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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(jì)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)