fastbook
v0.0.19
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これらのノートブックは、ディープラーニング、Fastai、およびPytorchの紹介をカバーしています。 Fastaiは、深い学習のための層状APIです。詳細については、Fastai Paperを参照してください。このリポジトリのすべては、著作権であり、ジェレミーハワードとシルヴァングガー、2020年以降です。ここでオンラインで読むことができます。
このレポのノートブックは、MOOCに使用され、現在購入可能なこの本の基礎を形成しています。このリポジトリにあるのと同じGPL制限はありません。
ノートブックとpython .pyファイルのコードは、GPL V3ライセンスでカバーされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。残り（ノートブックやその他の散文内のすべてのマークダウンセルを含む）は、ノートブックのコピーを作成したり、独自のプライベート使用のためにこのレポを分岐したりする以外に、再配布またはフォーマットまたはメディアの変更についてライセンスされていません。商業または放送の使用は許可されていません。これらの資料を自由に利用できるようにしています。深い学習を学ぶのに役立つので、著作権とこれらの制限を尊重してください。
これらの資料のコピーをどこか他の場所にホストしている人がいる場合は、彼らの行動が許可されておらず、法的措置につながる可能性があることを知らせてください。さらに、人々が私たちの著作権を無視しても、このように追加の資料をリリースすることはないので、彼らはコミュニティを傷つけています。
このレポをクローン化してマシンで開く代わりに、Google Colabを使用してノートブックを読んで作業できます。これは、始めたばかりの人々に推奨されるアプローチです。自分のマシンにPython開発環境をセットアップする必要はありません。Webブラウザーで直接作業できるからです。
これらのリンクのいずれかをクリックして、Colabで本の章の任意の章を開くことができます。Jupyterの紹介|第1章、イントロ|第2章、生産|第3章、倫理|第4章、Mnist Basics |第5章、ペット品種|第6章、マルチカテゴリ|第7章、サイジングとTTA |第8章、コラボ|第9章、表面|第10章、NLP |第11章、ミッドレベルAPI |第12章、NLPディープダイブ|第13章、畳み込み|第14章、resnet |第15章、アーチの詳細|第16章、オプティマイザーとコールバック|第17章、基礎|第18章、gradcam |第19章、学習者|第20章、結論
このリポジトリにリクエストを行うと、その作業の著作権をジェレミーハワードとシルヴァングッガーに割り当てています。 （さらに、スペルやテキストの小さな編集を行っている場合は、ファイルの名前と修正したものの非常に簡単な説明を指定してください。レビュアーがどの修正が既に行われているかを知ることは困難です。ありがとう。）
本を引用したい場合は、以下を使用できます。
@book{howard2020deep,
title={Deep Learning for Coders with Fastai and Pytorch: AI Applications Without a PhD},
author={Howard, J. and Gugger, S.},
isbn={9781492045526},
url={https://books.google.no/books?id=xd6LxgEACAAJ},
year={2020},
publisher={O'Reilly Media, Incorporated}
}
