
fast.ai
fast.ai, AI'yi daha erişilebilir ve demokratik hale getirmek için ücretsiz, pratik derin öğrenme kursları ve kütüphaneler sağlayan kar amacı gütmeyen bir kuruluştur.
https://www.fast.ai/?utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:May 9, 2025
fast.ai Aylık Trafik Trendleri
fast.ai, Nisan 2025'te 417 bin ziyarete ulaşarak trafikte %14,0'lık bir düşüş yaşadı. fast.ai için herhangi bir güncelleme veya iyileştirme olmamasına rağmen, IBM, Google ve Microsoft gibi büyük teknoloji şirketlerinin yapay zeka araçları ve özelliklerindeki önemli gelişmeler, kullanıcıları daha güncel alternatiflere yönlendirmiş olabilir.
fast.ai Nedir
fast.ai, derin öğrenmeyi daha erişilebilir hale getirmeye adanmış bir araştırma şirketidir; ücretsiz çevrimiçi kurslar, açık kaynak yazılım kütüphaneleri ve en son araştırmalar aracılığıyla. 2016 yılında Jeremy Howard ve Rachel Thomas tarafından kurulan fast.ai, farklı geçmişlere sahip insanların derin öğrenmeyi ve AI'yi kullanmalarını sağlamayı hedefliyor, hatta kapsamlı matematiksel veya kodlama deneyimi olmadan. Yaklaşımları, genellikle yalnızca uzmanlara sunulan en son teknikleri kullanarak pratik, uygulamalı öğrenmeye odaklanmaktadır.
fast.ai Temel Özellikleri
fast.ai, derin öğrenmeyi daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirmeyi amaçlayan bir derin öğrenme kütüphanesi ve eğitim platformudur. PyTorch üzerine inşa edilmiş yüksek seviyeli API'ler, pratik kurslar ve eğitimler sunar ve derin öğrenmede en iyi uygulamalara odaklanır. fast.ai, teoriyi derinlemesine incelemeden önce pratik uygulamalarla başlayarak yukarıdan aşağıya öğretim yaklaşımını vurgular.
Yüksek seviyeli derin öğrenme API'si: PyTorch'un üzerine en son derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde oluşturmak için sezgisel bir arayüz sağlar
Pratik derin öğrenme kursları: Gerçek dünya uygulamaları ve uygulamalı kodlama yoluyla derin öğrenmeyi öğreten ücretsiz çevrimiçi kurslar sunar
Yukarıdan aşağıya öğretim yaklaşımı: Temel teori ve matematiği açıklamadan önce çalışan kod ve uygulamalarla başlar
En iyi uygulamalara odaklanma: Hızlı ve doğru modeller eğitmek için en son araştırmaları ve endüstri en iyi uygulamalarını içerir
Erişilebilirliğe vurgu: Sadece ileri düzey matematik/bilgisayar bilimleri diplomasına sahip olanlar değil, çeşitli geçmişlere sahip insanlar tarafından kullanılabilir olacak şekilde tasarlanmıştır
fast.ai Kullanım Alanları
Bilgisayarla görme: Tıbbi görüntüleme gibi uygulamalar için görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve segmentasyon modelleri oluşturma
Doğal dil işleme: Duygu analizi, metin sınıflandırma ve dil üretimi gibi görevler için modeller oluşturma
Tablo verisi analizi: Tahmine dayalı modelleme ve tahmin için yapılandırılmış verilere derin öğrenme uygulama
Öneri sistemleri: Kişiselleştirilmiş öneriler için işbirlikçi filtreleme modelleri geliştirme
Zaman serisi tahmini: Geçmiş zaman serisi verilerine dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için modeller oluşturma
Artıları
Derin öğrenmeyi başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirir
Pratik, gerçek dünya uygulamalarına odaklanır
En son araştırmaları ve en iyi uygulamaları içerir
Ücretsiz, yüksek kaliteli eğitim kaynakları sağlar
Eksileri
İleri düzey kullanıcılar için bazı düşük seviyeli detayları soyutlayabilir
Temelde PyTorch'a odaklanmıştır, diğer çerçeveler için daha az destek
Kurs materyalleri, alan hızla geliştiği için güncel olmayabilir
fast.ai Nasıl Kullanılır
GPU destekli bir ortam kurun: Google Colab gibi bir bulut platformu kullanın veya bir NVIDIA GPU ile yerel bir ortam kurun. Fast.ai, yeni başlayanlar için Google Colab'ı kullanmayı önerir çünkü ücretsizdir ve kullanımı kolaydır.
fastai kütüphanesini kurun: Colab kullanıyorsanız, çalıştırın: !pip install fastai. Yerel kurulumlar için, fastai ve bağımlılıklarını kurmak için conda veya pip kullanın.
Gerekli modülleri içe aktarın: Not defterinizin veya betiğinizin başında, fastai modüllerini içe aktarın: from fastai.vision.all import *
Verilerinizi yükleyin ve hazırlayın: fastai'nin DataBlock API'sini kullanarak veri kümenizi kolayca yükleyin ve eğitim için hazırlayın.
Bir öğrenici oluşturun: Önceden eğitilmiş ağırlıklarla bir model oluşturmak için fastai'nin cnn_learner veya unet_learner'ını kullanın.
Modeli eğitin: Hazırlanan veriler üzerinde modelinizi eğitmek için fit veya fit_one_cycle yöntemini kullanın.
Değerlendirin ve ince ayar yapın: Model performansını değerlendirmek ve gerektiğinde ince ayar yapmak için fastai'nin yorumlama araçlarını kullanın.
Tahminler yapın: Eğitilmiş modeli kullanarak yeni veriler üzerinde tahminler yapın.
fast.ai SSS
fast.ai, derin öğrenimi daha erişilebilir hale getirmeye odaklanan kar amacı gütmeyen bir araştırma grubudur. Ücretsiz çevrimiçi kurslar, bir derin öğrenme kütüphanesi sağlar ve AI'yi demokratikleştirmek için araştırmalar yapar.
Resmi Gönderiler
Yükleniyor...fast.ai Videosu
Popüler Makaleler

Gemini 2.5 Pro Preview 05-06 Güncellemesi
May 8, 2025

Suno AI v4.5: 2025'teki En İyi AI Müzik Üreticisi Yükseltmesi
May 6, 2025

DeepAgent İncelemesi 2025: Her Yerde Viral Olan Tanrısal Seviyedeki AI Agent
Apr 27, 2025

PixVerse V2.5 Sarılma Videosu Eğitimi | 2025'te Yapay Zeka Sarılma Videoları Nasıl Oluşturulur
Apr 22, 2025
fast.ai Web Sitesi Analitiği
fast.ai Trafik ve Sıralamaları
417.3K
Aylık Ziyaretler
#112774
Küresel Sıralama
#3033
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: May 2024-Apr 2025
fast.ai Kullanıcı İçgörüleri
00:01:07
Ort. Ziyaret Süresi
2.32
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
52.94%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
fast.ai'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 19.23%
IN: 10.33%
CN: 3.84%
ES: 3.46%
GB: 3.39%
Others: 59.74%