面向程序员的前沿深度学习（第二部分）将于今年春天在旧金山市中心的USF数据研究所开课，时间是3月19日至4月30日的周一晚上。本课程基于我们更新的面向程序员的实用深度学习（第一部分）构建。第一部分的预览版可在此获取，最终版本将在下周发布。
我们现在接受女性、有色人种、LGBTQ人群和退伍军人申请深度学习第二部分课程的多元化奖学金。先决条件包括：
- 熟悉 Python、git 和 bash
- 熟悉深度学习第一部分，版本2中涵盖的内容，包括 fastai 库，这是一个 PyTorch 的高级封装库（现在开始学习这些材料是可以的，只要你在课程开始前完成）
- 3月19日至4月30日期间，周一晚上可在 SOMA 亲自参加课程
- 能够承诺每周投入10小时学习课程。
你可以通过完成以下任何一项来满足熟悉深度学习、fastai 库和 PyTorch 的要求：
- 你在2017年秋季参加了更新的线下深度学习第一部分课程
- 在申请之前，你已观看在线课程的前两段视频，并承诺在课程开始之前完成所有7节课的学习。我们估计每节课需要大约10小时的学习时间（因此你需要从课程开始前7周开始，每周学习10小时，直到3月19日课程开始）。
- 你曾参加过旧版本的课程（去年发布的）并且观看了新课程的前4节课，以熟悉 fastai 库和 PyTorch。
我们将优先考虑已完成部分机器学习或深度学习教育的学生，包括任何fast.ai 课程、Coursera 机器学习课程、deeplearning.ai 或 斯坦福的 CS231n。
深度学习第一部分涵盖了使用深度学习进行图像识别、推荐系统、情感分析和时间序列预测。第二部分将更进一步，教你如何阅读和实现前沿研究论文、生成模型和其他高级架构，以及更深入的自然语言处理。与所有 fast.ai 课程一样，它将是实用的、最先进的，并面向程序员。
增加人工智能的多样性是 fast.ai 使深度学习更易于获取的核心使命的一部分。我们希望将深度学习带入尽可能多、来自不同背景的人手中。拥有不同背景的人对他们感兴趣解决的问题也不同。我们对人工智能的不道德使用、普遍存在的偏见，以及绝大多数深度学习团队过于白人和男性化感到震惊。增加多样性本身并不能解决伦理和偏见问题，但它是必要的一步。
如何申请
如果你是湾区的女性、有色人种、LGBTQ人群、残疾人士和退伍军人，拥有至少一年编程经验，能够满足深度学习先决条件（如上所述），并能承诺每周投入8小时学习课程，我们鼓励你申请多元化奖学金。我们能够提供的奖学金数量取决于我们获得的资金（如果你的组织能够赞助一个或多个名额，请告诉我们）。
要申请奖学金，你需要提交一份简历和一份目的声明。目的声明应包括以下内容：
描述一个或多个你希望应用深度学习解决的问题的1段文字 描述以前的机器学习教育（例如 fast.ai 课程、coursera、deeplearning.ai 等）的1段文字 确认你符合深度学习第一部分的先决条件（或者你已经完成了前两节课并计划在课程开始前完成其余课程） 确认你能在周一晚上在 SOMA 参加课程（为期7周，从3月19日开始），并且你每周可以投入8小时学习课程 你属于哪些代表性不足的群体（性别、种族、性取向、退伍军人）
多元化奖学金申请应在此提交：https://gradapply.usfca.edu/register/di_certificates
如有任何疑问，请发送电子邮件至[受电子邮件保护]。
申请截止日期是2018年1月24日。
常见问题
我不符合多元化奖学金的资格，但我仍然感兴趣。我可以参加课程吗？ 绝对可以！你可以在此注册。
我不住在旧金山湾区；我可以远程参与吗？ 是的！我们将再次提供远程国际奖学金。详情将在未来几周内通过博客文章发布，敬请关注。
这门课以后会在线上免费提供吗？ 会的，这门课之后会免费在线提供。参加线下课程的好处包括更早的学习机会、社区和面对面交流，以及更有条理（对于那些线上学习缺乏动力的人）。
fast.ai 是否能够赞助签证或提供生活费津贴？ 不能，我们无法赞助签证，也无法提供生活费。
这门课与 fast.ai 在2017年春季教授的深度学习第二部分课程有何不同？ fast.ai 的目标是推动最先进的技术。每年，我们都希望使深度学习的运用越来越直观，同时带来更好的结果。借助我们的fastai 库，我们正在打破去年自己创造的最先进成果。此外，去年的课程主要使用 TensorFlow，而今年使用的是 PyTorch。