AI-Powered Chest Disease Detection and Classification

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Understand the theory and intuition behind transfer learning technique and the state-of-the-art Residual Neural Networks (ResNets).

Build, train, and test ResNets in Keras and Tensorflow to detect and classify chest disease from X-Ray Images.

Perform data visualization and assess trained classifier models performance using various KPIs.

2 hours
Начинающий
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

Hello everyone and welcome to this hands-on guided project on Artificial intelligence (AI)-powered chest disease detection and classification. AI has been revolutionizing healthcare and medicine in many areas such as: (1) Medical imagery, (2) Drug research, and (3) Genome development. Deep learning has been proven to be superior in detecting and classifying disease using imagery data. In this case study, we will automate the process of detecting and classifying chest disease from X-Ray images to reduce the cost and time of detection. This guided project is practical and directly applicable to the healthcare industry. You can add this project to your portfolio of projects which is essential for your next job interview.

Навыки, которые вы получите

  • Data Manipulation

  • Machine Learning

  • Deep Learning

Будете учиться пошагово

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

  1. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import Key Libraries and Datasets

  3. Practice Opportunity #1 [Optional]

  4. Perform Data Visualization

  5. Practice Opportunity #2 [Optional]

  6. Visualize ResNets in TensorSpace.JS

  7. Transfer Learning

  8. Practice Opportunity #3 [Optional]

  9. Import Model With Pretrained Weights

  10. Train a ResNet Model with New Datasets

  11. Practice Opportunity #4 [Optional]

  12. Assess Trained ResNet Performance

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

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.