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immc-lab/fastbook-zh

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The Fastai Book——你的中文快速AI上手指南🧭

Open In Colab

注意:

  • **为了方便国内读者阅读,本书主要对fastai进行翻译,同时保留原英语原文,以便读者对比学习。**在翻译的过程中,我们也对文本进行了润色和校对,以确保翻译的准确性和流畅性。
  • 如果您发现任何错误、不适当或过时的内容,请考虑打开一个问题(issue)或一个拉取请求(PR)。我们非常感谢您为这个库做出的贡献!
  • 如果你觉的有用,请点亮一个🌟吧!

简介与声明:

这些notebook包含了对深度学习,fastai,以及PyTorch的介绍。fastai是一个用于深度学习的分层API;要了解更多信息,请阅读the fastai paper论文。本repo的所有内容的版权都属于Jeremy Howard和Sylvain Gugger,自2020年起。

这些notebook被用于一个MOOC课程,并且是这本书(目前可供购买)的基础。书籍并没有本稿的GPL限制。

notebook 里的代码以及 python 的 .py 文件受到 GPL v3 开源协议的保护;更多详情请查看 LICENSE 文件。

其余部分(包括 notebook 里的 markdown 单元以及其他文字内容)可以用于重新发布,调整格式或者载体。你可以复制这里的 notebook 或者 fork 本 repo 用于个人目的。但是任何商业传播行为都是不被允许的。我们制作这些资料是用来帮助你学习深度学习的,所以请遵守我们的版权以及上述限制.

如果你在别的地方发现任何人持有这些资料的副本,请告诉他们,他们的行为是不被允许的,并可能导致法律措施被采取。而且,他们可能会对社区造成伤害。这是因为如果人们忽视我们的版权,我们可能不会再像这样发布新的资料。

这些资料还属于初稿阶段。如果你在运行这些 notebook 时遇到困难,请尝试在fastai-dev forum搜索或者寻求帮助。请不要因为运行 notebook 中遇到的问题而使用 GitHub issues。

在Colab平台进行学习

您可以使用Google Colab来阅读和处理笔记本,而不是克隆此仓库并在本地打开。这是给初学者推荐的方法——无需在您自己的计算机上设置Python开发环境,因为您可以直接在网络浏览器中进行工作。

您可以通过单击以下链接之一在 Colab 中打开本书的任何章节:

第一章:介绍

第二章:生产

第三章:道德问题

第四章:MNIST基础

第五章:宠物品种

第六章:多类别分类

第七章:模型大小和TTA

第八章:协同过滤

第九章:表格数据

第十章:NLP

第十一章:中级API

第十二章:深入探讨自然语言处理

第十三章:卷积

第十四章:Resnet

第十五章:架构细节

第十六章:优化器和回调函数

第十七章:基础知识

第十八章:GradCAM

第十九章:一个AI学者

第二十章:结论

Contributors

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该项目遵循全贡献者规范(all-contributors specification)。

欢迎任何形式的贡献!

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