fastai/fastbook
요약
이 저장소는 fastai와 PyTorch를 사용하여 딥러닝 입문부터 고급 주제까지 다루는 노트북 시리즈입니다. 이 자료들은 MOOC(Massive Open Online Course)의 일부로 사용되었으며, 초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 Google Colab 환경에서 작업하는 것을 권장합니다. 커버하는 내용은 MNIST 기본기부터 멀티모달 데이터 처리, NLP 등 광범위한 AI 응용 분야를 포함하고 있습니다.
핵심 포인트
- fastai와 PyTorch 기반의 딥러닝 학습 자료 제공
- MOOC 콘텐츠로 구성되어 입문자에게 적합함
- Google Colab 사용을 권장하여 개발 환경 설정 부담 해소
- MNIST, 다중 카테고리 분류, NLP, 멀티모달 데이터 등 다양한 주제를 포괄함
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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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AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 GitHub Trending Jupyter Notebook (weekly)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
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