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fast.ai
先跑起来，再回头看原理
一条自上而下的深度学习路径：先做出能用的模型，再往下补理论。
fast.ai
它是什么
fast.ai 是一个深度学习课程项目，由 Jeremy Howard 与 Rachel Thomas 创办，课程材料免费公开。
它的教学顺序是反的：先让人用现成的库训出一个能用的模型，再往回讲它为什么work。传统课程通常先把数学铺完才让动手。
有什么
实战课
Practical Deep Learning 系列，从第一个模型开始，几节课就能做出能用的东西。
配套库
自己封装的库把常见流程压成几行，降低起步门槛。
免费公开
视频、笔记、代码全部免费，也有配套书。
自上而下
先见结果，再补原理，避免在数学上卡死。
它跟别处不一样的地方
多数深度学习课程从反向传播与梯度推导讲起，初学者往往在第三周就放弃，一个模型都没跑过。
它把顺序倒过来：先让人体会到「模型能work」，再讲为什么。这个顺序对自学者更友好，因为反馈来得早。
代价是理论深度不足。走完课程能做出东西，但要读论文、改结构，仍要补数学与论文。
什么时候值得去
有编程基础、想快速上手深度学习，又不想先啃三个月数学，它是最短路径。
要做研究、改模型结构，还需要补理论。
想看它的完整内容与更多栏目，可以直接去官网。
相关条目
还可以看看：CS50、Kaggle、3Blue1Brown。
