Deep Learning for Sequence Modelling and Time Series

This is a collection of examples and exercises concerning Deep Learning and Sequence Modelling realized exclusively for educational purposes.

Per installare la macchina virtuale

scaricare VirtuaBox e installarlo
selezionare la voce Importa applicazione virtuale del menù file e selezionare il file DLI Lectures V3.ova

Per svolgere gli esercizi

entare in Ubuntu (nella macchina virtuale) con utente dli e password dli123
aprire il terminale e digitare cd Documents per entrare nella cartella dei documenti
eseguire il comando git clone https://github.com/DeepLearningItalia/mini_degree_DeepLearning_SequenceModelling_TimeSeries.git minidegree_smts per clonare il repository con gli esercizi nella cartella minidegree_smts
attivare l'ambiente python con le librerie necessarie agli esercizi digitando source ~/dli-lects/bin/activate
digitare cd minidegree_smts per entrare nella cartella degli esercizi
lanciare Jupyter digitando jupyter notebook & e attendere l'apertura dell'interfaccia grafica nel browser
cliccare sull'esercizio desiderato

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 15 Commits
ConvolutionalLayers.ipynb		ConvolutionalLayers.ipynb
ECG.mat		ECG.mat
Esercizio1_MLP.ipynb		Esercizio1_MLP.ipynb
Esercizio1_MLP_soluzione.ipynb		Esercizio1_MLP_soluzione.ipynb
MLP-keras-functional.ipynb		MLP-keras-functional.ipynb
MLP-keras.ipynb		MLP-keras.ipynb
MultivariatePrediction-M2M-classification.ipynb		MultivariatePrediction-M2M-classification.ipynb
README.md		README.md
RNN-classification-NLP.ipynb		RNN-classification-NLP.ipynb
RNN-classification-timeseries.ipynb		RNN-classification-timeseries.ipynb
pianomidi.mat		pianomidi.mat

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