Deep learning nanodegreeの公開教材を和訳

随時更新：翻訳済みのものから，リンクを追加していきます．

1. はじめに

2017年3月から受講していたDeep learning nanodegree¹を修了しました．本講座は有料ですが，質の高いJupyter Notebookを無料公開しているので，復習がてら和訳してみることにしました²．GitHubレポジトリはこちらです．Udacityには公開許可を頂いております．

超意訳ですが，受講を迷ってらっしゃる方のご参考になれば幸いです．また，誤訳等ご指摘頂けると嬉しいです．

2. Deep learning nanodegree

Udacityの有料講座です．NumPyでNeural networkを実装することから始まり，Convolutional neural networks，Recurrent neural networks，そしてGenerative adversarial networksに至るまで，Deep learningの基本トピックを一通りカバーしています．本講座については，素晴らしい記事がいくつかありますのでご参照ください．

• Udacity Deep Learning Nanodegreeの紹介
• Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えた感想

本講座の教材の一部は，youtubeやGitHubで公開されています．本プロジェクトでは，GitHubで公開されているnotebookを和訳します³．

3. 目次

Notebookは，tutorialとprojectに大別されます．Tutorialの練習問題には解答が用意されていますが，projectの練習問題には解答が用意されていません．これは，後者がUdacity受講者向けの課題であるためです．そこで本プロジェクトでは，一つのnotebookとして完結している，tutorialを翻訳の対象とします．

以下のように，独断で5グループに分類します．（）は原題です．

3.1 入門編

• TensorFlow入門（Intro to TensorFlow）
• TFLearnで評判分析（Sentiment analysis with TFLearn）: TensorFlowラッパーTFLearnで，映画レビューの評判分析に挑戦します．
• TFLearnで手書き文字認識（Handwritten number recognition with TFLearn and MNIST）
• 性能向上のための変数初期化（Weight initialization）

3.2 Convolutional neural networks

• 転移学習（Transfer learning with ConvNet）

3.3 Recurrent neural networks

• RNN入門（Character-wise RNN）
• Word2Vec（Embeddings）
• RNNで評判分析（Sentiment analysis with RNN）：TensorFlowでlong short term memoryベースのrecurrent neural networkを実装して，映画レビューの評判分析に挑戦します．
• Seq2Seq（Sequence to sequence）：TensorFlowでSeq2Seqを実装して，入力文字列をソートするモデルを実装します．

3.4 Generative adversarial networks

• 自己符号化器（Autoencoder）
• MNISTでGAN（Generative Adversatial Network on MNIST）
• Deep Convolutional GAN（Deep Convolutional GAN）

3.5 その他

• Tensorboard入門（Tensorboard）
• DQNで強化学習（Deep Q-learning）: TensorFlowでDeep Q-learning networkを実装して，OpenAI GymのCat-Poleゲームに挑戦します．
• Batch normalization（Batch normalization）

4. 環境構築

各ディレクトリのrequirements.txtは，notebookの実行に最低限必要な環境を示します．

pip

pip3 install -r requirementsで環境構築可能です．

Conda

environmentsディレクトリにConda用の環境ファイルがあります．お使いのプラットフォームに適したファイルをご利用ください．

License

MIT License
Copyright (c) 2017 Udacity, Inc.

1. どうでもいいですが，公式でDeep learning foundation nanodegreeと呼称するときと，Deep learning nanodegree foundationと呼称するときがあり，どちらが正しいかわかりませんでした．ひとまず本記事では，Udacity Deep Learning Nanodegreeの紹介に倣いました．正式名称をご存じの方は，ご教示頂けると嬉しいです． ↩

2. 2017年7月13日時点の最新版を翻訳対象とします． ↩

3. 理想的にはDeep learningアルゴリズムを実装して機械翻訳すべきですが，今回は力及ばず人手です．ご協力頂ける方，募集中です！ ↩