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Fast.ai《法式员深度学习实战课程2020》最新视频分享

更新时间  2022-07-27 00:27 阅读
本文摘要:配景先容 已往的fast.ai课程已经有来自世界各地的各行各业的数十万学生学习。许多学生告诉我们,他们已经成为许多国际机械学习竞赛的金牌获得者,收到了顶级企业的高薪offer,并有 研究 论文 揭晓。 例如,艾萨克·迪米特洛夫斯基(Isaac Dimitrovsky)告诉我们,“他在ML领域研究了好几年,但并没有真正明白它……[然后]去年下半年到场了fast.ai part 1的课程,以为很是有用 ”。

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配景先容 已往的fast.ai课程已经有来自世界各地的各行各业的数十万学生学习。许多学生告诉我们,他们已经成为许多国际机械学习竞赛的金牌获得者,收到了顶级企业的高薪offer,并有 研究 论文 揭晓。

例如,艾萨克·迪米特洛夫斯基(Isaac Dimitrovsky)告诉我们,“他在ML领域研究了好几年,但并没有真正明白它……[然后]去年下半年到场了fast.ai part 1的课程,以为很是有用 ”。他继续在享有声望的国际RA2-DREAM挑战赛中获得第一名竞争!他使用Fastai库开发了一种多阶段深度学习方法,用于评估风湿性枢纽炎的放射线图像中的手足枢纽损伤。

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本课程视频及相关资源免费下载地址: 小我私家主页“私信”,回复关键字“fast20”获取下载地址。课程先容 今年的课程将解说更多的前沿的算法和研究。它将机械学习和深度学习都整合到一门课程中,涵盖了诸如随机森林,梯度提升,测试和验证集以及p值等主题,这些主题以前都在单独的机械学习课程中解说。

此外,还涵盖了生产和部署,包罗有关为我们自己的深度学习驱动的应用法式开发基于Web的GUI。唯一的先决条件是学生需要高中数学基础,以及一年的编码履历(最好是使用Python)。该课程是与旧金山大学数据研究所一起现场录制的。

完成本课程后,学生将知道: · 如何通过以下方法训练获得最新效果的模型: o 盘算机视觉,包罗图像分类(例如,按品种对宠物照片举行分类)以及图像定位和检测(例如,发现图像中的动物所在的位置) o 自然语言处置惩罚(NLP),包罗文档分类(例如影戏评论情感分析)和语言建模 o 包罗分类数据,一连数据和混淆数据(包罗时间序列)的表格数据(例如销售预测) o 协同过滤(例如影戏推荐) · 如何将模型转换为Web应用法式并举行部署 · 深度学习模型为何起作用以及如何起作用,以及如何使用这些知识来提高模型的准确性,速度和可靠性 · 在实践中真正重要的最新深度学习技术 · 如何重新开始实现随机梯度下降和完整的训练循环 · 如何思量事情的道德寄义,以资助确保学生正在使世界变得更优美,而且不被滥用以伤害他人。课程特色 我们很是注重教学,使用整体游戏方法。

在本课程中,我们首先展示如何使用简朴,富于体现力的工具,使用完整,有效,很是有用的,最先进的深度学习网络来解决实际问题。然后,我们逐渐深入相识这些工具的制造方式以及制造这些工具的工具的制造方式,等等。我们总是通过示例举行教学。

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我们确生存在一个可以直观明白的上下文和目的,而不是从代数符号操作开始。我们还将深入细节,向学生展示如何重新开始构建深度学习模型的所有组件,包罗讨论性能和优化细节。课程目录 课程视频截图本课程视频及相关资源下载地址小我私家主页“私信”,回复关键字“fast20”获取下载地址。

往期精品内容推荐小我私家主页点击“私信”,回复关键字“his”获取文章地址。人工智能时代,不想被AI取代,你该做点什么?神经网络基础课本-《盘算认知神经科学先容》免费pdf分享一文回首深度学习生长史上最重要经典模型历史最全机械学习/深度学习/人工智能专业术语表中英对照表伯克利-《神经技术导论课程2020(带字幕)》课程视频及ppt分享斯坦福大学《漫衍式算法与优化》课程(2020)视频及ppt免费分享2020年免费新书-《自然语言处置惩罚中词向量表现算法概述》分享陈蕴侬-《应用深度学习2020》中文视频课程及ppt分享MIT新课-《6.824漫衍式系统2020春》视频及ppt分享李宏毅-《深度学习人类语言处置惩罚2020》中文视频课程及ppt分享2020年新课-《TensorFlow 2.0初学者入门》视频分享。


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