fastbook
v0.0.19
Английский / испанский / корейский / китайский / бенгальский / индонезийский / итальянский / португальский / вьетнамский / японский
Эти ноутбуки охватывают введение в глубокое обучение, Fastai и Pytorch. FASTAI - это многослойный API для глубокого обучения; Для получения дополнительной информации см. Pastai Paper. Все в этом репо - авторское право Джереми Ховард и Сильвен Гуггер, 2020 год. Выбор глав можно прочитать онлайн здесь.
Записные книжки в этом репо используются для MOOC и составляют основу этой книги, которая в настоящее время доступна для покупки. У этого нет таких же ограничений GPL, что и в этом репозитории.
Код в ноутбуках и файлах Python .py рассматривается лицензией GPL V3; Смотрите файл лицензии для получения подробной информации. Остальная часть (включая все ячейки отметки в ноутбуках и другой прозе) не лицензируется на любое перераспределение или изменение формата или среды, кроме как сделать копии ноутбуков или развязать это репо для вашего собственного частного использования. Коммерческое или трансляционное использование не разрешено. Мы делаем эти материалы свободно доступными, чтобы помочь вам учиться глубокому обучению, поэтому, пожалуйста, уважайте наше авторское право и эти ограничения.
Если вы видите, что кто -то ведет копию этих материалов где -то еще, сообщите им, что его действия не допускаются и могут привести к судебному иску. Более того, они будут причинять вред сообществу, потому что мы вряд ли выпустим дополнительные материалы таким образом, если люди игнорируют наше авторское право.
Вместо того, чтобы клонировать этот репо и открывать его на своей машине, вы можете читать и работать с ноутбуками с помощью Google Colab. Это рекомендуемый подход для людей, которые только начинают работу-нет необходимости устанавливать среду разработки Python на вашей собственной машине, поскольку вы можете просто работать напрямую в своем веб-браузере.
Вы можете открыть любую главу книги в Колабе, нажав на одну из этих ссылок: Введение в Юпитер | Глава 1, Intro | Глава 2, Производство | Глава 3, Этика | Глава 4, Mnist Basics | Глава 5, Породы домашних животных | Глава 6, Multi-Category | Глава 7, размеры и TTA | Глава 8, коллаб | Глава 9, табличка | Глава 10, NLP | Глава 11, API среднего уровня | Глава 12, NLP Deep Dive | Глава 13, Своения | Глава 14, Resnet | ГЛАВА 15, АРКА ДЕТАЛА | Глава 16, Оптимизаторы и обратные вызовы | Глава 17, Фонды | Глава 18, Gradcam | Глава 19, Ученик | Глава 20, Заключение
Если вы делаете какие -либо запросы на привлечение к этому репо, то вы назначаете авторские права на эту работу Джереми Ховарду и Сильвен Гуггеру. (Кроме того, если вы делаете небольшие изменения в орфографии или тексте, укажите имя файла и очень краткое описание того, что вы исправляете. Рецензентам трудно знать, какие исправления уже были сделаны. Спасибо.)
Если вы хотите привести книгу, вы можете использовать следующее:
@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}
}
