推荐评价
对本书的赞誉
- “‘深度学习属于每个人’，我们在本书第一章第一节中读到这句话。尽管其他书籍也可能做出类似的宣称，但本书切实做到了这一点。作者在该领域拥有丰富的知识，但能以一种非常适合有编程经验但无机器学习经验的读者的方式来描述它。本书先展示示例，然后只在具体示例的背景下讲解理论。对大多数人来说，这是最好的学习方式。本书在涵盖计算机视觉、自然语言处理和表格数据处理等深度学习关键应用方面做得非常出色，同时也涵盖了数据伦理等其他一些书籍可能忽略的关键主题。总而言之，对于程序员来说，这是成为深度学习专家的最佳资源之一。”—— Peter Norvig, Google 研究总监
- “随着人工智能进入深度学习时代，我们每个人都应该尽可能多地了解其工作原理。《面向程序员的深度学习》提供了一个绝佳的入门途径，即使是新手也能做到，它实现了我们大多数人认为极其复杂的事情的简化。”—— Eric Topol, 《深度医疗》作者；斯克里普斯研究所教授
- “如果你正在寻找一本能从基础带你到研究前沿的指南，这正是你需要的书。别让那些博士独享乐趣——你也可以使用深度学习来解决实际问题。”—— Hal Varian, 加州大学伯克利分校名誉教授；Google 首席经济学家
- “Jeremy和Sylvain带你进行一次交互式的——在最字面的意义上，因为每一行代码都可以在notebook中运行——深度学习之旅，穿越损失山谷和性能高峰。书中穿插着他们多年开发和教授机器学习积累的深思熟虑的轶事和实用直觉，在以对话式轻松的方式传达深层技术概念方面取得了罕见的平衡。本书忠实地翻译了fast.ai屡获殊荣的在线教学理念，为你提供最先进的实用工具和将其应用于真实世界的例子。无论你是初学者还是资深人士，这本书都将加速你的深度学习之旅，带你达到新的高度——和深度。”—— Sebastian Ruder, Deepmind 研究科学家
- “Jeremy Howard和Sylvain Gugger写出了一本精彩绝伦的书，它成功地将AI领域与世界其他部分连接起来。这本书对于任何对该领域感兴趣的人来说，都是一本极其有实质、有见解但又绝对易于理解的深度学习入门书：它是同类书籍中的指路明灯。”—— Anthony Chang, 奥兰治县儿童医院首席智能与创新官
- “如何在不陷入泥潭的情况下‘掌握’深度学习？如何通过示例和代码快速学习概念、技巧和诀窍？就在这里。千万不要错过这本实践深度学习的新经典之作。”—— Oren Etzioni, 华盛顿大学教授，艾伦人工智能研究所CEO
- “这本书是一块稀有的宝石——它是精心打造、高效教学的产物，经过多年迭代和完善，培养了成千上万名满意的学生。我就是其中之一。fast.ai以美好的方式改变了我的生活，我相信他们也能为你做到。”—— Jason Antic, DeOldify 创造者
- “《面向程序员的深度学习》是一份令人难以置信的资源。这本书毫不浪费时间，在前几章就教会如何有效使用深度学习。然后，它以彻底但易于理解的方式涵盖了ML模型的内部工作原理和框架，让你能够理解并在此基础上进行构建。我希望在我刚开始学习ML时有这样一本书，它是一本即时经典！”—— Emmanuel Ameisen, 《构建机器学习驱动的应用》作者
- “Gugger和Howard为任何有哪怕一点点编程经验的人创造了一份理想的资源。这本书以及配套的fast.ai课程，使用实践方法，通过你可以探索和重用的预写代码，简单实用地揭示了深度学习的神秘面纱。再也不用辛苦地啃抽象概念的定理和证明了。在第1章，你将构建你的第一个深度学习模型，到本书结束时，你将知道如何阅读和理解任何深度学习论文的方法部分。”—— Curtis Langlotz, 斯坦福大学医学与影像人工智能中心主任
- “这本书揭开了最黑的黑箱：深度学习。它提供完整的Python notebook，让你快速进行代码实验。它还深入探讨了人工智能的伦理影响，并展示如何避免它走向反乌托邦。”—— Guillaume Chaslot , Mozilla Fellow
