Fast.ai 深度学习实战课程第0课

AI100 2023-01-12 23:11:06

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1. 创建两个单独的数据加载器，并在每次迭代时从每个加载器中抽取一批以混合 2. 画一个具有参数的 beta 分布后的值（他们的文章中建议使用 0.4） 3

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，学习如何建立先进的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为，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，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，掌握深度学习优模型的构建方法。...

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，学习如何建立先进的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为，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，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，掌握深度学习优模型的构建方法。...

原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94来自fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。Jeremy和Rachel给了我这个学习的机会。

大数据文摘出品作者：大数据文摘fast.ai字幕组作为深度学习领域最火爆的课程，fast.ai自上线起就被称为最“小白友好”的课程，也火遍了人工智能圈。去年，大数据文摘发布汉化版fast.ai课程，获得广大网友五星好评！ fast.ai在2020年初对课程进行了一次全方位更新，加入了最新研究成果和案例。大数据文摘全程参与了课程录制上线，并且再次获得了Jeremy独家授权，携手「最新版fast.ai课程」重新归来！这次，汉化版课程视频不仅依然免费发布，还与美国fast.ai...

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