来自程序员书库（ID：CodingBook） 
前几日，fast.ai的创始人、前Kaggle首席科学家Jeremy Howard教授在Github上开源了一本新书的初稿——fastbook。
短短几天时间，就已经在Github上标星3.3K，可见大家对深度学习的关注度依然很高。
这本书是他和Sylvain Gugger合著的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》目前已经在Amazon上预售：
值得一提的是，Jeremy Howard表示这份笔记还将被用于旧金山大学春季课程的AI课程讲义，通过下图，相信你已经看到了，这是一份价值2000美元（折合人民币13875）的课程，即便是在在校生也需要花费1500美元购买：
下面我们一起来看看讲义详情：
从上图可以看出，全书草稿已公布22章，通过这份它你将学到：
  • 如何在计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型
  • 如何使用全新的fastai v2库和PyTorch
  • 深度学习的基础：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深度学习模型，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
  • 如何将你的模型转换为实际的Web应用程序，以及在模型出错时如何调试模型。
  • 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
  • 如何实现深度学习算法从无到有
不过该课程并非面向零基础人士，虽说不要求你处理大量数据，也不需要你具备大学水平的数学能力，但是你至少需要有一年的编程经验。
这本电子书遵循GPL-3.0许可协议，GPLv3开源许可证仅覆盖项目的代码部分，至于Notebook中的Markdown板块不在此列，未经允许不可以随意分发或更改，也禁止用于商业用途。所以，这里就不展示详细内容，感兴趣的小伙伴们可以自行到Github上下载。
关于作者
Jeremy Howard
Jeremy Howard已经使用和教授机器学习大约30年了。他在25年前开始使用神经网络。在此期间，他领导了许多以机器学习为核心的公司和项目，包括创建了第一家专注于深度学习和医学的公司Enlitic，并担任了世界上最大的机器学习社区Kaggle的总裁和首席科学家。他和雷切尔·托马斯博士是fast的联合创始人。
Sylvain Gugger
Sylvain Gugger是一位数学和计算机科学老师，出版过十本数学教科书，涵盖了整个高级数学课程。
最后附上下载地址：https://github.com/fastai/fastbook
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