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Fastai书

这些笔记本涵盖了深度学习，Fastai和Pytorch的简介。 Fastai是一个用于深度学习的分层API；有关更多信息，请参阅Fastai纸。此存储库中的所有内容都是版权所有的杰里米·霍华德（Jeremy Howard）和西尔万·古格（Sylvain Gugger），2020年开始。可以在此处在线阅读一系列章节。

此存储库中的笔记本用于MOOC，并构成了本书的基础，目前可以购买。它没有此存储库上的GPL限制。

GPL V3许可证涵盖了笔记本和Python .py文件中的代码；有关详细信息，请参见许可证文件。其余的（包括笔记本中的所有降价单元和其他散文）未获得任何重新分布或更改格式或媒介的许可，而不是制作笔记本电脑的副本或订阅此存储库以供您自己的私人使用。不允许商业或广播使用。我们正在免费提供这些材料以帮助您学习深度学习，因此请尊重我们的版权和这些限制。

如果您看到某人在其他地方托管这些材料的副本，请让他们知道他们的行为不允许并可能导致法律行动。此外，他们将伤害社区，因为如果人们忽略我们的版权，我们不太可能以这种方式发布其他材料。

COLAB

您可以使用Google Colab阅读并使用笔记本，而不是克隆此仓库并在计算机上打开它。这是针对刚刚起步的人们的推荐方法 - 无需在自己的机器上设置Python开发环境，因为您可以直接在Web-Browser中工作。

您可以通过单击以下链接之一来打开COLAB中本书的任何章节：Jupyter简介|第1章，简介|第2章，生产|第3章，道德|第4章，Mnist基础知识|第5章，宠物品种|第6章，多类|第7章，大小和TTA |第8章，合作|第9章，表格|第10章，NLP |第11章，中级API |第12章，NLP Deep-Dive |第13章，卷积|第14章，Resnet |第15章，拱门详细信息|第16章，优化器和回调|第17章，基础|第18章，Gradcam |第19章，学习者|第20章，结论

贡献

如果您向此仓库提出任何拉动请求，那么您将该作品的版权分配给Jeremy Howard和Sylvain Gugger。 （此外，如果您对拼写或文本进行小编辑，请指定文件的名称，并简要介绍您要修复的内容。审阅者很难知道已经进行了哪些更正。谢谢。）

引用

如果您想引用这本书，则可以使用以下内容：

 @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}
}