fast.ai 是一个非营利组织,提供免费的实用深度学习课程和库,使 AI 更易于访问和民主化。
社交和电子邮件:
https://www.fast.ai/?utm_source=aipure
fast.ai

产品信息

更新于:2025年05月09日

fast.ai 月度流量趋势

fast.ai 的流量下降了14.0%,在2025年4月达到417K访问量。虽然fast.ai没有特定的更新或改进,但像IBMGoogleMicrosoft这样的大型科技公司在AI工具和功能方面的重大进展,可能已经吸引用户转向更新的替代方案。

查看历史流量

什么是 fast.ai

fast.ai 是一家致力于通过免费在线课程、开源软件库和前沿研究使深度学习更易于访问的研究公司。由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 于 2016 年创立,fast.ai 旨在赋予来自不同背景的人们使用深度学习和 AI 的能力,即使没有广泛的数学或编程经验。他们的方法侧重于使用通常仅对专家可用的前沿技术的实践性、动手学习。

fast.ai 的主要功能

fast.ai 是一个深度学习库和教育平台,旨在让更广泛的受众能够接触到深度学习。它提供了基于 PyTorch 的高级 API、实用的课程和教程,并专注于深度学习的最佳实践。fast.ai 强调自顶向下的教学方法,先从实际应用开始,再深入理论。
高级深度学习 API: 提供了一个直观的界面,可以快速在 PyTorch 之上构建最先进的深度学习模型
实用深度学习课程: 提供免费在线课程,通过动手编码和实际应用教授深度学习
自顶向下的教学方法: 先从可运行的代码和应用开始,再解释底层理论和数学
注重最佳实践: 结合最新研究和行业最佳实践,用于训练快速且准确的模型
强调易用性: 设计为可供不同背景的人使用,不仅仅是拥有高级数学/计算机科学学位的人

fast.ai 的使用场景

计算机视觉: 构建图像分类、目标检测和分割模型,应用于医学影像等领域
自然语言处理: 创建情感分析、文本分类和语言生成等任务的模型
表格数据分析: 将深度学习应用于结构化数据,进行预测建模和预测
推荐系统: 开发协同过滤模型,实现个性化推荐
时间序列预测: 构建基于历史时间序列数据预测未来值的模型

优点

使深度学习对初学者更加易于接触
专注于实际的现实应用
结合最新研究和最佳实践
提供免费的高质量教育资源

缺点

可能对高级用户抽象掉一些底层细节
主要专注于 PyTorch,对其他框架的支持较少
随着领域快速发展,课程材料可能会过时

如何使用 fast.ai

设置支持 GPU 的环境: 使用 Google Colab 等云平台或设置带有 NVIDIA GPU 的本地环境。Fast.ai 建议初学者使用 Google Colab,因为它免费且易于使用。
安装 fastai 库: 如果使用 Colab,运行:!pip install fastai。对于本地安装,使用 conda 或 pip 安装 fastai 及其依赖项。
导入必要的模块: 在你的笔记本或脚本开始时,导入 fastai 模块:from fastai.vision.all import *
加载和准备你的数据: 使用 fastai 的 DataBlock API 轻松加载和准备你的数据集进行训练。
创建学习器: 使用 fastai 的 cnn_learner 或 unet_learner 创建带有预训练权重的模型。
训练模型: 使用 fit 或 fit_one_cycle 方法在准备好的数据上训练你的模型。
评估和微调: 使用 fastai 的解释工具评估模型性能并根据需要进行微调。
进行预测: 使用训练好的模型对新数据进行预测。

fast.ai 常见问题

fast.ai 是一个非营利研究组织,致力于使深度学习更加普及。他们提供免费的在线课程、深度学习库,并进行研究以普及人工智能。

fast.ai 网站分析

fast.ai 流量和排名
417.3K
每月访问量
#112774
全球排名
#3033
类别排名
流量趋势:May 2024-Apr 2025
fast.ai 用户洞察
00:01:07
平均访问时长
2.32
每次访问页数
52.94%
用户跳出率
fast.ai 的热门地区
  1. US: 19.23%

  2. IN: 10.33%

  3. CN: 3.84%

  4. ES: 3.46%

  5. GB: 3.39%

  6. Others: 59.74%

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