前幾日，fast.ai的創(chuàng)始人、前Kaggle首席科學(xué)家Jeremy Howard教授在Github上開源了一本新書的初稿——fastbook。

短短幾天時(shí)間，就已經(jīng)在Github上標(biāo)星3.3K，可見大家對(duì)深度學(xué)習(xí)的關(guān)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(jīng)在Amazon上預(yù)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(xué)春季課程的AI課程講義，通過下圖，相信你已經(jīng)看到了，這是一份價(jià)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(fèi)1500美元購(gòu)買：

下面我們一起來(lái)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(xué)到：

• 如何在計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理(NLP)、推薦系統(tǒng)、表格和時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中創(chuàng)建最先進(jìn)的模型
• 如何使用全新的fastai v2庫(kù)和PyTorch
• 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們是如何訓(xùn)練的，以及它們?nèi)绾芜M(jìn)行預(yù)測(cè)
• 為什么以及如何使用深度學(xué)習(xí)模型，以及如何使用這些知識(shí)來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性、速度和可靠性
• 如何將你的模型轉(zhuǎn)換為實(shí)際的Web應(yīng)用程序，以及在模型出錯(cuò)時(shí)如何調(diào)試模型。
• 最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，嘗試真正有意義的實(shí)踐
• 如何閱讀深度學(xué)習(xí)研究論文
• 如何實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法從無(wú)到有

不過該課程并非面向零基礎(chǔ)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(xué)水平的數(shù)學(xué)能力，但是你至少需要有一年的編程經(jīng)驗(yàn)。

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(xiàng)目的代碼部分，至于Notebook中的Markdown板塊不在此列，未經(jīng)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(xì)內(nèi)容，感興趣的小伙伴們可以自行到Github上下載。

關(guān)于作者

Jeremy Howard

[[318745]]

Jeremy Howard已經(jīng)使用和教授機(jī)器學(xué)習(xí)大約30年了。他在25年前開始使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在此期間，他領(lǐng)導(dǎo)了許多以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的公司和項(xiàng)目，包括創(chuàng)建了第一家專注于深度學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)的公司Enlitic，并擔(dān)任了世界上最大的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)Kaggle的總裁和首席科學(xué)家。他和雷切爾·托馬斯博士是fast的聯(lián)合創(chuàng)始人。

Sylvain Gugger

[[318746]]

Sylvain Gugger是一位數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)老師，出版過十本數(shù)學(xué)教科書，涵蓋了整個(gè)高級(jí)數(shù)學(xué)課程。

最后附上下載地址：https://github.com/fastai/fastbook

51CTO學(xué)院相關(guān)課程推薦：深度學(xué)習(xí)框架-PyTorch實(shí)戰(zhàn)