不知不觉已经和小伙伴一起努力了一个多月啦。上周日第四次课程结束之后，王老师就把fastai的课程体系讲解的差不多了。
5月26日，也就是这周日，我们将在清华数据科学研究院开启了北京School of AI的第五次课程。这次课程也是知识点讲解的最后一次课程。
这次课程在知识点讲解完之后，也会给大家布置一个大的结业项目，两周的时间做作业，然后进行答辩。
如果答辩合格，给大家发放证书！！！
所以说，最后一次课程咯，请大家做到有始有终，务必到场。
错过前几次直播的同学，不用担心跟不上节奏，直播回放链接啥的都妥妥的给你整理好了~
第一次课程：
https://dwz.cn/zaf0eqP8
第二次课程：
https://dwz.cn/BGOfHzWC
第三次课程：
https://dwz.cn/QRUVuBRe
第四次课程：
https://dwz.cn/TbkCp6e6
School of AI是油管最火机器学习up主Siraj Raval创办的全球机器学习学习社区。他非常认可机器学习的”自学“模式，他认为，通过有效的继续教育，以及实际练手，完全可以具备科班教育的水平。也在这一执念下，他在三年前创建了自己的非盈利教育社区——AI学校（School of AI），倡导用“非正式”学习打败传统的教育体制，花最小的成本获得最大的价值。
Siraj很用心的亲自为所有的城市的组织者提供了完整的教程，力求让每一个同学都能接受最新、最有价值的AI内容。
目前，这一社区已经在全球80多个国家的400座城市落地，免费为热爱人工智能的“外行人”提供进入这个领域的机会。
上周天，School of AI的第四次课程已经开启。课程进行了两个多小时，在老师讲解的过程中，现场同学可以随时打断并提出自己的疑问，气氛非！常！好！
在第一次课程中，北京School of AI的两位创始Dean也来到了现场，为大家介绍了School of AI的创始目标和这次课程的内容。
第一课主要讲了
School of AI相关介绍以及fastai介绍，课程内容，如何使用fastai平台，论坛，和文档等资源；另外，Python, Jupyter, Git, 数学基础(线性代数，微积分，最优化等）。
第二次课程简要介绍
fastai第1课的所有必要资源：图像分类，以及如何获取fastai的资源-30分钟。确保每个人都了解课程结构和官方资源。
第三次课程
首先花了50分钟对第二课的知识点进行了回顾，让同学们不会捡了芝麻，丢了西瓜。除此之外，进行了机器学习专题讲座，在宏观上帮同学们建立了机器学习的体系。也留出了一部分时间对现场同学学习过程的疑惑进行了解答。
第四次课程，
同样先对第三次课的内容进行了回顾。然后对神经网络的相关知识点进行了讲解，包括梯度下降、传统神经网络以及卷积神经网络的结构。
没有参加前四次课程的同学也完全不用担心，毕竟这门课程以自学为主，课上更多的是交流、展示。从这次开始跟上，然后由小组帮助完成大项目完全没有问题。
课程安排：
介绍RNN的定义与结构，以及在工业界的使用情况。然后对NLP进行讲解，并手把手教你打造出一只聊天机器人。知识点讲解完之后，到现场的同学随机抽签，挑选作业项目，然后等待两个星期之后的答辩。
总体来说，课上时间安排如下：
相关课前预习资料拿好哦👇
fast.ai速成课：
https://course.fast.ai/videos/?lesson=1
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