Image Super Resolution Using Autoencoders in Keras

4.4
звезд

Оценки: 335

от партнера

8 720 уже зарегистрированы

В этом Проект с консультациями вы:
1.5 hours
Продвинутые функции
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

Welcome to this 1.5 hours long hands-on project on Image Super Resolution using Autoencoders in Keras. In this project, you’re going to learn what an autoencoder is, use Keras with Tensorflow as its backend to train your own autoencoder, and use this deep learning powered autoencoder to significantly enhance the quality of images. That is, our neural network will create high-resolution images from low-res source images. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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 Science

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Computer Vision

  • keras

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 IMAGE SUPER RESOLUTION USING AUTOENCODERS IN KERAS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы