fast.ai beginnt mit einer einfachen Prämisse: Deep Learning sollte von oben nach unten gelehrt werden – zuerst funktionierender Code, der am ersten Tag Ergebnisse liefert, dann die Theorie. Daraus entstand Practical Deep Learning for Coders, einer der meistgenutzten kostenlosen Kurse des Feldes, der sich an Menschen mit Programmiererfahrung und nicht an fortgeschrittene Mathematik richtet. Es folgten From Deep Learning Foundations to Stable Diffusion und das neuere How to Solve It With Code, das das klassische Kursformat durch eine Problemlösungsplattform ersetzt.
Software ist die zweite Säule. Die fastai-Bibliothek legt eine meinungsstarke High-Level-API über PyTorch, sodass modernste Modelle in wenigen Zeilen trainiert werden können, ohne die Forschungsflexibilität zu verlieren. nbdev erlaubt es, komplette Python-Pakete in Jupyter-Notebooks zu entwickeln, zu dokumentieren und zu veröffentlichen – und löst damit den alten Konflikt zwischen Notebooks und Versionskontrolle. Beide Projekte sind Open Source und werden durch ein aktives Forum und Dokumentation gestützt.
Neben Lehre und Werkzeugen veröffentlicht fast.ai viel gelesene Texte zur gesellschaftlichen Seite der KI: Kritik an der Machtkonzentration, Auseinandersetzungen mit der KI-Sicherheitsdebatte und Analysen zu Bildung und Technologie. Ende 2024 gab die Organisation bekannt, zu Answer.AI zu stoßen, einem neuen F&E-Lab, das Grundlagenforschung in praktische Produkte überführt; Blog und Kursmaterialien bleiben weiterhin frei verfügbar.