部分第6课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai

机器学习1：第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-1-84a1dc2b5236译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。简要课程大纲根据时间和班级兴趣，我们将涵盖类似以下内容

机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。使用SGD优化多层函数的回顾[0:00]这个想法是

12课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。广义定义的神经网络视频/笔记本正如我们在上一课结束时讨

机器学习1：第5课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-5-df45f0c99618译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。视频复习测试集，训练集，验证集和OOB我们有一个数据集

部分第1课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-1-602f73869197译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自fast.ai

原文：pytorch.org/tutorials/beginner/nn_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整示例代码作者：JeremyHoward，fast.ai

fast.ai是a16z首批支持的开源项目之一，该课程（https://course.fast.ai）目前已达到600万播放量，谷歌研究总监PeterNorvig曾力荐，“‘深度学习人人可学’是很多教程的主张

最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过Jeremy教授的fast.ai深度学习课程后，把每节课提到的学习建议和忠告都总结了下来：https://forums.fast.ai/t/thin

在上一篇文章中，我们Fast.ai在卫星图像中检测云轮廓，检测物体轮廓被称为语义分割。虽然我们用几行代码就能达到96%的准确率，但该模型无法考虑数据集中提供的所有输入通道（红、绿、蓝和近红外）。

原文：DeepLearning2:Part1Lesson2作者：HiromiSuenaga论坛笔记本回顾上一课[01:02]我们使用3行代码来构建图像分类器。为了训练模型，需要在PATH下以某种方式组织数据（在本例中为data/dogscats/）：image应该有train文件夹和valid文件夹，并且在每个文件夹下都有带有分类标签的文件夹（例如本例中的cats），其中包含相应的图像。训练输出：

我写这篇文章的灵感来自于我正在参加的Fast.ai课程'CodeDeeprsForCodersv3'，导师JeremyHoward鼓励我们在博客上讲述我们学到的东西。

因为我当时正在用fast.ai的ULMfit做自然语言分类任务(还专门写了《如何用Python和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你)。

介绍PyTorch是增长最快的深度学习框架，Fast.ai也在其MOOC课程中，如DeepLearningforCoders中也用到了它。PyTorch也非常pythonic，这意味着

这位ANTLR之父和fast.ai创始人Jere

疑问在《如何用Python和fast.ai做图像深度迁移学习？》

上面吴恩达的MachineLearning（机器学习），并且全部题目刷到了100分Coursera上面吴恩达的DeepLearningSpecialization（深度学习专项课程），并且全部题目刷到了100分fast.ai

前言fast.ai是一个深度学习的框架。它使用起来非常简单，是一种开箱即用的深度学习库。提供了海量的模型封装，还提供了一些pre-training的模型。

摘要：本文讲述了从在fast.ai库中读论文，到根据论文复制实验并做出改进，并将改进后的开源代码放入fast.ai库中。

python语言混编，torch基本可以和cupy并列称为gpu版的numpy，文本部分有torchtext和allenlp，调包有sktorch非常简单的融入到sklearn的生态中，再高层的封装有fast.ai

SamuelLynn-Evans王小新编译自FloydHubBlog量子位出品|公众号QbitAI在各种Kaggle竞赛的排行榜上，都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员，其中大部分有一个共同点：都上过Fast.ai

我刚刚开始阅读fast.ai课程的第1部分“编码器的实用深度学习”，我想构建自己的服务器，通过使用AWSp2实例和存储对模型进行升级。

这次，告诉你一个好消息，fast.ai要和Huggingface,Stability.ai（StableDiffusion作者之一）等各方一起创作一门新课程，叫做FromDeepLearningFoundationstoStableDiffusion

python语言混编，torch基本可以和cupy并列称为gpu版的numpy，文本部分有torchtext和allenlp，调包有sktorch非常简单的融入到sklearn的生态中，再高层的封装有fast.ai

