本文转载自:人工智能头条的好伙伴 AI100
我们每周推出的 Fast.ai 深度学习在线课程很受同学们的欢迎。本课程由 Jeremy Howard 教授开设,共8节。目的是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下,学习如何建立最先进的深度学习模型。
Jeremy Howard 教授身为一名深度学习研究员,于2016年5月创建了 Fast.ai——一个研究如何使 Deep Learning 的知识更容易获取到并广泛适用的实验室。Jeremy Howard 教授是 Enlitic 的创始 CEO、FastMail.FM 和 Optimal Decisions 的创始人,以及 Kaggle 的前总裁,连续两年在 Kaggle 竞赛中获得第一名。
Jeremy Howard 教授结合自己参加 Kaggle 大赛并夺魁的经验认为,在深度学习理论和工具已经接近成熟的今天,传统学院派的教学方式对于大多数学习者来说已经不适用,相反,应该以问题为引导,以实践为驱动,尽快切入到核心理论和核心工具的使用上,快速掌握深度学习最优模型的构建方法,把数学基础留到以后去慢慢夯实。基于这一思路,Jeremy Howard 教授开发了 Fast.ai 深度学习实战课程。该课程一经推出,就引起了整个深度学习圈子的高度关注,不论是专家还是学习者,对这一课程都好评如潮。
今天,我们将推出 Lesson5。这一课,我们将开始学习深度学习在自然语言处理中的应用,并且利用RNN模型来进行情感分类。
本课程主要内容包括:
介绍IMDB数据集
介绍使用词向量
char-rnn
VGG中加入BN
Lesson 5 Intro to NLP and RNNs
我们会继续将 Fast.ai 深度学习实战课程的全部字幕翻译成中文,以周为单位在公众号上推送。英语水平较好的同学,也可以直接访问 course.fast.ai 学习课程。在 Fast.ai 的 wiki 中有课堂笔记与内容的详细介绍,这些内容会对大家的学习有很大的帮助,同时可以参与 forum 中的关于课程的讨论并向 Jeremy 老师与 Fast.ai 联合创始人 Rachel Thomas 提问题哦。
另外,课程提供方AI100组织了深度学习实战课程交流群,方便大家一起讨论学习
若要加入本课程 实战交流群,关注公众号 AI100,在底部菜单栏中选择【深度学习实战群】加入讨论。