自我们在 USF 数据研究所 举办首个深度学习课程（该课程被录制并构成了我们的 MOOC 的基础）以来，我们通过 国际奖学金 允许部分无法亲自到场的学生通过视频和文本聊天参与。此国际奖学金 与我们的 多元化奖学金 一直是我们使命的重要组成部分。
我们希望将深度学习推广到尽可能多的人手中，并覆盖尽可能多的不同背景。不同背景的人对解决不同的问题感兴趣。我们 亲身目睹和体验 了一些**外部人士面临的障碍：不平等、歧视和缺乏机会**。我们也 观察到 人工智能领域由于缺乏多样性而错失良机。
事实上，我们许多最优秀的学生和最有效的项目都来自于国际奖学金。通过提供在协作环境中学习深度学习的机会，学生们能够将这项强大的技术应用于其所在地区的本地问题。例如，过去的国际学者曾致力于：
- 为 印度农民 提供更好的农作物保险，这些农民否则不得不从恶势力那里接受掠夺性贷款，这导致了高自杀率。
- 为 巴基斯坦的乌尔都语使用者 提供资源。
- 为 帕金森病患者 开发可穿戴设备。
今年，我们将推出 深度学习课程第二部分 的全新版本，今天我们为此启动了国际奖学金。该计划允许那些无法前往旧金山的学生在与面授课程同一时期免费参加线上课程，并提供与面授学生相同的所有在线资源。（请注意，国际奖学金不提供 USF 的官方结课证书）。国际学者可以来自世界各地（包括美国本土），但必须能够从2018年3月19日开始的连续7周内，在每个周一太平洋时间下午6:30至晚上9:00通过 YouTube Live 参加课程。对于许多人来说，这意味着需要在半夜起床——但我们过去的学生告诉我们这很值得！
申请条件包括：
- 熟悉 Python (包括 numpy), git 和 bash
- 熟悉 深度学习第一部分，v2 版本 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也可以，只要你在课程开始前完成即可）。
- 能够在每周一晚上（太平洋标准时间）通过 YouTube Live 参加课程，从3月19日到4月30日。
- 能够承诺每周花10小时学习课程。
你可以通过**完成以下任一项**来满足熟悉深度学习、fastai 库 和 PyTorch 的要求：
- 您在2017年秋季参加了更新后的深度学习第一部分面授课程。
- 您能够熟练使用 python 和 numpy 解决问题，并且**在**申请**之前**已经观看了线上课程的前2个视频，并承诺**在**课程开始**之前**完成全部7节课。我们估计每节课的学习时间约为10小时（因此您需要在3月19日课程开始前的7周内，每周学习10小时）。
- 您之前已经参加过旧版本课程（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。
如需申请，请将您的简历发送至 [email protected]，并：
- 将邮件主题命名为“International Fellowship Application”（国际奖学金申请）
- 附上您的简历
- 写一段话描述您希望应用深度学习解决的一个或多个问题
- 描述您如何满足深度学习的先决条件（例如，已经完成了深度学习第一部分，或者已经开始第一部分并计划在第二部分开始前完成）
- 说明您所在的地理位置
- 确认您每周可以投入8小时用于课程学习，并且能够从2018年3月19日开始的连续7周内，在每个周一太平洋时间下午6:30至晚上9:00通过 YouTube Live 参加课程。
申请截止日期为2018年2月28日。**您是否被选中将在截止日期后才会收到通知。**
常见问题
- 更新后的课程会在网上发布吗？ 是的，课程会被录制并在面授版本结束后发布。
- 如果我去年是国际学者，还可以再次申请吗？ 是的，欢迎您再次申请。
- 参加国际奖学金会有结课证书吗？ 没有，USF 数据研究所只向面授课程的毕业生颁发证书。