Deep Learning

想學習深度學習，建議可以使用以下教材。

• 理論

1. Youtube李宏毅教授 深度學習課程 https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists
2. Google搜尋 李宏毅個人網站課程 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses.html

• 實作 《动手学深度学习》一本面向在校学生、工程师和研究人员的交互式深度学习书籍 https://zh.gluon.ai/

課程內容

事前作業

下載教材，網址： https://drive.google.com/drive/folders/12iJU0K6PAVSYpeJqyU9wYh9St5RtRPKH?usp=sharing

Anaconda(可跨平台)

主要透過實際演繹，演示創造神經網路並且進行學習的流程。

1.安裝好Anaconda

2.打開anaconda terminal（mac直接打開terminal）

3.輸入 # conda list | grep "conda" 查看是否成功安裝

4.執行# pip install mxnet

5.開啟Anaconda圖形化介面

6.開啟jupyter notebook

7.打開後選擇剛剛下載的mxnet檔案

8.執行裡面的程式碼（安裝好mxnet之後）

9.因為深度學習需要很多運算，因此我們這邊程式碼是透過amazon的gluon套件來作為介面，程式碼call gluon裡面的api介面進行一些運算。（amazon-mxnet-gluon與google tensorflow都是屬於一個應用開發介面API） 這邊之所以選擇mxnet有兩個原因：

1. 他比較新
2. 有中文教程

10.接下來跟著教材走

11.可以將神經元數量增加或減少，查看變化

12.可以調整這邊參數

Neural Network Console (只有Windows可以開啟)

將上面透過Anaconda所演繹的程式碼步驟，透過sony nn(Neural Network)的圖形化介面示範一次。 下載網址：https://dl.sony.com/

1.點開執行檔

2.運行畫面

3.新增專案

4.選取運算

5.新增DataSet

6.後面聽不懂省略...他給的教材包裡面有一些sample專案可以開起來用看看

附錄

1.下堂課可能會教 一個深度學習一個具有代表性的競賽裡面的一些競賽主題實作，kaggle：https://www.kaggle.com/competitions