fast.ai
fast.ai 是一個非營利組織，提供免費的實用深度學習課程和庫，使 AI 更易於訪問和民主化。
https://www.fast.ai/?utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年02月16日
fast.ai 每月流量趨勢
fast.ai 的訪問量增加了 17.0%，達到 45萬 次訪問。在沒有 fast.ai 相關的具體更新或市場活動的情況下，這種增長可能與人工智能的整體趨勢一致，例如更專業和生成式 AI 模型的採用以及AI 代理的擴展。
什麼是 fast.ai
fast.ai 是一家致力於通過免費在線課程、開源軟件庫和尖端研究使深度學習更易於訪問的研究公司。由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 於 2016 年創立，fast.ai 旨在賦能來自不同背景的人們使用深度學習和 AI，即使沒有廣泛的數學或編碼經驗。他們的方法專注於使用通常僅對專家可用的最先進技術進行實際動手學習。
fast.ai 的主要功能
fast.ai 是一個深度學習庫和教育平台，旨在讓更多人有機會接觸深度學習。它提供了基於 PyTorch 的高級 API、實用的課程和教程，並專注於深度學習的最佳實踐。fast.ai 強調自上而下的教學方法，從實際應用開始，然後深入理論。
高級深度學習 API: 提供了一個直觀的界面，用於在 PyTorch 之上快速構建最先進的深度學習模型
實用的深度學習課程: 提供免費的在線課程，通過動手編程和真實世界的應用來教授深度學習
自上而下的教學方法: 從工作代碼和應用開始，然後解釋底層理論和數學
專注於最佳實踐: 結合最新的研究和行業最佳實踐，用於訓練快速且準確的模型
強調可訪問性: 設計為可供來自不同背景的人使用，不僅限於具有高級數學/計算機科學學位的人
fast.ai 的使用案例
計算機視覺: 構建用於醫學影像等應用的圖像分類、物體檢測和分割模型
自然語言處理: 創建用於情感分析、文本分類和語言生成等任務的模型
表格數據分析: 將深度學習應用於結構化數據以進行預測建模和預測
推薦系統: 開發協同過濾模型以提供個性化推薦
時間序列預測: 構建模型以根據歷史時間序列數據預測未來值
優點
使深度學習對初學者更加可訪問
專注於實際的、真實世界的應用
結合最新的研究和最佳實踐
提供免費的高質量教育資源
缺點
可能對高級用戶抽象掉一些底層細節
主要專注於 PyTorch，對其他框架的支持較少
隨著領域的快速發展，課程材料可能會過時
如何使用 fast.ai
設置一個支持 GPU 的環境: 使用 Google Colab 等雲平台或設置具有 NVIDIA GPU 的本地環境。Fast.ai 推薦初學者使用 Google Colab，因為它是免費且易於使用的。
安裝 fastai 庫: 如果使用 Colab，運行：!pip install fastai。對於本地安裝，使用 conda 或 pip 安裝 fastai 及其依賴項。
導入必要的模塊: 在筆記本或腳本開始時，導入 fastai 模塊：from fastai.vision.all import *
加載和準備您的數據: 使用 fastai 的 DataBlock API 輕鬆加載和準備您的數據集進行訓練。
創建一個學習器: 使用 fastai 的 cnn_learner 或 unet_learner 創建一個具有預訓練權重的模型。
訓練模型: 使用 fit 或 fit_one_cycle 方法在準備好的數據上訓練您的模型。
評估和微調: 使用 fastai 的解釋工具評估模型性能並根據需要進行微調。
進行預測: 使用訓練好的模型對新數據進行預測。
fast.ai 常見問題
fast.ai 是一個非營利研究團體，專注於使深度學習更加普及。他們提供免費的在線課程、深度學習庫，並進行研究以普及 AI。
fast.ai 網站分析
fast.ai 流量和排名
450.6K
每月訪問量
#119751
全球排名
#2047
類別排名
流量趨勢：May 2024-Jan 2025
fast.ai 用戶洞察
00:01:35
平均訪問時長
2.7
每次訪問的頁面數
52.57%
用戶跳出率
fast.ai 的主要地區
US: 27.07%
IN: 9%
AU: 4.11%
CN: 4.08%
CA: 4%
Others: 51.73%
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