今天要推薦一門深度學(xué)習(xí)的好課程延柠，來自Fast.ai的Deep learning course祸挪！
Welcome to fast.ai's 7 week course,Practical Deep Learning For Coders, Part 1, taught by Jeremy Howard (Kaggle's#1 competitor 2 years running, and founder ofEnlitic). Learn how to build state of the art models without needing graduate-level math—but also without dumbing anything down. Oh and one other thing... it's totally free!
這是fast.ai官網(wǎng)上的課程介紹，課程由kaggle賽事老司機(jī)贞间，連續(xù)兩年冠軍Jeremy Howard 和 Rachel Tomas 聯(lián)合創(chuàng)辦贿条，旨在讓更多人能接受深度學(xué)習(xí)的課程，而且是完全免費(fèi)榜跌！真的是業(yè)界良心闪唆，這兩年深度學(xué)習(xí)火了起來盅粪，國內(nèi)就馬上有培訓(xùn)機(jī)構(gòu)推出收費(fèi)課程了钓葫，教學(xué)水平參差不齊。而Jeremy和Rachel推出的課程票顾，恰恰提現(xiàn)了他們的教育理念：
Make deep learning uncool ! （讓深度學(xué)習(xí)變得沒那么高大上）
下面兩張圖能很好地反應(yīng)當(dāng)今業(yè)界础浮、社會(huì)和門外漢看待深度學(xué)習(xí)的態(tài)度：
陌生人以為我是終結(jié)者，朋友以為我是半人半機(jī)器奠骄，別的計(jì)算機(jī)從業(yè)者以為我是土豪豆同，數(shù)學(xué)家以為我是程序狗，我以為自己是楊立昆（深度學(xué)習(xí)大神）含鳞，其實(shí)我只是在import kreas, 然后using tensorflow backend影锈。
但你們不知道，我們?cè)诳凑撐牟醣粒犞v座的時(shí)候都是一臉懵逼鸭廷。
很多人誤以為深度學(xué)習(xí)這個(gè)人工智能范疇的東西，一定很高深很難學(xué)熔吗，也許要研究生辆床、博士生才能搞得懂，但是桅狠，Jeremy和Rachel卻不這么認(rèn)為（豪師兄也不那么認(rèn)為讼载，所以要證明給大家看）轿秧，因此他們寫了以下這篇爆款文章：
《Machine learning hasn't been commoditized yet, but that doesn't mean you need a PhD》
中文翻譯：《機(jī)器學(xué)習(xí)依然奇貨可居，但不是只有博士才能玩得轉(zhuǎn)》咨堤，鏈接地址：http://geek.ai100.com.cn/2017/03/21/844
文章深入淺出地分析了深度學(xué)習(xí)并不是什么遙不可及的東西菇篡，一個(gè)本科生掌握方法堅(jiān)持學(xué)半年時(shí)間就可以入門了。你可能聽過這樣的話一喘，學(xué)深度學(xué)習(xí)很難逸贾，需要概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微積分津滞、線性代數(shù)等知識(shí)铝侵，還要學(xué)會(huì)Python、C++編程触徐，一個(gè)非計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)出身的學(xué)生要補(bǔ)很多東西才能入門咪鲜，balabala.....
誠然，想進(jìn)入這個(gè)行業(yè)并非一朝一夕的事情撞鹉，但也不至于是他們所描述的那樣遠(yuǎn)在高高之上疟丙，告訴你這些的人多半都是想勸你別學(xué)了，來直接買他們的課程或者買他們的服務(wù)鸟雏。Jeremy和Rachel看到了現(xiàn)在社會(huì)上這種浮躁的現(xiàn)象享郊，希望能通過他們?cè)O(shè)計(jì)的這系列課程，讓更多人能更容易地入門深度學(xué)習(xí)孝鹊，讓深度學(xué)習(xí)普及開來炊琉，成為社會(huì)發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力而不是攔路虎。
例如在第一課又活，你只需要用這7行的神奇代碼苔咪，就能使用2014年世界圖像識(shí)別大賽imagenet冠軍模型Vgg16來進(jìn)行貓狗圖片識(shí)別！準(zhǔn)確率能達(dá)到98%以上柳骄。
當(dāng)時(shí)Jeremy使用VGG模型來進(jìn)行肺癌醫(yī)療圖像識(shí)別团赏，一下子把預(yù)測肺癌的成功率提高到百分之八九十，這個(gè)準(zhǔn)確率足以擊敗人類頂尖的癌癥專家醫(yī)生團(tuán)隊(duì)耐薯，這件事馬上被CNN（美國有線電視新聞網(wǎng)舔清，不是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）全國報(bào)道。但在Jeremy看來曲初，他當(dāng)時(shí)就只是簡單地修改了一下模型体谒，跟我們?cè)谶@節(jié)課所學(xué)的沒什么兩樣，所以深度學(xué)習(xí)也沒我們想象中的那么難复斥。
這里直接給出課程的地址营密，另外，微信公眾號(hào)AI100對(duì)Fastai的課程視頻進(jìn)行了全面的中文翻譯目锭，同學(xué)們可根據(jù)自己的情況選擇：
課程官網(wǎng)：www.fast.ai
課程首頁：course.fast.ai
維基百科：wiki.fast.ai （詳細(xì)的課程學(xué)習(xí)資料）
課程論壇：forums.fast.ai （這里有全球活躍的學(xué)習(xí)者在一起討論課程）
中文論壇：geek.ai100.com.cn （全部的中文翻譯視頻及其它漢化公開課程）
學(xué)習(xí)筆記：geek.ai100.com.cn/category/notes
其中评汰，學(xué)習(xí)筆記是豪師兄本人在學(xué)習(xí)Fast.ai課程的時(shí)候的全部學(xué)習(xí)筆記纷捞，包括課程簡述、任務(wù)流程被去、概念解釋和關(guān)鍵代碼解釋主儡，里面基本上涵蓋了課程當(dāng)中Jeremy講授的概念，而且所有代碼都是從頭手寫惨缆，從頭到尾跑通每一環(huán)節(jié)糜值，對(duì)每個(gè)部分代碼的效果、BUG坯墨、模型提升都有詳細(xì)的分析寂汇，幫助初學(xué)者避免走彎路。所有筆記都已經(jīng)公開發(fā)布捣染，未來Part 2的課程正式發(fā)布骄瓣，如果條件允許，將繼續(xù)寫下去耍攘。
因?yàn)槲姨貏e贊同Jeremy的一句話：“最好的學(xué)習(xí)方法就是把內(nèi)容給其他人講明白了榕栏。”
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