Classification with Transfer Learning in Keras

4.5
звезд

Оценки: 154

от партнера

5 508 уже зарегистрированы

В этом Проект с консультациями вы:
2 hours
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

In this 1.5 hour long project-based course, you will learn to create and train a Convolutional Neural Network (CNN) with an existing CNN model architecture, and its pre-trained weights. We will use the MobileNet model architecture along with its weights trained on the popular ImageNet dataset. By using a model with pre-trained weights, and then training just the last layers on a new dataset, we can drastically reduce the training time required to fit the model to the new data . The pre-trained model has already learned to recognize thousands on simple and complex image features, and we are using its output as the input to the last layers that we are training. In order to be successful in this project, you should be familiar with Python, Neural Networks, and CNNs. 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

  • Deep Learning

  • Inductive Transfer

  • Convolutional Neural Network

  • Machine Learning

  • Tensorflow

Будете учиться пошагово

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

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 CLASSIFICATION WITH TRANSFER LEARNING IN KERAS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы