Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0
Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0 是一套基于 fastai 框架的深度学习实战课程代码库。它提供了一系列 Jupyter Notebook 教程，配合线上直播讲座，旨在帮助用户从零开始掌握人工智能开发技能。
深度学习入门常因理论复杂和环境配置繁琐而却步。Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0 通过“边学边做”的模式，解决了理论与实践脱节的痛点。课程内容分为计算机视觉、表格神经网络和自然语言处理三大模块，每节课后都安排项目练习时间，确保学员能真正动手实现功能。
适合具备 Python 基础的开发者、数据科学家及 AI 爱好者。无需高性能本地电脑，借助 Google Colab 或 Paperspace 即可运行。其独特之处在于利用 fastai 的高级 API 简化模型构建，让学习者更关注业务逻辑而非底层细节。尽管部分旧版代码已迁移至官方新站点，但作为经典的学习路径，Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0 依然是进入深度学习领域的优质指南，帮助学员高效完成从理论到落地的跨越。
使用场景
某初创公司数据分析师小李，需要在两周内为电商客户搭建一个包含商品图像分类和销量预测的模型，但他缺乏深度学习实战经验。
没有 Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0 时
- 需要从零阅读大量论文和文档，理解卷积神经网络原理耗时过长，容易迷失在数学公式中。
- 本地环境配置复杂，PyTorch 与 fastai 版本冲突导致代码无法运行，浪费大量时间在调试依赖上。
- 遇到未知标签或数据不平衡问题时，缺乏现成的验证策略参考，只能盲目尝试调整参数。
- 模型部署困难，不知道如何将训练好的模型封装成 API 集成到现有的 Web 服务中。
使用 Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0 后
- 课程提供分块 Notebook，直接通过交互式代码上手图像分类任务，跳过繁琐的理论推导。
- 内置 Google Colab 支持，无需本地配置环境即可快速运行代码并实时查看训练结果。
- 课程涵盖 K-Fold 验证和自定义数据集处理，帮助解决数据标注不全及类别不平衡的实际问题。
- 学习 nbdev 和部署章节，顺利将模型封装为 API 交付给客户，实现了从训练到上线的完整流程。
Practical-Deep-Learning-for-Coders-2.0 让非科班出身的开发者能快速跨越理论门槛，实现从学习到落地的闭环。
运行环境要求
- 未说明
未说明（建议使用 Google Colab 或 Paperspace 云环境）
未说明
快速开始
许可证徽章：
本作品采用 知识共享署名 - 非商业性使用 - 相同方式共享 4.0 国际许可协议。
注意：这些 Notebook 已过时，所有内容均已迁移至 https://github.com/walkwithfastai/walkwithfastai.github.io，课程直播位于 https://walkwithfastai.com
本课程将于 1 月 15 日开始，持续至 5 月，并通过 YouTube 进行直播。每次讲座时长在 1 小时到 1 小时 15 分钟之间，随后有 1 小时用于完成与课程相关的项目。
贡献者：
要求：
- 一个 Google 账号以使用 Google Colaboratory
- 一个 Paperspace 账号用于自然语言处理 (NLP)
包含讲座的 YouTube 频道： 点击此处
整体时间表分为以下模块：
模块：
- 模块 1：计算机视觉 (Computer Vision)
- 模块 2：表格神经网络 (Tabular Neural Networks)
- 模块 3：自然语言处理 (NLP)
以下是按周细分的整体时间表： 此时间表可能会有变动
模块 1（1 月 15 日 - 3 月 4 日）：
- 第 1 课：PETs 和自定义数据集（DataBlock API 的入门介绍）
- 第 2 课：从头构建图像分类模型、随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent)、部署、探索文档和源代码
- 第 3 课：多标签分类、处理未知标签以及 K 折验证 (K-Fold Validation)
- 第 4 课：图像分割、计算机视觉领域的最先进技术 (State-of-the-Art)
- 第 5 课：风格迁移 (Style Transfer)、
nbdev以及部署 - 第 6 课：关键点回归 (Keypoint Regression) 和目标检测 (Object Detection)
- 第 7 课：姿态检测 (Pose Detection) 和图像生成 (Image Generation)
- 第 8 课：音频
模块 2（3 月 4 日 - 3 月 25 日）：
- 第 1 课：Pandas 工作坊和表格分类
- 第 2 课：特征工程 (Feature Engineering) 和表格回归
- 第 3 课：排列重要性 (Permutation Importance)、贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)、交叉验证 (Cross-Validation) 以及标记测试集
- 第 4 课：NODE, TabNet, DeepGBM
模块 3（4 月 1 日 - 4 月 22 日）：
- 第 1 课：NLP 简介及长短期记忆网络 (LSTM)
- 第 2 课：完整的情感分类、分词器 (Tokenizers) 以及集成学习 (Ensembling)
- 第 3 课：其他最先进的 NLP 模型
- 第 4 课：多语言数据、DeViSe
我们在 fast.ai 论坛上有一个小组学习讨论 此处，用于讨论此材料并提出具体问题。
- 注意：本课程不提供证书或学分。这是我过去几个学期一直在做的事情，旨在帮助我校的同龄本科生进入 fastai 的世界，今年我使其更加普及可用。
常见问题
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