課程大綱：

FAST.AI 深度學(xué)習(xí)實(shí)踐課程培訓(xùn)

FAST.AI 深度學(xué)習(xí)工具庫基于著名深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 構(gòu)建，

PyTorch 是由 Facebook 主導(dǎo)開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架，

因其高效的計算過程以及良好的易用性被諸多大公司和科研人員所喜愛。

我們將對 FAST.AI 進(jìn)行介紹，

并嘗試?yán)?FAST.AI 來完成圖像處理，

文本處理，協(xié)同過濾等應(yīng)用。

1 FASTAI 核心概念

2 FASTAI 文本分類

3 FASTAI 圖像分類

4 FASTAI 協(xié)同過濾

1
FAST.AI 基本核心概念

1.FASTAI介紹

2.FASTAI模塊

3.FASTAI數(shù)據(jù)集

4.DataBunch對象

1
CIFAR10 圖像數(shù)據(jù)處理

1.數(shù)據(jù)讀取

2.數(shù)據(jù)預(yù)覽

3.DataBunch

2
FAST.AI 圖像分類實(shí)踐

1.圖像分類

2.遷移學(xué)習(xí)

3.數(shù)據(jù)擴(kuò)增

2
CIFAR10 圖像分類挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)擴(kuò)增

2.分類建模

3.模型評估

3
FAST.AI 文本分類實(shí)踐

1.自然語言處理

2.文本分類

3.語言模型

3
IMDB 文本分類挑戰(zhàn)

1.IMDB數(shù)據(jù)集

2.文本分類任務(wù)

4
FAST.AI 協(xié)同過濾實(shí)踐

1.協(xié)同過濾

2.1CyclePolicy

3.電影推薦系統(tǒng)

4
圖書協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)

1.圖書數(shù)據(jù)集

2.協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)