程序员书库(ID：CodingBook) 猿妹编译 整编自： hhttps://www.fast.ai/2020/08/21/fastai2-launch/

在深度学习领域，Fast.ai是最受欢迎的课程平台之一，它不仅是一个课程平台，也是一个社区，社区免费提供所有软件、研究论文和课程，同时还是一个PyTorc的顶层框架。 最新的Fast.ai 2.0版本上线，社区发布了以下四大内容：

  • Fast.ai V2：新版本完全对Fast.ai V1进行了重置，构建了全新的深度学习框架。更轻快、更灵活、更容易使用。
  • fastcore，fastscript和fastgpu：fastai v2中使用的基础库，对许多程序员和数据科学家有用
  • 《面向程序员的实用深度学习》：(2020年课程，第1部分)，结合了机器学习入门和深度学习以及数据产品的生产和部署
  • 《Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch》：O'Reilly的书，其内容与课程相同

Fast.ai V2课程更新

过去的fast.ai课程已经被世界各地各行各业的数十万学生研究。根据反馈情况来看是相当优秀的，今年的课程将新上线的Fast.ai 2.0课程机器学习和深度学习都整合到一门课程中，涵盖了诸如随机森林，梯度提升，验证集与测试集以及p值等主题，此外还涵盖了生产和部署，该课程是和旧金山大学数据研究所联合录制的。 Fast.ai 2.0课程分为两大部分：深度学习任务速成，和更加全面的深度学习基础。

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如果你已经有了一定的基础，那么可以直接开始第二部分课程深度学习基础。这一部分包含7课，从深度神经网络的基础结构讲起，包括神经网络的训练过程、模型内部结构、数据块的API等等。

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可以看出以上视频教程中，左边是视频播放，右边有本节提纲，和其他网友详细的学习笔记链接等，最最关键的是全部课程视频都有 简体中文字幕

。 这样的官方团队未免太用心了吧。 学完该课程，你将学会以下内容：

  • 计算机视觉，包括图像分类(例如，按品种对宠物照片进行分类)以及图像定位和检测(例如，发现图像中的动物在哪里)
  • 自然语言处理(NLP)，包括文档分类(例如电影评论情感分析)和语言建模
  • 包含分类数据，连续数据和混合数据(包括时间序列)的表格数据(例如销售预测)
  • 协同过滤推荐算法(例如电影推荐)
  • 如何将模型转换为Web应用程序并进行部署
  • 深度学习模型为何起作用以及如何起作用，以及如何利用这些知识来提高模型的准确性，速度和可靠性
  • 在实践中真正重要的最新深度学习技术
  • 如何从头开始实现随机梯度下降和完整的训练循环
  • 如何考虑工作的道德含义，以帮助确保您正在使世界变得更美好，并且您的工作不被滥用以伤害他人


最后附上相关课程地址：