新版课程
今日发布《2022年程序员实用深度学习指南》——这是fast.ai最受欢迎课程的完全重制版，历时两年打造。此前课程已有全球数十万学员，视频观看量超600万次。主要更新包括：
- 更强调交互式探索：学员将手动构建决策树、线性分类器和非线性模型的GUI界面
- 使用更丰富的工具链：涵盖Hugging Face生态（Transformers/Datasets/Spaces/Model Hub）、Scikit Learn和Gradio
- 新增架构讲解：包括ConvNeXt、视觉Transformer（ViT）和DeBERTa v3
第二节课结束时，学员就能部署自己训练的深度学习模型。课程涵盖：
- 构建计算机视觉、NLP、表格分析和协同过滤模型
- 创建随机森林和回归模型
- 模型转Web应用及部署方案
- PyTorch、fastai和Hugging Face实战
- 模型工作原理及调优方法
- 最新实用技术
- 从零实现SGD和完整训练循环
课程特色
9节课程（每节90分钟），配套免费在线教材。无需特殊硬件或高等数学基础，由fast.ai创始人Jeremy Howard授课。讲师曾任Kaggle首席科学家，在医疗AI领域有开创性贡献。
学员成就
往期学员包括：
- Kaggle竞赛金牌得主
- 发表NeurIPS论文的研究者
- 入职顶尖机构的工程师 案例：Isaac Dimitrovsky通过课程后赢得RA2-DREAM挑战赛冠军，开发出类风湿关节炎影像分析系统。
技术要点
八大核心课程
- 入门实践：5分钟实现2015年尖端水平的模型
- 部署实战：使用Gradio和Hugging Face Spaces部署Web应用
- 神经网络基础：SGD、矩阵运算与ReLU激活函数
- 自然语言处理：Hugging Face Transformers实战专利文本分类
- 从零建模型：Python实现单层回归到深度网络的演进
- 随机森林：解读这个20年来革命性的算法
- 协同过滤：基于矩阵分解的推荐系统原理
- 卷积网络：深入CNN内部机制（卷积/池化/ dropout）
学习社区
课程论坛forums.fast.ai提供实时支持，Discord服务器活跃用户超万人。立即访问《2022年程序员实用深度学习指南》开始学习！