Activity Recognition using Python, Tensorflow and Keras

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Learn about data augmentation.

Learn about transfer learning using training the pre-trained model InceptionNet V3 on the data.

Clock1.5 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

Note: The rhyme platform currently does not support webcams, so this is not a live project. This guided project is about human activity recognition using Python,TensorFlow2 and Keras. Human activity recognition comes under the computer vision domain. In this project you will learn how to customize the InceptionNet model using Tensorflow2 and Keras. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special Feature: 1.Manually label images. 2. Learn how to use data augmentation normalization. 3. Learn about transfer learning using training the pre-trained model InceptionNet V3 on the data. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

  • Deep Learning
  • Python Programming
  • Tensorflow
  • cognitive data science
  • keras

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Learn how to normalize data to improve accuracy of the final results.

  2. Learn how to fine tune the model to improve it's accuracy.

  3. Learn how to apply transfer learning using InceptionNet V3.

  4. Learn how to augment data to prevent overfitting of the model.

  5. Learn how to label data manually as 0 or 1.

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.