udacity/deep-learning

これは何？

主な機能

• 01CNN、RNN、GAN、オートエンコーダー、強化学習を扱うチュートリアルNotebook
• 02NumPy、TensorFlow、TFLearnによる実装
• 03画像分類や機械翻訳などを含む5つのプロジェクトNotebook
• 04pipでのインストールに使う、ディレクトリごとのrequirements.txt
• 05GPU向けの個別バージョンを含むConda環境ファイル

ユースケース

• Jupyterでモデルを段階的に実装しながら、ディープラーニングを学ぶ
• 入門NotebookでTensorFlowの基礎を学ぶ
• GAN、RNN、Word2Vecの実装に取り組む
• コース外でNanodegreeのプロジェクトに取り組む

クイックスタート

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   目次からチュートリアルまたはプロジェクトのフォルダーを選びます

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   pipでそのフォルダーの依存関係をインストールします

   pip3 install -r requirements.txt

使う前に知っておきたいこと

• !Condaの環境ファイルはプラットフォームによって異なるため、お使いのシステムに合ったものが必要になる場合があります。
• !この資料はUdacity Nanodegreeプログラムを中心に構成されており、パッケージ化されたライブラリではなく、ノートブックをまとめたものです。

収録されている特集

トピック

よくある質問

deep-learning とは？

Udacity Deep Learning Nanodegree Foundation向けに、ニューラルネットワーク、RNN、GANなどを扱うJupyter Notebookのチュートリアルとプロジェクトを集めたリポジトリです。 このリポジトリには、UdacityのDeep Learning Nanodegree Foundationで使用されるチュートリアルとプロジェクトのNotebookが収録されています。チュートリアルの多くは、畳み込みネットワーク、リカレントネットワーク、GANなどのモデルの実装を順を追って解説し、重みの初期化やバッチ正規化などを扱うものもあります。

deep-learning は無料で使えますか？ライセンスは？

deep-learning は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

deep-learning は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。deep-learning の最終コミットは 2026年10月27日 です。

deep-learning は何に使えますか？

Jupyterでモデルを段階的に実装しながら、ディープラーニングを学ぶ 入門NotebookでTensorFlowの基礎を学ぶ GAN、RNN、Word2Vecの実装に取り組む コース外でNanodegreeのプロジェクトに取り組む

deep-learning のインストール方法は？

目次からチュートリアルまたはプロジェクトのフォルダーを選びます pipでそのフォルダーの依存関係をインストールします: pip3 install -r requirements.txt

deep-learning はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/udacity/deep-learning