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fast.ai推出全新的7周实用深度学习课程
2018年06月21日 由 浅浅 发表
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fast.ai推出了2018年版的7周深度学习入门课程，分为两部分。
深度学习入门课程第1部分，为编码人员提供实用的深度学习入门课程，由Jeremy Howard （Enlitic创始人）授课。深度学习入门课程不需要研究生水平的数学基础，就可以建立最先进的模型，同时也不会出现其他问题，而且此深度学习入门课程完全免费。另外，还有一个由数以千计的其他学习者组成的社区，随时可以为你提供帮助，如果你需要任何帮助，或者只是想与其他深度学习学习者聊天，只需转到forums.fast.ai。
2018版本在更多领域教授更快更准确的模型。这门为期7周的课程适用于至少有一年编码经验以及有一些高中数学的知识的人。你将从第一步开始，学习如何让GPU服务器可用于在线深度学习，并一路走向创造最先进的，高度实用的计算机视觉模型，自然语言处理和推荐系统。
此课程总共大约有20个小时，你可以计划每周花费大约10个小时，用7周的时间来完成材料，该课程是基于USF数据研究所的第一个证书课程所记录的课程。
课程目录具体如下：
- 识别猫与狗
- 改进你的图像分类器
- 理解卷积
- 结构化，时间序列和语言模型
- 在循环训练中协同过滤
- 解释嵌入，从零开始理解RNN
- 从头开始重新组织
深度学习入门课程第2部分：尖端深入学习模块，你将在这里学习深度学习的最新发展，如何阅读和实施新的学术论文，以及如何解决挑战自然语言翻译等端到端问题。你将深入了解神经网络基础，这些领域最近最重要的进展，以及如何在世界上最快的深度学习库 fastai和pytorch中实现它们。
深度学习入门课程目录具体如下：
- 对象检测
- SSD
- NLP分类和转移学习
- 神经翻译，多模态学习
- DarkNet，生成对抗网络
- cycleGANs，数据伦理，风格转移
- 超级分辨率，用Unets分割
课程网址：course.fast.ai/
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