fast.ai

Fast.ai é um projeto criado por Jeremy Howard e Rachel Thomas, dois especialistas no campo do aprendizado de máquina e da ciência de dados. Eles têm uma visão para tornar o aprendizado profundo acessível e prático para todos, independentemente de sua formação ou experiência. Eles acreditam que qualquer pessoa pode aprender a usar o aprendizado profundo para resolver problemas do mundo real, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, visão computacional e mais.fast.ai oferece dois pratos principais: aprendizado profundo prático para codificadores e aprendizado profundo com o que as fundações. O primeiro curso ensina como construir e treinar seus próprios modelos de aprendizado profundo usando Pytorch, uma estrutura popular para aprendizado profundo. O segundo curso mergulha mais profundamente na teoria e matemática por trás do aprendizado profundo e mostra como implementar tudo do zero usando Python e Numpy. Os cursos foram projetados para serem interativos e práticos, com muitos exemplos e exercícios de código. Você pode assistir aos vídeos on -line ou baixá -los para visualização offline. Você também pode ingressar nos fóruns Fast.ai, onde pode fazer perguntas, compartilhar seus projetos e aprender com outros alunos e instrutores.fast.ai não é apenas um site, mas uma comunidade de alunos apaixonados por aprendizado profundo e seu formulários. Ao ingressar no Fast.ai, você não apenas aprenderá as habilidades e conceitos de aprendizado profundo, mas também como usá -los de forma criativa e eticamente. Você também descobrirá como pode ser divertido e gratificante aprendizado profundo e como isso pode capacitar você a causar um impacto positivo no mundo.

Vantagens

Fast.ai oferece cursos on -line gratuitos que cobrem vários aspectos do aprendizado profundo, como desinformação, preconceito, justiça, privacidade e colonialismo algorítmico. Fast.Ai simplifica as redes neurais rápidas e precisas usando as melhores práticas modernas e uma API de alto nível baseada em Pytorch. O Fast.ai fornece componentes de baixo nível que podem ser misturados e combinados para criar novas abordagens e incentivar a experimentação e a personalização.

Desvantagens

Fast.ai não suporta o Mac OS e requer Linux ou Windows para instalação. O Fast.ai pode não ser compatível com algumas outras bibliotecas ou estruturas que usam convenções ou abstrações diferentes para aprendizado profundo.