最近的美国新闻事件从令人恐惧到反乌托邦不等，但阅读 fast.ai 国际学员的项目应用让我感到高兴和乐观。来自世界各地的许多聪明、富有创造力、足智多谋的人正在应用深度学习来解决各种有意义和有趣的问题，这让我惊叹不已。他们的热情包括结束非法砍伐、在乌干达农村诊断疟疾、翻译日本漫画、通过更好的贷款减少印度农民自杀、提供尼日利亚时尚推荐、监测帕金森病患者等等。 我们在 fast.ai 的使命是让深度学习惠及来自精英机构以外不同背景的人们，他们正在有意义但资源匮乏的领域解决问题，这些领域远离主流的深度学习研究。
我们为 深度学习第二部分 选拔的学员群体包括来自尼日利亚、科特迪瓦、南非、巴基斯坦、孟加拉国、印度、新加坡、以色列、加拿大、西班牙、德国、法国、波兰、俄罗斯和土耳其的人们。今天，我们想向您介绍其中的几位国际学员。
Tahsin Mayeesha 是一名孟加拉国学生，她创建了一个网络可视化项目，分析了孟加拉国一家知名报纸的数据，以探讨媒体对妇女暴力事件的报道。她在这里写下了她的 方法论和发现，并希望该项目能增进知识和同情心。在攻读 Udacity 机器学习纳米学位期间，她克服了 发电机故障的挑战 以及斋月期间断断续续的电力供应，成功完成了她的项目。Mayeesha 是日本流行漫画系列《火影忍者》的粉丝，她想利用深度学习将其翻译成英文。《火影忍者》中的角色使用不同的程式化手势来完成不同的战斗招式，她有兴趣尝试使用 CNN 来识别这些手势。从更广泛的角度来看，Mayeesha 希望探索机器学习将如何影响像孟加拉国这样基础设施半瘫痪的地区。
Karthik Mahadevan 是一名在阿姆斯特丹工作的工业设计师，他此前曾为患有癌症的儿童开发了一款互动式医疗玩具。最近，他帮助开发了为乌干达农村卫生中心提供 智能诊断解决方案。他的团队开发了一款基于智能手机的设备，可以捕捉疟疾患者血涂片的放大图像。这些图像通过基于人工智能的软件进行处理，该软件在图像中突出显示潜在的寄生虫，供实验室技术人员检查。然而，长期目标是创建一个全自动诊断系统，以弥补乌干达农村地区实验室技术人员的短缺（乌干达 84% 的人口居住在农村地区）。
巴基斯坦语言研究员 Samar Haider 在被选为我们的第一批国际学员并完成课程第一部分后，收集了有史以来规模最大的乌尔都语母语数据集。他说他受到了 第一部分第5课 的启发，收集、清理并分割成句子，构建了一个包含超过 1.5 亿词元的乌尔都语语料库。Haider 训练了一个模型来学习词语的向量表示，这些表示捕获了有用的语义关系和词汇变体。Haider 写道：“这标志着首次为乌尔都语训练了此类词语表示，虽然它们本身是极其宝贵的资源，但令人兴奋的是可以思考如何利用它们来推动乌尔都语自然语言处理的发展，应用于文本分类、情感分析、机器翻译等领域。” Haider 将再次加入我们的第二部分课程，他说：“从长远来看，我希望利用深度学习技术弥合人类交流的差距（在当前两极分化的时代，这是一项特别重要的任务），通过帮助计算机更好地处理和理解区域语言，并帮助不讲英语或其他流行语言的人们开启一个信息世界。”
李欣欣 曾是一名环境研究工程师，开发了碳管理技术，并构建了一个 Python 应用程序，通过叶子照片诊断植物病害。她目前正在与一家可穿戴技术公司合作，开发一套帕金森病患者治疗管理系统，其核心是使用临床试验数据训练的机器学习模型。这个新系统将使医生能够通过在诊所外收集的传感器数据来评估患者的症状，如震颤和运动障碍，而不是依赖书面日记或对患者护理人员的访谈。
Sahil Singla 在印度的一家社会影响初创公司工作，利用卫星图像上的深度学习来帮助印度政府识别哪些村庄存在土地不足或作物歉收的问题。Singla 计划利用深度学习建立更好的作物保险和农业贷款模型，从而减少农民自杀（过高的利率 和 掠夺性贷款 是导致印度农民自杀率居高不下的原因）。
Amy Xiao 是多伦多大学的一名本科生，她计划创建浏览器扩展程序等工具，帮助人们区分在线信息中的事实与虚构。她的目标是通过深度学习模型来评估在线内容的合法性，方法是整合评论的情感分析、新闻来源的合法性以及内容本身，并使用带有“预定”分数的标记文章进行训练。她还对探索如何区分在线网站上合法评论与虚假评论感兴趣。
Prabu Ravindran 正在木材解剖研究中心、森林产品实验室和威斯康星大学植物系开发一个用于自动木材识别的深度学习系统。该系统将用于打击非法砍伐并识别木制品。Orlando Adeyemi，一名目前在马来西亚工作的尼日利亚人，已经开始抓取尼日利亚时尚网站的数据，他计划将深度学习应用于这些数据。此前，他创建了一个用于查询马来西亚电影放映时间的 iOS 应用程序，并凭借其 arduino 轮椅稳定器赢得了一个奖项。
Gurumoorthy C 对 印度总理莫迪发起的 “清洁印度”倡议感到兴奋。Gurumoorthy 和一群朋友一起，计划创造一个小型机器人来捡拾街上的垃圾，并正确识别废物。Karthik Kannan 目前正在研究一个结合深度学习和可穿戴摄像头来帮助印度视障人士在封闭空间内导航的想法。
Alexis Fortin-Cote 是来自法语区魁北克的拉瓦尔大学机器人学博士生。他计划创建一个能够通过生物传感器信息和玩家自我报告的情绪状态来推断玩家在视频游戏中体验到的乐趣水平的模型。他已经与心理学院的一个团队一起，收集了来自 200 名玩家的总计超过 400 小时的数据。
我们欢迎上述学员以及所有其他国际学员和现场参与者加入深度学习第二部分。我们对这个社区以及我们能共同创造的成果感到非常兴奋！