- “作为一名从钢琴家转变为OpenAI研究员的人，我经常被问到如何进入深度学习领域，而我总是推荐fastai。这本书做到了看似不可能的事情——它是一本关于复杂主题的友好指南，同时充满了即使高级实践者也会喜欢的尖端精髓。”—— Christine Payne, OpenAI 研究员；Musenet 和 Jukebox 创造者
- “一本极其实操、易于上手，帮助任何人快速启动深度学习项目的书。它是一本非常清晰、易于理解且诚实的实用深度学习指南。对初学者到高管/经理都很有帮助。正是我多年前希望拥有的指南！”—— Carol Reiley, Drive.ai 创始总裁兼董事长
- “Jeremy和Sylvain在深度学习方面的专业知识、他们实用的机器学习方法以及他们众多有价值的开源贡献，使他们成为PyTorch社区的关键人物。这本书延续了他们和fast.ai社区为使机器学习更易于访问而做的工作，将极大地惠及整个AI领域。”—— Jerome Pesenti, Facebook 人工智能副总裁
- “深度学习是目前最重要的技术之一，许多令人惊叹的近期AI进展都归功于它。过去它只属于博士，但现在不是了！这本书基于非常受欢迎的fast.ai课程，使任何有编程经验的人都能接触深度学习。这本书教授的是‘整个游戏’，提供了优秀的实践示例和一个配套的互动网站。而博士们也会学到很多。”—— Gregory Piatetsky-Shapiro, KDnuggets 总裁
- “这本书是fast.ai课程的延伸，我多年来一直强烈推荐该课程。Jeremy和Sylvain，两位当今最好的深度学习专家，将在这本书中让你在几个月内从初学者成长为合格的实践者。终于，2020年带来了一些积极的东西！”—— Louis Monier, Altavista 创始人；前Airbnb AI Lab负责人
- “我们推荐这本书！《面向程序员的深度学习：使用fastai和PyTorch》利用高级框架快速处理具体的、现实世界中的人工智能或自动化任务。这为涵盖通常被忽视的主题留下了时间，例如安全地将模型投入生产以及一个急需的数据伦理章节。”—— John Mount and Nina Zumel, 《使用R进行实用数据科学》作者
- “《面向程序员的深度学习》远不止一本书，它还伴随着fastai，一个强大社区和基于pytorch构建的强大机器学习框架。开箱即用即可获得最先进的方法，毫不妥协，包括使你能够仅用一小部分计算资源就能与顶级工业研究实验室竞争的技巧。本书和配套课程中倡导的关于教育和学习的理念给了我在许多维度上加速个人成长的工具。通过fastai和这本书，我还学到了软件工程、测试、迭代开发和伦理框架等有价值的实践。Jeremy是一位令人敬畏的人，他不仅是世界顶级数据科学家之一，也是一位掌握了各种领域技能的令人印象深刻的智力运动员，你在这本书中可以一窥其思想。最后，Jeremy和Sylvian的出色之处在于他们始终带着同理心进行教学，这使得本书成为你今天能买到的最易于理解的深度学习书籍。”—— Hamel Husain, GitHub 机器学习工程师；CodeSearchNet 产品负责人
- “这本书是‘面向程序员’的，不需要博士学位。现在，我确实有博士学位，但我不是程序员，那为什么请我来评论这本书呢？好吧，就是为了告诉你它到底有多么非常棒！在第1章的几页内，你就会知道如何用4行代码和不到1分钟的计算时间得到一个最先进的网络，能够分类猫与狗。然后你来到第2章，它将带你从模型到生产，展示如何无需任何HTML或JavaScript，无需拥有服务器，就能立即提供一个网页应用。我认为这本书就像一个洋葱。一个使用最佳设置工作的完整包。然后，如果需要一些修改，你可以剥掉外层。还需要更多调整？你可以继续丢弃外壳。甚至更多？你可以深入到使用裸PyTorch。在你的整个500页的旅程中，将有三位独立的声音陪伴你，为你提供指导和各自的视角。”—— Alfredo Canziani, 纽约大学计算机科学教授
