2,000 ドル相当のコースノートをオープンソース化しました。講演者はKaggleの元チーフサイエンティストです！

数日前、fast.ai の創設者であり、Kaggle の元主任科学者である Jeremy Howard 教授が、新しい本「fastbook」の初稿を Github でオープンソース化しました。

わずか数日で、Github で 3.3K 回スターが付けられ、ディープラーニングが依然として注目されていることがわかります。

この本は、Sylvain Gugger との共著による新著「Fastai と PyTorch によるプログラマのためのディープラーニング」で、現在 Amazon で先行販売中です。

ジェレミー・ハワード氏は、このノートはサンフランシスコ大学の春期講習のAIコースの配布資料としても使用される予定だと述べた。下の写真から、これが2,000米ドル（13,875人民元相当）の価値があるコースであることがわかったと思う。キャンパス内の学生でさえ、これを購入するのに1,500米ドルを費やす必要がある。

配布資料の詳細を見てみましょう:

上の写真からわかるように、この本の草稿は 22 章まで公開されています。この本を通じて、次のことを学びます。

• コンピュータビジョン、自然言語処理 (NLP)、レコメンデーションシステム、表形式および時系列データ分析における最先端のモデルを作成する方法
• PyTorch で新しい fastai v2 ライブラリを使用する方法
• ディープラーニングの基礎: ニューラルネットワークとは何か、どのようにトレーニングされるのか、どのように予測を行うのか
• ディープラーニングモデルがなぜ、どのように使用されるのか、そしてこの知識を活用してモデルの精度、速度、信頼性を向上させる方法
• モデルを実際の Web アプリケーションに変換する方法と、問題が発生した場合にモデルをデバッグする方法。
• 最新のディープラーニング技術、実際に意味のある実践をお試しください
• ディープラーニングの研究論文の読み方
• ディープラーニングアルゴリズムをゼロから実装する方法

ただし、このコースは基礎知識がない人向けではありません。大量のデータを処理したり、大学レベルの数学スキルを持っている必要はありませんが、少なくとも 1 年間のプログラミング経験が必要です。

この電子書籍は GPL-3.0 ライセンス契約に準拠しています。GPLv3 オープンソース ライセンスはプロジェクトのコード部分のみを対象としています。ノートブックの Markdown セクションは含まれていません。許可なく配布または変更することはできません。また、商用利用も禁止されています。そのため、詳細はここでは示しません。興味のある方は Github からダウンロードできます。

著者について

ジェレミー・ハワード

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ジェレミー・ハワード氏は約 30 年間にわたり機械学習を活用し、指導してきました。彼は25年前にニューラルネットワークを使い始めました。この間、彼はディープラーニングと医療に特化した最初の企業であるEnliticの設立や、世界最大の機械学習コミュニティであるKaggleの社長兼チーフサイエンティストとしての活躍など、機械学習を中心とした多くの企業やプロジェクトを率いてきました。彼とレイチェル・トーマス博士は FAST の共同創設者です。

シルヴァン・グガー

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シルヴァン・グガーは数学とコンピュータサイエンスの教師であり、上級数学カリキュラム全体を網羅した 10 冊の数学教科書の著者です。

最後に、ダウンロードアドレスを添付します: https://github.com/fastai/fastbook

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