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结课 | Fast.ai 最实战深度学习在线课程 Lesson7

AI100 每周二推出的 Fast.ai 深度学习在线课程很受同学们的欢迎。本课程由 Jeremy Howard 教授开设,共8节。目的是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下,学习如何建立最先进的深度学习模型。

Jeremy Howard 教授身为一名深度学习研究员,于2016年5月创建了 Fast.ai——一个研究如何使 Deep Learning 的知识更容易获取到并广泛适用的实验室。Jeremy Howard 教授是 Enlitic 的创始 CEO、FastMail.FM 和 Optimal Decisions 的创始人,以及 Kaggle 的前总裁,连续两年在 Kaggle 竞赛中获得第一名。

Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为,在深度学习理论和工具已经接近成熟的今天,传统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用,相反,应该以问题为引导,以实践为驱动,尽快切入到核心理论和核心工具的使用上,快速掌握深度学习最优模型的构建方法,把数学基础留到以后去慢慢夯实。基于这一思路,Jeremy Howard 教授开发了 Fast.ai 深度学习实战课程。该课程一经推出,就引起了整个深度学习圈子的高度关注,不论是专家还是学习者,对这一课程都好评如潮。

今天,我们将推出 Lesson7。本节课主要讲解了一些CNN架构,并且从零开始构建一个RNN模型。

本课程主要内容包括:

1. ResNet 网络学习

2. 数据泄露问题处理

3. 多目标输出模型介绍

4. 学习 FCN

5. 回顾 RNN

Lesson7: Exotic CNN Architectures;RNN from Scratch

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)

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:2017-05-02

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