- “《面向程序员的深度学习：使用fastai和PyTorch》是一本易于理解、对话式驱动的书，它使用全局方法教授深度学习概念。本书侧重于开门见山地实践真实示例，并在需要时才向读者介绍相关概念。实践者可以通过前半部分的实践示例来接触深度学习世界，但在浏览后半部分时，会自然而然地接触到更深层的概念，没有任何有害的迷思被遗漏。”—— Josh Patterson, Patterson Consulting
- “当你的模型表现不如你期望时（几乎总是如此），阅读这本书！它结合了Jeremy的实践经验和Sylvain的理论知识，使深度学习的艺术变得易于 접근。”—— Ron Kohavi, Airbnb 副总裁兼技术研究员，《可信赖的在线对照实验：A/B测试实用指南》合著者
- “Jeremy、Sylvain和Rachel是创建易于使用的工具和围绕AI构建社区的绝对大师。这是fast.ai团队又一个令人惊叹的资源，将帮助全球数十万有抱负的AI研究者入门。祝贺你们！！！”—— Joe Spisak, Facebook PyTorch 产品经理
- “我对你们的教学材料印象非常深刻。你们非常用心地向不同的受众呈现困难的主题。非常感谢你们的分享。”—— Brian Lovell, 昆士兰大学AI教授
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新闻报道
“本月，总部位于旧金山的非营利教育组织fast.ai启动了其深度学习课程的第三年。自成立以来，它已吸引了来自全球各地（从印度到尼日利亚）超过10万名学生。该课程及其他类似课程提出了一个简单的命题：无需花费数年攻读博士学位即可实践深度学习。学习创建能够学习的软件可以作为一种手艺来教授，而不是只在象牙塔中进行的崇高智力追求。fast.ai的课程只需七周即可完成。”
“解密这门学科，使其对任何想学习如何构建AI软件的人都易于 접근，是Jeremy Howard的目标。他与数学家Rachel Thomas共同创立了fast.ai。他说，中学数学就足够了。‘不要用希腊字母，’Howard先生说道，敲着桌子强调这一点。”
“这正在奏效。”
新计划教大众构建AI
“fast.ai...确实能让聪明、有动力的学生达到能够创建工业级ML部署的水平。”
人工智能的商业
“来自fast.ai的学生团队，这个运营免费在线机器学习课程的小组织，刚刚创建了一个AI算法，根据一项重要的基准测试，其性能超过了Google研究人员的代码。”
由学生组成的AI编码小团队击败了谷歌的机器学习代码
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对课程的赞誉
CEO - Nourish, Balance, Thrive
我尝试过（坦白地说，也失败过）多次攀登陡峭的深度学习曲线。我买了几本书，花了整个周末观看YouTube上的演示和工作坊。我最大的担忧是，我在这门课程上的财务和时间投资最终会像所有其他慕课一样被遗忘。Jeremy Howard（讲师）是我认识的最好的老师之一。事后回想，是那些方程式阻碍了我成为深度学习实践者。Jeremy让我迅速跟上最先进的进展，不到两周，我就在三个Kaggle竞赛中进入了排行榜上半区。
计算机科学中的许多概念使用一种语言来描述，这使得事情听起来比实际更复杂。Jeremy甚至用电子表格解释了一些概念，这让我确信我确实理解了我的深度学习算法内部正在发生什么，这真是太棒了。有时，学习新技能的一半困难在于设置开发环境。在开始这门课程之前，我浪费了数小时来弄清楚如何配置一个高效的环境。令我惊讶和高兴的是，Jeremy让我在云端设置深度学习环境变得如此简单。
我会向任何希望在令人兴奋的深度学习领域入门的人推荐这门慕课。当我发现我刚刚在TED演讲中见过的那个人正在授课时，我简直不敢相信我的运气！
Apache Sentry 副总裁
如果你想冒险进入深度学习领域，那就别再犹豫，参加这门课程吧。它非常注重实践，并采用自顶向下的方法，这意味着无论知识水平如何，每个人都可以立即开始实现深度学习模型。这门课程另一个非常吸引人的重要因素是它对社会关联性的强调。也就是说，我们如何利用这项令人惊叹的技术更好地服务世界？
