14,000元相当のコースノートはオープンソースで、fast.aiの創設者が新しい本のソースコードを公開

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2,000 ドル相当の AI オンラインコースの配布資料がオープンソースになりました。

AI教育に尽力してきたKaggleの元主任科学者でfast.aiの創設者であるジェレミー・ハワード氏は、今年サンフランシスコ大学で行われた春季講座で、自身のAI講座の無料特典と配布資料を公開した。

コースのノートブックコードが無料で利用できるようになりました。ジェレミー・ハワードは週末に講義ノートの草稿を Github に投稿し、2 日間で 2,000 個のスターを獲得し、すぐにデイリートレンドリストのトップに躍り出ました。

さらに、このプロジェクトは、まだ正式にリリースされていないジェレミー・ハワードの新刊の草稿でもあるため、さらに 60 ドル節約できます。

この本は、Sylvain Gugger との共著による新著「Fastai と PyTorch を使用したプログラマのためのディープラーニング」です。

この本は現在予約注文のみ可能ですが、読者からの期待が高く、Amazon のコンピュータグラフィックスの新刊リストで長い間 1 位にランクされています。

コンテンツ

本書の草稿は、22章（序論と結論を含む）に掲載されています。内容は当然ながら、AI分野の「Hello Word問題」であるMNIST画像分類から始まり、NLP、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、解釈可能性へと続きます。

このコースは基礎知識がない人向けではなく、Python と PyTorch の必要な知識が依然として必要です。

ノートブックでコードを実行するには、次のソフトウェアをインストールする必要があります。

fastai v2、Graphviz、ipywidgets、matplotlib、nbdev、pandas、scikit-learn、Microsoft Azure Cognitive Services 画像検索

これらはすべて PyPI から直接インストールできます。

このファストブックは教科書であるだけでなく、AI コミュニティのリソースでもあります。著者は、この本を読み終えた人が成功体験をみんなと共有してくれることを願って、最後のメッセージを送りました。

最後に、この本はプロジェクトの著作権の問題を再度強調しています。なぜなら、このプロジェクトにはオンラインコースや書籍の有料コンテンツが含まれており、それを自由にコピーして貼り付けることはできないからです。

GPLv3 オープンソースライセンスは、プロジェクトのコード部分のみを対象としています。ノートブックの Markdown セクションは含まれておらず、許可なく配布または変更することはできません。このプロジェクトは商業利用も禁止されています。

このコードのコピーを他の場所にホストすると、作成者から訴えられる可能性があります。著作権規制が無視された場合、著者は将来的にこの方法で他の資料を出版することは考えないかもしれないと述べています。

そのため、ここではプロジェクト内のテキストや画像は表示しません。興味のある友人はそれをダウンロードして、個人的な学習教材として使用することができます。

プロジェクトアドレス: https://github.com/fastai/fastbook

コースアドレス: https://www.usfca.edu/data-institute/certificates/deep-learning-part-one