Deep Learning 101: Detecting Ships from Satellite Imagery

3.0
звезд
Оценки: 5
от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks and Convolutional Neural Networks (CNNs)

Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend

Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various Key performance indicators.

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

In this project, we will train a deep learning model based on Convolutional Neural Networks (CNNs) to detect ships in the satellite images. Satellite imagery are critical in many applications such as defense, agriculture, surveillance and intelligence. This project aims at detecting large vessels (ships) in sea from satellite images using Artificial Intelligence. This project is an introductory project for beginners in deep learning and computer vision.

Навыки, которые вы получите

Deep LearningArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython ProgrammingComputer Vision

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 Libraries and Datasets

  3. Perform Data Visualization

  4. Perform Image Augmentation

  5. Understand the Theory and Intuition Behind Deep Neural Networks

  6. Build a Deep Neural Network

  7. Train a Deep Neural Network

  8. Assess Trained Network 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

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DEEP LEARNING 101: DETECTING SHIPS FROM SATELLITE IMAGERY

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.