来源：AI研习社近日，RachelThomas在fast.ai上发布了一篇博文《Whatyouneedtododeeplearning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习

作者：隔壁王大喵近日，RachelThomas在fast.ai上发布了一篇博文《Whatyouneedtododeeplearning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习

这位ANTLR之父和fast.ai创始人J

本文作者JamesDellinger，总结了JeremyHoward在fast.ai上最新的《DeepLearningPartII》课程之后，他自己在JupyterNotebook

原文链接https://blog.csdn.net/Cloris_Sue/article/details/105343762一、相关文献：fast.ai上面关于自监督学习的资料：Self-supervisedlearningandcomputervision.GitHub

fast.ai版本的数据集舍弃了原始的特殊二进制格式，转而采用标

学习资源：Dataset|timmdocs(fast.ai)目录1.数据集Dataset2.ImageDataset2.1Parser解析器_getitem_(index:int)→Tuple[Any,

她曾在fast.ai上接受过12周机器学习兼职

数据科学家JeremyHoward在fast.ai的《生成对抗网络（GAN）》课程中曾经讲过这样一句话：“从本质上来说，生成对抗网络（GAN）是一种特殊的损失函数。”你是否能够理解这句话的

fast.ai课程，是为了践行JeremyHoward“让深度学习不再酷”的承诺。这话的意思是也消除掉门槛，让更多没有高等数学和统计专业基础的人，都有机会来了解和应用深度学习。

Practicaldeeplearningforcoders是fast.ai出品系列课程，深受学员欢迎，该课程的上一版本视频已经在线浏览超600万次。经过两年时间的打磨，该课程的最新版已经发布。

树莓派4B(aarch64)安装PyTorch1.8的可行方案最终可行方案试了一堆方案（源码编译、Fast.ai的安装文件等）之后，终于找到一个可行的方案。

wandb强大的兼容性，它能够和Jupyter、TensorFlow、Pytorch、Keras、Scikit、fast.ai、LightGBM、XGBoost一起结合使用。

扫码关注《Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩介绍PyTorch是增长最快的深度学习框架，Fast.ai在其MOOC、DeepLearningforCoders及其库中也使用了它。

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5192/94130?utm_source=blogtoedu学习了

1、Fast.ai深度学习实战课程「中文字幕」--深度学习视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院2、介绍：fastai是一个pytorch的高级封装库，安装非常简单，安装完pytorch以后，再使用pipinstallfastai-ihttps

数据科学家JeremyHoward在fast.ai的《生成对抗网络（GAN）》课程中曾经讲过这样一句话：“从本质上来说，生成对抗网络（GAN）是一种特殊的损失函数。”你是否能够理解这句话的意思？

上fast.ai课程的时候，老师说%matplotlibinlineismagic。

而在fast.ai的课程里，JeremyHowar

最新一波AI圈热议中，连fast.ai创始人JeremyHoward都下场表示：JAX正逐渐取代TensorFlow这件事，早已广为人知了。现在它就在发生（至少在谷歌内部是这样）。

作者丨SamuelLynn-Evans来源丨量子位编辑丨极市平台在各种Kaggle竞赛的排行榜上，都有不少刚刚进入深度学习领域的程序员，其中大部分有一个共同点：都上过Fast.ai的课程。

Fast.ai是一家由瑞秋·托马斯和杰里米·霍华德共同创立的初创公司，两人都在旧金山大学工作，他们已经发布了一个免费的开源框架，该框架可以在PyTorch的基础上工作。

姓名：王小涵学号：16020199013转载自:https://www.leiphone.com/news/201811/Ldq0J77QcRJrl0g9.html【嵌牛导读】：用Fast.AI库实现癌症分类

连fast.ai创始人、Kaggle前主席及首席科学家JeremyHoward都点赞推荐：以下来看详细步骤：热身运动先大

他的模型，甚至被著名数据科学家、fast.ai创始人JeremyHoward高度评价道：