Classification of COVID19 using Chext X-ray Images in Keras

4.5
звезд
Оценки: 22
от партнера
Coursera Project Network
В этом Бесплатный Проект с консультациями вы:

Learn to Build and Train the Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow as Backend

Learn to Visualize Data in Matplotlib

Learn to make use of the Trained Model to Predict on a New Set of Data

Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 1 hour long project-based course, you will learn to build and train a convolutional neural network in Keras with TensorFlow as backend from scratch to classify patients as infected with COVID or not using their chest x-ray images. Our goal is to create an image classifier with Tensorflow by implementing a CNN to differentiate between chest x rays images with a COVID 19 infections versus without. The dataset contains the lungs X-ray images of both groups.We will be carrying out the entire project on the Google Colab environment. Please be aware of the fact that the dataset and the model in this project, can not be used in the real-life. We are only using this data for educational purposes. By the end of this project, you will be able to build and train the convolutional neural network using Keras with TensorFlow as a backend. You will also be able to perform data visualization. Additionally, you will also be able to use the model to make predictions on new data. You should be familiar with the Python Programming language and you should have a theoretical understanding of Convolutional Neural Networks. You will need a free Gmail account to complete this project. Note: This course 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

Data ScienceDeep LearningConvolutional Neural NetworkPython ProgrammingKeras/ Tensorflow

Будете учиться пошагово

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

  1. Introduction & Import Libraries

  2. Clone and Explore Dataset

  3. Data Visualization

  4. Data preprocessing and Augmentation

  5. Build a Convolutional Neural Network (CNN)

  6. Compile and Train the Model

  7. Performance Evaluation

  8. Prediction on New Data

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

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе CLASSIFICATION OF COVID19 USING CHEXT X-RAY IMAGES IN KERAS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.