力，但是你至少需要有一年的編程經驗。
這本電子書遵循GPL-3.0許可協(xié)議，GPLv3開源許可證僅覆蓋項目的代碼部分，至于Notebook中的Markdown板塊不在此列，未經允許不可以隨意分發(fā)或更改，也禁止用于商業(yè)用途。所以，這里就不展示詳細內容，感興趣的小伙伴們可以自行到Github上下載。
關于作者
Jeremy Howard
Jeremy Howard已經使用和教授機器學習大約30年了。他在25年前開始使用神經網(wǎng)絡。在此期間，他領導了許多以機器學習為核心的公司和項目，包括創(chuàng)建了第一家專注于深度學習和醫(yī)學的公司Enlitic，并擔任了世界上最大的機器學習社區(qū)Kaggle的總裁和首席科學家。他和雷切爾·托馬斯博士是fast的聯(lián)合創(chuàng)始人。
Sylvain Gugger
Sylvain Gugger是一位數(shù)學和計算機科學老師，出版過十本數(shù)學教科書，涵蓋了整個高級數(shù)學課程。
最后附上下載地址：https://github.com/fastai/fastbook
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