在 fast.ai，我们希望尽自己的一份力来增加深度学习领域的多元化，并降低不必要的入门门槛。我们将为与旧金山大学数据学院合作提供的更新版兼职、线下“程序员实用深度学习”课程提供多元化奖学金，该课程将于10月22日在旧金山市中心开课，每周一个晚上，持续7周。女性、有色人种、LGBTQ 人群、残疾人士和/或退伍军人均可申请。
申请截止日期为2018年9月17日。关于如何申请和常见问题的详情请参见本文末尾。
深度学习的力量
深度学习具有巨大的向善潜力。fast.ai 的学生和老师正在使用它来诊断癌症、阻止濒危雨林砍伐、为印度农民提供更好的农作物保险（他们否则将不得不接受黑帮的高利贷，这导致了很高的自杀率）、帮助巴基斯坦的乌尔都语使用者、为帕金森病患者开发可穿戴设备等等。深度学习可以解决全球医生短缺的问题，提供更准确的医疗诊断，提高能源效率，提高农作物产量并减少农药使用。
然而，它也存在巨大的潜在危害。我们担心数据科学的不道德使用，以及社会中的种族和性别偏见（此处有摘要）正被编码到我们的机器学习系统中。我们担心一个极其同质化群体正在构建影响所有人的技术。人们无法解决他们没有意识到的问题，而有更多元化的实践者，将能够解决更多样化的重要社会问题。
我们希望让尽可能多、来自尽可能多元化背景的人接触到深度学习。拥有不同背景的人对解决的问题也不同。传统方法是从一位人工智能专家开始，然后交给他们一个问题去解决；在 fast.ai，我们希望人们对他们正在研究的问题充满热情并有所了解，然后我们会教他们所需的深度学习知识。
人们有时问我是否认为人人都能接触AI是危险的。我认为更危险的是，由一个排他且同质化的群体独自开发影响我们所有人的技术。https://#/0jRfmgXGDJ
— Rachel Thomas (@math_rachel) 2018年3月28日
虽然有些人担心更多人接触到AI是危险的；我相信恰恰相反。我们已经看到了诸如Facebook、Palantir 和 YouTube/Google 等精英和排他性公司造成的危害。让更广泛背景的人参与进来可以帮助我们解决这些问题。
fast.ai 的方法
我们通过一个实验开始了 fast.ai：看看我们是否可以在高中数学以外没有其他数学先决条件的情况下，向程序员教授深度学习，并在短短7周内让他们达到最先进的水平。这与许多其他深度学习材料截然不同，后者大多假设具备研究生水平的数学背景，侧重于理论，只处理玩具问题，甚至不包含实用技巧。我们甚至不知道我们正在尝试的事情是否可能，但 fast.ai 课程取得了巨大成功！
Fast.ai 的学生已被谷歌大脑精英住院项目录取、创办公司、赢得黑客马拉松、发明了新的欺诈检测算法、作品在 HBO 电视剧《硅谷》中亮相等等，这一切都来自于一门仅要求一年编程经验的课程。
fast.ai 不仅是一个教育资源；我们还进行前沿研究并取得了最先进的成果。我们在斯坦福 DAWNBench 竞赛中对抗资金充足得多的谷歌和英特尔团队的胜利（以及此处）得到了《麻省理工科技评论》和The Verge 的报道。Jeremy 与 Sebastian Ruder 合作在6个语言分类数据集上取得了最先进的结果的工作被 ACL 接受，并且 OpenAI 正在此基础上进行研究。所有这些研究都已纳入我们的课程，教授学生最先进的技术。
如何申请
深度学习第一部分涵盖了深度学习在图像识别、推荐系统、情感分析和时间序列预测中的应用。想知道你是否符合资格？唯一的要求是：
- 至少1年编程经验（课程使用 Python 授课）
- 每周至少投入8小时用于课程（包括做作业的时间）
- 好奇心和努力学习的意愿
- 认同为女性、有色人种、LGBTQ 人士、残疾人士和/或退伍军人
- 能够每周一个晚上在旧金山市中心（SOMA）参加线下课程，时间为晚上6:30-9:00（具体时间表可在此处的详情部分查看，每周的上课日期会有所不同）
我们能够提供的奖学金数量取决于我们收到的资金（如果您的组织能够赞助一个或多个名额，请告知我们）。要申请奖学金，您需要提交一份简历和一份目的声明（Statement of Purpose）。目的声明需包含以下内容：
- 1段文字描述您希望将深度学习应用于解决的一个或多个问题
- 1段文字描述您以前的机器学习教育或经验（例如 fast.ai 课程、Coursera、deeplearning.ai 等）
- 您所属的未充分代表群体（under-indexed group(s)）是哪些（性别、种族、性取向、退伍军人）
请在此提交多元化奖学金申请：https://gradapply.usfca.edu/register/di_certificates
如果您有任何问题，请发送电子邮件至 [email protected]。
申请截止日期为2018年9月17日。
常见问题
我不符合多元化奖学金的申请资格，但我仍然感兴趣。我可以参加这门课程吗？ 当然可以！您可以在此处注册。
我不住在旧金山湾区；我可以远程参加吗？ 是的！我们将再次提供远程国际奖学金。请关注未来几周将发布的博客文章了解详情。
这门课程以后会在线上提供吗？ 是的，这门课程之后会免费在线提供。参加线下课程的好处包括提前接触、社区和面对面互动，以及更有条理（对于那些参加在线课程时缺乏动力的人）。
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，也无法承担生活费用。
这门课程与之前的 fast.ai 课程有何不同？ fast.ai 的目标是推动最先进技术的发展。每年，我们都希望让深度学习使用起来越来越直观，同时取得更好的结果。借助我们的fastai 库，我们正在超越去年自身的最先进成果。今年的课程将与我们发布更新版 fastai 库（基于 PyTorch 构建）同时进行。
课程使用什么语言授课？ 课程使用 Python 授课，并使用 fastai 库和 PyTorch。我们的一些学生已在财富500强公司中将 fastai 库应用于生产环境。