fast.ai es un grupo de investigación sin fines de lucro centrado en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial . Fue fundada en 2016 por Jeremy Howard y Rachel Thomas con el objetivo de democratizar el aprendizaje profundo. [1] Lo hacen proporcionando un curso masivo abierto en línea (MOOC) llamado "Aprendizaje profundo práctico para codificadores", que no tiene otros requisitos previos, excepto el conocimiento del lenguaje de programación Python . [2]
El MOOC gratuito "Aprendizaje Profundo Práctico para Programadores" está disponible como videos grabados, enseñado originalmente por Howard y Thomas en la Universidad de San Francisco . A diferencia de otras plataformas de aprendizaje en línea como Coursera o Udemy , no se otorga un certificado a quienes completan con éxito el curso en línea. Solo los estudiantes que siguen las clases presenciales pueden obtener un certificado de la Universidad de San Francisco. [3]
El MOOC consta de 2 partes, cada una de las cuales contiene 7 lecciones. Los temas incluyen clasificación de imágenes , descenso de gradiente estocástico , procesamiento de lenguaje natural (NLP) y varias arquitecturas de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recursivas (RNN) y redes antagónicas generativas (GAN).
En el otoño de 2018, fast.ai lanzó la versión 1.0 de su biblioteca gratuita de código abierto para el aprendizaje profundo llamada fastai (sin punto), sobre PyTorch . Google Cloud fue el primero en anunciar su soporte. [6] Este marco de código abierto está alojado en GitHub y tiene licencia de Apache License , versión 2.0. [7] [8]