《深度学习工程师》课程笔记与作业安装指南

《深度学习工程师》课程笔记与作业安装指南

Coursera-Deep-Learning-deeplearning.ai （完结）网易云课堂微专业《深度学习工程师》听课笔记，编程作业和课后练习 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Coursera-Deep-Learning-deeplearning.ai

1. 项目基础介绍

本项目是网易云课堂微专业《深度学习工程师》的听课笔记、编程作业和课后练习的集合。该项目基于Andrew Ng在deeplearning.ai平台上提供的深度学习课程内容。本项目旨在帮助学习者更好地理解和掌握深度学习的相关知识，同时为同学习提供参考和帮助。

主要编程语言：Python、Jupyter Notebook

2. 项目使用的关键技术和框架

• Python：作为一种广泛使用的编程语言，Python在数据科学和机器学习领域特别受欢迎，本项目使用Python实现所有算法和模型。
• Jupyter Notebook：本项目使用Jupyter Notebook进行代码编写和文档记录，方便用户阅读和运行代码。
• TensorFlow：在部分编程作业中，可能会使用TensorFlow框架来构建和训练神经网络。
• Keras：本项目也可能使用Keras库，它是TensorFlow的高级API，使得构建和训练模型更加简便。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保您的系统中已安装Python（推荐版本3.5及以上）。
• 安装pip，Python的包管理器，用于安装Python库。
• 安装Git，用于克隆和下载项目代码。

安装步骤

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/AlbertHG/Coursera-Deep-Learning-deeplearning.ai.git
   

2. 进入项目目录：

   cd Coursera-Deep-Learning-deeplearning.ai
   

3. 安装项目所需的Python库，项目可能包含一个requirements.txt文件，列出所有需要的包。使用以下命令安装：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果项目没有requirements.txt文件，可能需要手动安装以下库：

   • numpy
   • pandas
   • matplotlib
   • tensorflow
   • keras

   使用以下命令安装上述库：

   pip install numpy pandas matplotlib tensorflow keras
   

4. 运行Jupyter Notebook：

   在项目目录中，运行以下命令启动Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

   这将在默认的Web浏览器中打开Jupyter Notebook界面，您可以在其中查看和执行项目中的代码。

按照以上步骤，您应该能够成功安装和配置本项目，开始学习和实践深度学习课程的相关内容。

Coursera-Deep-Learning-deeplearning.ai （完结）网易云课堂微专业《深度学习工程师》听课笔记，编程作业和课后练习 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Coursera-Deep-Learning-deeplearning.ai