深度学习是一种通过使用多层神经网络来提取和转换数据的计算机技术，其使用场景包括人类语音识别、图像分类、模式识别等。 @fastdotai发布了一套为有一定编码经验的人而设计的免费的实用深度学习（Practical Deep Learning）课程。通过课程学习如何将深度学习和机器学习应用于解决实际场景问题。

       主要学习内容涵盖：

• 如何为计算机视觉、自然语言处理、表格分析和协同过滤问题建立和训练深度学习模型
• 如何把你的模型变成网络应用，并部署它们，提供在线推理服务。
• 深度学习模型如何工作，以及如何使用这些知识来提高模型的准确性、速度和可靠性
• 在实践中真正重要的最新深度学习技术
• 如何实现随机梯度下降和一个完整的训练循环
• 学习使用世界上发展最快的深度学习框架PyTorch，以及fastai/Hugging Face/DeBERTa/ConvNeXt/Gradio等深度学习库

      学习者不需要任何特殊的硬件或软件—课程将指导如何使用免费资源来建立和部署模型。课程会教你所需的微积分和线性代数知识，不需要全面的大学数学知识。

     该课程录制于澳大利亚昆士兰大学（University of Queensland）,共有9节课，每节课的时间约为90分钟。

  1. 线上课程学习链接：

https://course.fast.ai/Lessons/lesson1.html

  2. 课程在油管上的视频链接（需备梯子）：       

https://www.youtube.com/playlist?list=PLfYUBJiXbdtSvpQjSnJJ\_PmDQB\_VyT5iU

  3. 配套免费书籍：

https://github.com/fastai/fastbook