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Kaggle■前Kaggle首席科学家开源新书内容，登上GitHub趋势榜第一


晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI
价值2000美元的AI线上课程讲义 ， 现在已经开源了 。
一直致力于AI教育的前Kaggle首席科学家、fast.ai创始人Jeremy Howard放出免费福利 ， 将他今年在旧金山大学春季课程的AI课程讲义公布了 。
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课程的Notebook代码如今可以免费获取 。 Jeremy Howard周末将讲义草稿发布在Github上 ， 两天时间收获2k星 ， 迅速登上日趋势榜第一名 。
另外 ， 这个项目也是Jeremy Howard新书的草稿 ， 还未正式发售 ， 等于又帮你省下了60美元 。
这本书就是他和Sylvain Gugger合著的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》 。
虽然这本书现在只是预订状态 ， 但却倍受读者期待 ， 长期位居亚马逊计算机图形类新书榜第一 。
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内容 全书草稿已公布22章（包括引言和结语） ， 内容自然是从AI界的“Hello Word问题”——MNIST图像分类入手 ， 再到NLP、循环神经网络、卷积神经网络和可解释性 。
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该课程并非面向零基础人士 ， 必要的Python、PyTorch知识还是需要有的 。
运行Notebook中的代码 ， 你需要安装的软件有：
fastai v2、Graphviz、ipywidgets、matplotlib、nbdev、pandas、scikit-learn、Microsoft Azure Cognitive Services Image Search
它们都可以通过PyPI直接安装 。
这本fastbook不仅仅是一本教材 ， 也是一份AI社区资源 。 作者在最后寄语 ， 希望所有学完本书的人和大家一起交流成功经验 。
最后 ， 这本书再强调一下该项目的版权问题 ， 因为项目中包含线上课程与书本的付费内容 ， 不是可以随意复制粘贴的 。
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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 。 该项目也禁止用于商业用途 。
如果在其他地方托管这份代码的副本 ， 可能被作者诉讼 。 若无视版权规定 ， 作者表示未来可能不再考虑以这种方式发布其他材料 。
因此 ， 我们在这里就不展示项目中文字和图片了 。 感兴趣的朋友可以自行下载 ， 作为私下的学习材料使用 。
传送门 项目地址：https://github.com/fastai/fastbook
课程地址：https://www.usfca.edu/data-institute/certificates/deep-learning-part-one
— 完 —
量子位 QbitAI · ***签约作者
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