Neural Network Visualizer Web App with Python
Create a model server with Flask
Create a web application with Streamlit
Keras' functional API
In this 2 hour long project-based course, you will learn to create a Neural Network Visualizer web application using Streamlit, and a simple model server using Keras and Flask. You will also use Keras to train a Neural Network model, and use Keras' functional API to create a model with multiple outputs. We will create a web application that will visualize the outputs of all the nodes of all the layers of the neural network for a given input image. In order to complete this project successfully, you will need prior programming experience with Python, understanding of the theory behind neural networks, and familiarity with Keras. 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 Science
- Deep Learning
- Machine Learning
- Streamlit
- keras
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction
The Dataset
Data Normalization
Create and Train the Model
Create a Model Server with Flask
Streamlit Web Application
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 NEURAL NETWORK VISUALIZER WEB APP WITH PYTHON
The instructor was to the point and the tutorial was well prepared. Data was also freely available hence I was able to run the program from my own laptop. I would learn from this instructor again.
A very good introductory project to understand machine learning model deployment in web app. All the concepts raised in the projects are well explained by Amit sir.
Excellent project .A nice way to get started with streamlit and flask with practical hands on experience.Instructor has been truly fantastic.
This project helped me to understand how to deploy an artificial intelligence application using flask and streamlit.
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Что я получу, приобретя проект с рекомендациями?
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Можно ли прослушать проект с рекомендациями и посмотреть видео бесплатно?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
