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NYU Deep Learning Spring 2020 (NYU-DLSP20) Binder

Questo repositorio di notebook ha un sito che lo accompagna, dove tutto il materiale del corso puo essere trovato in formati video e testuali.

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Iniziare

Per poter seguire gli esercizi, si avrà bisogno di un computer con Miniconda (una version minimalista di Anaconda) e di diversi pacchetti Python installati. Le seguenti istruzioni dovrebbero funzionare sia per utenti Mac che per quelli che usano Ubuntu Linux, mentre utenti Windows dovrebbero installare e usare il terminale fornito con Git Bash.

Scaricare e installare Miniconda

Vai al sito di Anaconda. Scarica e installa l'ultima versione di Miniconda per Python 3.7 per il tuo sistema operativo.

wget <http:// url di miniconda>
sh <miniconda*.sh>

Scarica il repositorio di git con gli esercizi

Una volta installato Miniconda, scarica il repositorio del corso e procedi a configurare il tuo ambiente di lavoro:

git clone https://github.com/Atcold/NYU-DLSP20

Crea un ambiente di lavoro isolato di Miniconda

Cambia la cartella (cd -- "change directory") a quella del corso, poi scrivi:

# cd NYU-DLSP20
conda env create -f environment.yml
source activate NYU-DL

Attiva Jupter notebook o JupyterLab

Attiva dal terminale come al solito:

jupyter lab

Altrimenti, usa l'interfaccia classica:

jupyter notebook

Visualizzazione dei notebook

I Jupyter Notebook verranno usati durante il corso di queste lezioni per l'esplorazione e la visualizzazione interattiva di dati.

Usiamo uno stile scuro sia per GitHub che per Jupyter Notebook. Dovresti provare a configurare entrambi nello stesso modo, altrimenti potrebbero non essere belli da vedere. JupyterLab ha già un tema scuro che puo' essere selezionato, quindi devi solo installare qualche libreria se vuoi usare l'interfaccia classica di notebook.

Per vedere il contenuto in modo appropriato usando l'interfaccia classica, installa: