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이 노트북들은 딥러닝, fastai, 그리고 PyTorch에 대한 소개를 다룹니다. fastai는 딥러닝을 위한 계층형 API입니다. 더 자세한 정보는 fastai 논문을 참고하세요. 이 저장소의 모든 내용은 Jeremy Howard와 Sylvain Gugger가 2020년 이후 저작권을 가집니다. 일부 챕터는 온라인에서 여기를 통해 읽을 수 있습니다.
이 저장소의 노트북들은 MOOC(Massive Open Online Course)에 사용되었으며, 현재 구매 가능한 이 책의 기초를 형성합니다. 이 책은 이 저장소에 적용된 것과 동일한 GPL 제한 사항을 가지고 있지는 않습니다.
노트북 및 python .py 파일의 코드는 GPL v3 라이선스에 의해 보호됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
이 저장소를 클론(clone)하여 자신의 컴퓨터에서 여는 대신, Google Colab을 사용하여 노트북을 읽고 작업할 수 있습니다. 이는 이제 막 시작하는 분들에게 권장되는 방법입니다. 왜냐하면 웹 브라우저에서 바로 작업할 수 있기 때문에 자체 컴퓨터에 Python 개발 환경을 설정할 필요가 없기 때문입니다.
다음 링크 중 하나를 클릭하여 Colab에서 책의 모든 챕터를 열 수 있습니다: Introduction to Jupyter | Chapter 1, Intro | Chapter 2, Production | Chapter 3, Ethics | Chapter 4, MNIST Basics | Chapter 5, Pet Breeds | Chapter 6, Multi-Category | Chapter 7, Sizing and TTA | Chapter 8, Collab | Chapter 9, Tabular | Chapter 10, NLP | Chapter 11, M
Chapter 11은 Multi-Modal 데이터에 대한 내용을 다룹니다.
@book{howard2020deep,
title={Deep Learning for Coders with Fastai and Pytorch: AI Applications Without a PhD},
author={Howard, J. and Gugger, S.},
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