本文轉載自公眾號 AI100
原文：http://dwz.cn/5xKtPu
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2012年以來，深度學習橫掃 AI 圈，成為計算機視覺（CV）、語音處理、自然語言處理等領域當中的大殺器，幾乎以一己之力掀起了迄今為止最強的一次 AI 風暴。現在問題來了，我們該怎麼才能快速掌握深度學習的基本知識，並上手應用呢？
傳統上，學習深度學習是一個漫長的過程，需要從數學開始，一個基礎一個基礎的夯實，一個公式一個公式的推導，一個程序一個程序的吃透，吃上一年半載，才能對深度神經網絡有一個像樣的認識。但是對於已經工作的廣大技術人來說，我們今天處於一個高節奏、即用即學的需求環境裡，哪有時間擺起架勢玩慢三步？特別是，我們大多數人學習深度學習，還是為了解決問題，而不是為了在理論上有所創新，或者發表學術論文。有沒有什麼辦法，能夠提高學習效率，快速掌握實戰能力，將深度學習為我所用？
AI100 向大家推薦 Fast.ai 的深度學習實戰課，本課程由 Jeremy Howard 教授開設，共8節。目的是讓大家在不需要深入研究高水平數學問題的情況下，學習如何建立最先進的深度學習模型。
Jeremy Howard 教授身為一名深度學習研究員，於2016年5月創建了 Fast.ai——一個研究如何使 Deep Learning 的知識更容易獲取到並廣泛適用的實驗室。Jeremy Howard 教授是 Enlitic 的創始 CEO、FastMail.FM 和 Optimal Decisions 的創始人，以及 Kaggle 的前總裁，連續兩年在 Kaggle 競賽中獲得第一名。
Jeremy Howard 教授結合自己參加 Kaggle 大賽並奪魁的經驗認為，在深度學習理論和工具已經接近成熟的今天，傳統學院派的教學方式對於大多數學習者來說已經不適用，相反，應該以問題為引導，以實踐為驅動，儘快切入到核心理論和核心工具的使用上，快速掌握深度學習最優模型的構建方法，把數學基礎留到以後去慢慢夯實。基於這一思路，Jeremy Howard 教授開發了 Fast.ai 深度學習實戰課程。該課程一經推出，就引起了整個深度學習圈子的高度關注，不論是專家還是學習者，對這一課程都好評如潮。
AI100 經努力爭取，幸運地獲得 Fast.ai 授權，並將課程的全部字幕翻譯成中文。即日起， AI100 將於每周二在公眾號上隆重推送。英語水平較好的同學，也可以直接訪問 course.fast.ai 學習課程。在 Fast.ai 的 wiki 中有課堂筆記與內容的詳細介紹，這些內容會對大家的學習有很大的幫助，同時可以參與 forum 中的關於課程的討論並向 Jeremy 老師與 Fast.ai 聯合創始人 Rachel Thomas 提問題哦。
今天，我們推送的是第0課，該課程主要包括兩個主題：
深度學習的概率。
卷積神經網絡和隨機梯度下降的介紹。
當你完成本節課時，你會掌握如何來選擇更好的卷積核，如何來使用一個查找邊角的過濾器，以及如何評價它們的好壞。