数据科学家，加州大学旧金山分校神经内科
这门课程填补了我无法在其他地方找到的空白——确实没有其他资源可以让我从“代码优先”的角度学习。这意味着你可以用不同的方式探测、敲打、哄骗这些网络，并看到它们的反应。随着你探索，你会很快感觉到直觉视角正在增长。
AI艺术家
fast.ai - 令人惊叹的是，有多少校友现在成为了AI行业中知名的参与者，他们首先通过Rachel和Jeremy慷慨和深厚的专业知识，亲自动手学习AI编码🙏🥰
旧金山大学分析学助理教授
我在硕士学位课程中教授机器学习。上完这门课程后，我无法忽视深度学习的新进展——我将把我的机器学习课程的三分之一时间用于该主题。此外，我现在拥有了将深度学习模型应用于现实世界问题的工具。这门课程的一些最佳特点是文档齐全的ipython notebook，其中包含了成为熟练深度学习实践者所需的技巧。总的来说，这门课程给我留下了非常深刻的印象。
Dragon Capital 能源行业分析师
Jeremy，你的课太棒了。我一直在向我所有的机器学习朋友推荐它。这是对CNN和RNN的最佳描述。你的关于嵌入的Excel表格对我来说是一个“顿悟”时刻。你是一位了不起的教育家。谢谢！
研究员，Google Brain
这是一次非常棒的实践学习体验。像许多非学术界的数据专业人士一样，我发现深度学习令人望而生畏且不透明。这门课程改变了这一点，并赋予了我将深度学习作为我在Udemy使用的工具包一部分的能力。虽然网上有很多关于深度学习理论基础的资源，但这是我发现的唯一一门指导学生实现基础深度学习框架的课程。
有三点让我觉得这门课很特别：1）你将立即开始编码，并在第一课看到神经网络的力量；2）Jeremy在课程中花费大量时间揭示该主题的神秘面纱，在此过程中赋予任何人进入深度学习领域的能力；3）许多关于如何优化你的架构的“技巧”会快速地传授下来。参加这门课程可以节省你大量时间，如果自己摸索学习同样的内容，会花费更多时间的反复试验。
Salesforce 高级大数据工程师
有时我担心自己能否解决任何深度学习问题，因为我读过的所有研究论文都非常数学化，超出了简单的直观理解范围。但Jeremy和Rachel（课程教授）相信“简单就是强大”的理论，因此，任何参加这门课程的人都能够自信地理解“神奇”深度学习背后的简单技术。
Isazi Consulting 联合创始人兼CTO
运营一家公司非常耗时，所以我对承担这门课程的承诺感到担忧。然而，这绝对是值得的。它打破了我对进行深度学习技术障碍的固有观念，并一次又一次地展示了仅使用训练数据的一小部分和标准GPU硬件上几轮训练就能在很大程度上获得一个非常好的模型的例子。
SF深度学习学习小组组织者
培养深度学习所需的技能和知识可能需要数年时间，尤其是在没有导师和同伴支持的情况下。Jeremy不仅教导了我们最有价值的方法和实践，他还为我们提供了一个宝贵的社区和环境。这门课程超出了我的期望，并让我亲身体会到深度学习和我们自己如何能让世界变得更好。
Planet Labs (卫星) 产品经理
能够在我下载Jupyter notebook后几分钟内就开始训练模型，这感觉非常有力量。Jeremy和Rachel是优秀的讲师，内容质量很高，令人启发。能够阅读关于最新深度学习研究的博客文章并真正理解它们，这感觉太酷了。令我惊讶的是，我能够用相当简单的架构达到仅两年前的学术成果水平。
索菲亚大学变革性技术实验室执行董事
我是一名CEO，不是程序员，所以创建云端GPU深度学习服务器的想法意味着要学习很多新东西——但是...我做到了！Jeremy Howard是一位令人难以置信的讲师，他能够将看似困难的主题变得完全易于 접근。此外，他相信深度学习应该面向广泛的受众，因此开发了一门实用的、基于经验的课程。我非常喜欢这些课程，并使用视频观看了两次。课程涵盖了前沿主题，我现在对深度学习概念感到自如，并且可以有效地与我的数据科学团队进行技术讨论。
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