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 nanodegree](https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree-foundation--nd101)[^名称]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](https://github.com/udacity/deep-learning)ので，復習がてら和訳してみることにしました[^対象]．GitHubレポジトリは[こちら](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese)です．Udacityには公開許可を頂いております．

[^名称]: 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](http://qiita.com/hiromichinomata/items/86ecb0bd456aed040ee6)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．

[^対象]: 2017年7月13日時点の最新版を翻訳対象とします．

![deep_learning.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/151195/cf30a342-e657-ea59-491c-1b02d9528f94.png)


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](https://www.udacity.com/)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](http://qiita.com/hiromichinomata/items/86ecb0bd456aed040ee6)
* [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](http://qiita.com/togawamanabu/items/e18b34da85e4fb9ed750)


本講座の教材の一部は，youtubeや[GitHub](https://github.com/udacity/deep-learning)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[^人手]．

[^人手]: 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！

# 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](https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree-foundation--nd101)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](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/intro-to-tflearn/TFLearn_Sentiment_Analysis_Solution_j.ipynb)（[Sentiment analysis with TFLearn](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/intro-to-tflearn/TFLearn_Sentiment_Analysis_Solution.ipynb)）: TensorFlowラッパー[TFLearn](http://tflearn.org/)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](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/sentiment-rnn/Sentiment_RNN_Solution_j.ipynb)（[Sentiment analysis with RNN](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/sentiment-rnn/Sentiment_RNN_Solution.ipynb)）：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](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/seq2seq/sequence_to_sequence_implementation_j.ipynb)（[Sequence to sequence](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/seq2seq/sequence_to_sequence_implementation.ipynb)）：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](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/reinforcement/Q-learning-cart_j.ipynb)（[Deep Q-learning](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/reinforcement/Q-learning-cart.ipynb)）: 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](https://github.com/haltaro/deep-learning-in-japanese/blob/master/LICENSE)
Copyright (c) 2017 Udacity, Inc.