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Fast.ai 最实战深度学习在线课程 Lesson1

AI100 上周二推送了 Fast.ai 的 Lesson 0,很受同学们的欢迎。今天,我们将推出 Lesson1,本节课将在你“完全”不懂数学模型的前提下,教你如何去做实际的深度学习项目,比如图像分类,Kaggle 大赛。本节课程分为两部分:Overview 和 Practical Deep Learning for Coders——Recognizing Cats and Dogs。

本课程主要内容包括:

一 、概述

  1. Jeremy 和 Rachel 两位老师简要介绍了自己的背景,以及开设这门实战课程的原因。
  2. 这门实战课程的内容概述。
  3. 学习这门课程的方法和建议:多看几遍视频,建议每周花 10 小时;用好 wiki 和 notebook;遇到问题先自己试着解决,善于运用 forum 查找答案和提问。

二 、图像识别

  1. 为什么深度学习那么有效;
  2. 深度学习环境设置;
  3. 介绍 Jupyter ,Markdown 和一些 Python 科学包;
  4. Kaggle 实战,猫狗分类;
  5. VGG 模型的分析;
  6. Theano 和 TensorFlow 对比分析。

Lesson1:Overview

视频内容

Lesson1:Practical Deep Learning for Coders

视频内容

AI100 会继续将 Fast.ai 深度学习实战课程的全部字幕翻译成中文,于每周二在公众号上推送。英语水平较好的同学,也可以直接访问 course.fast.ai 学习课程。在 Fast.ai 的 wiki 中有课堂笔记与内容的详细介绍,这些内容会对大家的学习有很大的帮助,同时可以参与 forum 中的关于课程的讨论并向 Jeremy 老师与 Fast.ai 联合创始人 Rachel Thomas 提问题哦。

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100),作者:智百

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-03-21

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