NYU Deep Learning Spring 2020 (NYU-DLSP20)

この講義で用いられる資料は全て、ビデオあるいはテキスト形式で付随しているウェブサイトに全て含まれています。

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始め方

演習を始めるために、Miniconda (Anaconda の最小バージョン) といくつかの Python パッケージがインストールされた PC を用意する必要があります。 以下の説明は Mac や Ubuntu (Linux) を使用している場合は正しく動作します。Windows を使用している場合は Git BASH をインストールする必要があります。

Miniconda をインストールする

Anaconda のウェブサイト にアクセスし、 使用してる OS の、Python $\geq$ 3.7 を用いている最新のバージョンをインストールしてください。

wget <http:// link to miniconda>
sh <miniconda*.sh>

演習用の Git リポジトリをチェックアウトする

Miniconda を準備したあとは、この講義のリポジトリをチェックアウトし、環境構築を行います。

git clone https://github.com/Atcold/NYU-DLSP20

独立した Miniconda の環境を作成する

cd コマンドを用いてこのリポジトリのルートディレクトリに入り、以下のコマンドを実行します。

# cd NYU-DLSP20
conda env create -f environment.yml
source activate NYU-DL

Jupyter Notebook または JupyterLab を起動する

次のコマンドを実行してターミナルから起動します。

jupyter lab

クラシックなインターフェイスを使う場合は、かわりに以下を実行します。

jupyter notebook

ノートブックの可視化

この講義を通して、Jupyter Notebooks はインタラクティブなデータの探索と可視化を行うために用いられます。

私たちは Github と Jupyter Notebook の両方でダークテーマを用いています。 デフォルトのテーマは見苦しいため、同じテーマを使用してみてください。 JupyterLab は標準でダークテーマが選択可能です。クラシックな Jupyter Notebook を用いている場合のみ、 以下の 2 つをインストールする必要があります。

• Jupyter Notebook dark theme;
• GitHub dark theme (コード中にある invert #fff to #181818 はコメントアウトしてください)