CourseraのDeepLearningコース受講前準備

冬休みに１週間ほどお休みがとれたので[CouseraのDeepLearningコースを受講](https://www.coursera.org/specializations/deep-learning)しようと考えています。
今回は受講前の準備回ということで前提に何が必要でどんなことをやるかなどの情報をまとめてみたいと思います。
また受講後、受講した内容の振り返り記事を別記事で書きたいと考えています。

# はじめに
## 対象読者
- DeepLearningに興味を持っていて勉強してみたい人
- DeepLearningのフレームワークを使ってるけどアルゴリズムの実装はどうなっているか知りたい人
- Couseraの機械学習コースを受講した方でDeepLaerningに興味を持った人

## 必要なスキル
- 必須
 - 基本的なプログラミングスキル(**Python**であればなお良い)
  - 高校レベルの英語リスニング・リーディングスキル(動画視聴また課題回答時に必須です)
- 推奨
 - 機械学習の知識([Andrew先生のMachine Learningコース](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)受講済みであるとなお良い) 
 - 線形代数の知識（行列ベクトルの計算など）
 - [Tensorflow](https://www.tensorflow.org/)か[Keras](https://keras.io/ja/)への理解(Course3以降に使います)

> Who is this class for: Prerequisites: Expected: - Programming: **Basic Python programming skills**, with the capability to work effectively with data structures. 
Recommended: - Mathematics: **Matrix vector operations and notation.** - **Machine Learning**: Understanding how to frame a machine learning problem, including how data is represented will be beneficial. If you have taken my Machine Learning Course here, you have much more than the needed level of knowledge.


# 受講スタイル
動画視聴による受講、字幕は基本英語の模様です。
> 講義はすべて英語*2。
１つ目のやつは日本語や中国語の字幕が用意されていたけど、後の方は英語字幕だけだった。
[deeplearning.ai受講メモ (12/5更新)より](http://naoyat.hatenablog.jp/entry/deeplearning.ai)

課題は**Python**で実装して提出するようです。
JupyterNotebooksを使った課題提出なので**Python実行環境を自分で用意する必要がありません。**

- １週間はコンテンツ(動画、課題)にフルアクセス可能(Free trial)
- Free trial以降は**$49/month サブスクリプション型**
- 修了証発行の場合は課金する必要があるようです
<img src=https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/40310/dc583b85-a299-45a8-1508-0ced80a26267.png width=50%>

- Free trialまたはFree trial以降の課金はクレジットカードもしくはPayPal情報を登録する必要がある
<img src=https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/40310/9c68734a-4329-9da1-b89a-46bb9c6eb89c.png width=50%>

- またFree trial、講座への課金はアカウントへ自分の個人情報を登録する必要あり
- [Coursera Set-up-ID-verification](https://learner.coursera.help/hc/en-us/articles/209818953-Set-up-ID-verification)
 - フルネームの登録
 - WEBカメラでその場で撮影または顔写真を撮影し、ファイルを提出する
 - [身分証明書(パスポート、運転免許証など）](https://learner.coursera.help/hc/en-us/articles/208280126)の写真を撮影しファイルを提出する（私は**マイナンバーカード**を使いました）
- 動画視聴と特定の課題のみのアクセスは無料
- 動画は[Youtube](https://www.youtube.com/channel/UCcIXc5mJsHVYTZR1maL5l9w)で視聴可能(@PonDad さんに教えてもらいました！)
- 学生向けの奨学金あり

> This course is offered with a **7-day full access free trial** that lets you see everything a paid subscription includes for free for 7 days. You can cancel it at any time. You can also audit video lectures and certain assignments for free without subscribing or starting a free trial. If you want to complete the course and earn a Course Certificate by submitting assignments for a grade, you can upgrade your experience by subscribing to the course. You can also apply for **financial aid if you can't afford the course fee.**

# コース概要
講座が全５講座に分かれており、かつ講座毎にWeek毎の講義がある形になっています。
Weekごとにだいたい**3~6時間**くらいかかる想定。
Weekごとの最後に**選択式の小テスト**と**プログラミング課題**(Course3はないようです)があります。

- Course1　Neural Networks and Deep Learning
 - Week1 Introduction to deep learning
 - Week2 Neural Networks Basics
 - Week3 Shallow neural networks
 - Week4 Deep Neural Networks
- Course2　Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
 - Week1 Practical aspects of Deep Learning
 - Week2 Optimization algorithms
 - Week3 Hyperparameter tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks
- Course3　Structuring Machine Learning Projects
 - Week1 ML Strategy (1)
 - Week2 ML Strategy (2)
- Course4 Convolutional Neural Networks
 - Week1 Foundations of Convolutional Neural Networks
 - Week2 Deep convolutional models: case studies
 - Week3 Object detection
 - Week4 Special applications: Face recognition & Neural style transfer
- Course5 Sequence Models  
 - 未開講(12/29開講?)

# 参考

- [【更新】Courseraのディープラーニング講座を日本語で受講する](https://qiita.com/PonDad/items/33b5f514b0ca7be88685)
- [数学の苦手なバイオの学生がCourseraの機械学習コースを修了して気づいたこと](https://qiita.com/katsu1110/items/423fc9ac567710a1bd9b)
- [くじら公園 - CourseraのAndrew Ng氏によるDeep Learning Specializationを受講して](http://p-baleine.hatenablog.com/entry/2017/12/22/202720)
- [naoya_t@hatenablog - deeplearning.ai受講メモ (12/5更新)](http://naoyat.hatenablog.jp/entry/deeplearning.ai)
- [deeplearning.ai](https://www.deeplearning.ai/)
- [Coursera｜修了証（Verified Certificates）とは](http://moocs.blog.jp/archives/coursera-verified-certificate.html#mokuji5)

# あとがき
こちらの記事はCourseraのDeepLearningコース受講をやりますという自分の意思表示にもなっていますw