Emotion AI: Facial Key-points Detection

4.6
звезд
Оценки: 139
от партнера
Coursera Project Network
6,594 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

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

Build and train a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend.

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

Clock3 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 be able to: - Understand the theory and intuition behind Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs) and Residual Neural Networks. - Import Key libraries, dataset and visualize images. - Perform data augmentation to increase the size of the dataset and improve model generalization capability. - Build a deep learning model based on Convolutional Neural Network and Residual blocks using Keras with Tensorflow 2.0 as a backend. - Compile and fit Deep Learning model to training data. - Assess the performance of trained CNN and ensure its generalization using various KPIs. - Improve network performance using regularization techniques such as dropout.

Навыки, которые вы получите

Deep LearningMachine LearningPython ProgrammingArtificial Intelligence(AI)Computer Vision

Будете учиться пошагово

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

  1. Task 1: Project Overview/Understand the problem statement and business case

  2. Task 2: Import Libraries/datasets and perform preliminary data processing

  3. Task 3: Perform Image Visualization

  4. Task 4: Perform Image Augmentation

  5. Task 5: Prepare the data for deep learning model training (Normalization/reshaping)

  6. Task 6: Understand the theory and intuition behind Deep Neural Networks and CNNs.

  7. Task 7: Build Deep Residual Neural Network Model

  8. Task 8: Compile and train deep learning model

  9. Task 9: Assess the Performance of the Trained Model

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

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе EMOTION AI: FACIAL KEY-POINTS DETECTION

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.