Codando Deep Learning :computer::thinking::brazil:

Este repositório contém o código utilizado para o curso Codando Deep Learning [Work In progress].

Autores

• Marianne Linhares Monteiro (github: mari-linhares, twitter: hereismari).
• Arnaldo Gualberto (github: arnaldog12)

Sobre

Implementações de conceitos relacionados com Machine Learning e Deep Learning do zero!

Contribuições são muito bem vindas!

Repositório com código para o tutorial Codando Deep Learning. Este repositório contém conceitos relacionados com Machine Learning e Deep Learning implementados em Jupyter notebooks utilizando Python 3. O código é feito para facilitar o ensino e aprendizado.

Rodando localmente

Você pode rodar os notebooksna maneira convencional de um jupyter notebook:

1. Instale as dependências necessárias: pip install -r requirements.txt
2. Instale jupyter notebook
3. execute: jupyter notebook

Todos os notebooks utilizados nos tutorials estão na pasta notebooks/.

Atualizando a versão web

pip3 install sos-essentials
./release.sh

As novas páginas serão geradas e podem ser acessadas na pasta docs/.

Créditos do template utilizado para o site

Copyright (c) 2017, Peter Carbonetto & Gao Wang.

All source code and software in this repository are made available under the terms of the MIT license.

ipynb website was developed by:

Peter Carbonetto and Gao Wang
Dept. of Human Genetics
University of Chicago

John Blischak, Matthew Stephens and others have also contributed to the development of this software.