曉查 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
價值2000美元的AI線上課程講義,現在已經開源了。
一直致力於AI教育的前Kaggle首席科學家、fast.ai創始人Jeremy Howard放出免費福利,將他今年在舊金山大學春季課程的AI課程講義公佈了。
課程的Notebook代碼如今可以免費獲取。Jeremy Howard週末將講義草稿發佈在Github上,兩天時間收穫2k星,迅速登上日趨勢榜第一名。
另外,這個項目也是Jeremy Howard新書的草稿,還未正式發售,等於又幫你省下了60美元。
這本書就是他和Sylvain Gugger合著的新書《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》。
雖然這本書現在只是預訂狀態,但卻倍受讀者期待,長期位居亞馬遜計算機圖形類新書榜第一。
內容
全書草稿已公佈22章(包括引言和結語),內容自然是從AI界的“Hello Word問題”——MNIST圖像分類入手,再到NLP、循環神經網絡、卷積神經網絡和可解釋性。
該課程並非面向零基礎人士,必要的Python、PyTorch知識還是需要有的。
運行Notebook中的代碼,你需要安裝的軟件有:
fastai v2、Graphviz、ipywidgets、matplotlib、nbdev、pandas、scikit-learn、Microsoft Azure Cognitive Services Image Search
它們都可以通過PyPI直接安裝。
這本fastbook不僅僅是一本教材,也是一份AI社區資源。作者在最後寄語,希望所有學完本書的人和大家一起交流成功經驗。
最後,這本書再強調一下該項目的版權問題,因為項目中包含線上課程與書本的付費內容,不是可以隨意複製粘貼的。
GPLv3開源許可證僅覆蓋項目的代碼部分,至於Notebook中的Markdown板塊不在此列,未經允許不可以隨意分發或更改。該項目也禁止用於商業用途。
如果在其他地方託管這份代碼的副本,可能被作者訴訟。若無視版權規定,作者表示未來可能不再考慮以這種方式發佈其他材料。
因此,我們在這裡就不展示項目中文字和圖片了。感興趣的朋友可以自行下載,作為私下的學習材料使用。
傳送門
項目地址:https://github.com/fastai/fastbook
課程地址:https://www.usfca.edu/data-institute/certificates/deep-learning-part-one
— 完 —
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