Fast.ai 深度学习实战课程 Lesson0 [中文字幕][免费观看]

AI科技大本营 2018-04-08 18:16
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传统上,学习深度学习是一个漫长的过程,需要从数学开始,一个基础一个基础的夯实,一个公式一个公式的推导,一个程序一个程序的吃透,吃上一年半载,才能对深度神经网络有一个像样的认识。但是对于已经工作的广大技术人来说,我们今天处于一个高节奏、即用即学的需求环境里,哪有时间摆起架势玩慢三步?特别是,我们大多数人学习深度学习,还是为了解决问题,而不是为了在理论上有所创新,或者发表学术论文。有没有什么办法,能够提高学习效率,快速掌握实战能力,将深度学习为我所用?

TinyMind向大家推荐 Fast.ai 的深度学习实战课,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,我们学习的是第0课,该课程主要包括两个主题:

  1. 深度学习的概率。

  2. 卷积神经网络和随机梯度下降的介绍。



当你完成本节课时,你会掌握如何来选择更好的卷积核,如何来使用一个查找边角的过滤器,以及如何评价它们的好坏。


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评论(4)
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tt 2018-08-09 21:34
老欧 2018-08-06 20:00

哪里有视频?

xiaoxiong 2018-04-11 12:26

广告贼长,

xiaoxiong 2018-04-11 12:25

不能全屏,坑

阿花菌 2018-04-12 10:59

已解决

Jason 2018-04-11 14:56

很快升级修复