日前，fast.ai创始人、Kaggle前首席科学家JeremyHoward教授在Github上开源了一本新书——fastbook的初稿。短短几天时间，Github上已经有3.3Kstar，可见大家对深度学习的关注度还是很高的。这本书是他和SylvainGugger合着的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》，目前在亚马逊预售：值得一提的是，JeremyHoward说这本笔记也将用于AI课程讲义旧金山大学的春季课程，通过下图，相信你已经看到了，这是一门价值2000美元（折合人民币13875元）的课程，即使是在校生也需要花费1500美元购买:来看看讲义的详细内容：从上图可以看到Published，本书的草稿已经出版了22章，通过它你将学习到：如何在计算机视觉中创建最先进的模型，自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析如何使用新的fastaiv2库和PyTorch深度学习的基础知识：什么是神经网络，它们是如何训练的，以及它们如何进行预测为什么以及如何使用deep学习模型，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。最新的深度学习技术，尝试真正有意义的实践如何阅读深度学习研究论文如何从零开始实现深度学习算法然而，这门课程不适合零基础的人，虽然它不需要你处理大量数据，也不要求你有大学学位Alevel的数学能力，但你需要至少一年的编程经验。本电子书遵循GPL-3.0许可协议。GPLv3开源许可证仅涵盖项目的代码部分。至于Notebook中的Markdown部分，则不包括在内。未经许可不得分发或更改，也禁止用于商业用途。因此这里就不展示详细的内容了，感兴趣的朋友可以自行到Github上下载。关于作者JeremyHowardJeremyHoward使用和教授机器学习已有大约30年的时间。25年前，他开始研究神经网络。在此期间，他领导了很多以机器学习为中心的公司和项目，包括创建了第一家专注于深度学习和医学的公司Enlitic，并担任了全球最大的机器学习社区Kaggle的总裁和首席科学家。他和RachelThomas博士是fast的联合创始人。SylvainGuggerSylvainGugger是一位数学和计算机科学教师，出版了十本涵盖整个高等数学课程的数学教科书。最后附上下载地址：https://github.com/fastai/fastbook高校相关课程推荐：深度学习框架-PyTorch实战
