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生肉啃不动我们拿到了全球最赞深度学习课程纪录

2020-09-16 10:24:55 | 来源: 西餐

生肉啃不动?我们拿到了全球最赞深度学习课程fast.ai授权,中文版免费放出!

大数据文摘出品

红遍AI圈的fast.ai课程终究迎来了官方版中文视频!由大数据文摘发起的“fast.ai课程翻译项目“,集合众多志愿者,耗时4个月,终究上线啦!

我们与fast.ai的创始人兼研究员Jeremy Howard通过邮件多番辗转,终究得到了官方授权!同时,大数据文摘汉化版中文课程也同步给了Jeremy,会在fast.ai官网作为多语言课程内容补充发布!

这次文摘菌历经挑选,招募了37名优秀的志愿者,共同完成了fast.ai官方视频的汉化工作,真诚地希望能为同学们的学习带来便利,不用科学上网啦!

看似轻松的翻译工作,实则涵盖了大量的细节,文摘菌仔细盘点了一下,工作流程覆盖英文字幕校正、断句、翻译、整合、翻译校订、监制校订、视频压抑、视频切割、Notes翻译、Jupyter Notebook翻译、课程上线、课程笔记制作等环节,每10分钟的原始英文课程,翻译团队的工作时间已长达120分钟!层层把关课程质量,只为将最优良的翻译课程出现到中文学习者眼前!而且对于字幕的字体、大小等也是保证了最佳的视觉效果~再次感谢我们的志愿者,你们辛苦了!

课程简介

在众人皆知人工智能(AI)的今天,深度学习(DL)作为近年来最受追捧的技术,热度一直不减。但初学者常常困于找不到适合的切入点,五花八门的框架、各种书籍资料使人纷乱,多少学员又由于数学基础望而生畏。今天,文摘菌真诚地推荐1门免费优良好课,其课程品质在深度学习圈中有口皆碑,而且课程讲师Jeremy Howard经历可谓传奇。

这是一门与众不同的人工智能课,授课讲师Jeremy自学成才,是kaggle的比赛高手,也是1名优秀的企业家。Jeremy创建fast.ai,一个优良的学习社区,致力于“让深度学习不再神秘(Making neural nets uncool again)”。他教会了不同背景的人使用深度学习,而无需大量数据或计算能力。换句话说,Jeremy用他的实际经验在教你“开车”,而不是“造车”今后或许还将成为七甸工业园区最吸引眼球和最具人气的地方。从七甸工业园区了解到,我们不妨先会开车,再去深入研究那些原理。

fast.ai 的课程亮点在于课程遵守自上而下的教授方法,带你俯瞰深度学习最新应用的全貌。以最快的速度,搭建世界级的模型,将深度学习着手于实践。

为何这门课广受推重?

数学专业出身,通过fast.ai课程自学深度学习,一年时间成为其研究科学家的Sylvain Gugger说了一段很中肯的话。

“学习深度学习并不需要深入的数学知识,但为了能够在实践中训练模型,只需要了解三件事:

知道什么是导数;

知道误差函数的log和exp;

以及知道什么是矩阵乘积。

这些基础的知识可以在很短的时间内学到,因此完全没必要由于数学基础而对深度学习望而生畏。”

相干链接:

https://www.fast.ai/2019/01/02/one-year-of-deep-learning/

南开大学情报学博士王树义曾在他的文章中介绍过一些深度学习框架,例如:Tensorflow,tflearn和Keras,但当他去年进行科研时发现了fast.ai这款框架以后,极力推荐这款框架~

“本来我认为,Keras已把功能和易用性做到了最好平衡了。直到我看到了Jeremy Howard,也就是fast.ai创始人提出的评判标准——如果一个深度学习框架需要写个教程给你,那它的易用性还不够好。

我看了以后,可以用感动来形容。

Jeremy说这话,不是为了夸自己——由于他乃至做了个MOOC出来。他自己评价,说目前fast.ai的易用性依然不算成功。但在我看来,fast.ai 是目前把易用性和功能都做到了极致的深度学习框架。

它的门坎极低。犹如TuriCreate一样,你可以很轻易用几句话写个图片分类模型出来,人人都能立即上手。

它的天花板又很高。由于它只是个包裹了Pytorch的代码库。”

相干链接:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47706063

普通人也能学

深度学习人才市场需求量很大,但并不是甚么很高深难懂的知识,至少本授课讲师Jeremy不这么认为,他始终致力于教会不同背景的人如何使用深度学习。

无需数学与理论先序知识,对唯一少量开发基础(比如大部分的程序员,或花一周时间学会Python编程的同学)的学习者非常友好。

直接从实战应用带你入门

本课程是一门关于深度学习的实战课程,以案例为驱动,可以从学习的进程中掌握AI场景的建模与调优方法,实现产品级的应用。大量工业级的实现与调优技能,谢绝“toy project”案例,直接产出好的结果。

先学实际应用,后学理论知识,通过这类自上而下的教学方式,带你用最快的速度真正将深度学习运用起来。

案例:使用迁移学习实现一流的宠物品种辨认准确率

案例:从零搭建泰迪熊检测器

合适谁学?

想入门深度学习的人 有一些python开发基础的人 了解Jupyter Notebook的人 无需专业的数学与领域知识背景

课程大纲

7大课程专题,带你掌握深度学习应用

课程更新时间

致谢

这已不是文摘菌第一次组织课程汉化工作啦!我们之前还翻译过斯坦福大学CS224d课程,CS231N课程等,一路走来,感谢志愿者们的相伴,文摘菌愿与你一同成长!

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