码农的零门槛AI课:基于fastai与PyTorch…

使用PyTorch和fastai深度学习库，您将学习如何训练一个模型来完成广泛的任务——包括计算机视觉、自然语言处理、表格数据和生成网络。与此同时，你将逐步深学习深度学习理论，这样在本书的最后你将对图书馆功能背后的数学有一个完整的理解。
【推荐语】
深度学习领域的圣经，解锁从实践到原理的最佳学习路径 完美的互动式旅程，在复杂技术概念与工具应用间轻松对话 为菜鸟、老鸟提供学习AI和其他领域技术的最佳资源环境 随时随地用有效代码搭建系统，“人人都可以学会深度学习” 深度学习的黑盒子，解答人工智能的技术与道德边界
【作者】
Jeremy Howard是fast.ai的创始研究员，fast.ai研究所致力于让大家更容易上手深度学习。同时，他也是旧金山大学杰出的研究科学家和世界经济论坛全球AI理事会成员。 Sylvain Gugger是Hugging Face的研究工程师。此前，他曾是fast.ai的研究科学家，主要研究如何通过设计和改技术让模型在资源有限的情况下训练得更快，以使更多的人使用深度学习。 译者陈志凯、熊英鹰，为腾讯Blade团队核心成员。主要实践方向是在黑盒设置中测试人脸识别系统的鲁棒性，以及通过对抗性示例研究深度学习模型的鲁棒性；主要研究方向是使用对抗性训练来帮助深度学习模型更健壮，并获得更强大的性能。